p Os distúrbios relacionados ao cérebro afetam quase todos, diretamente ou por meio de familiares ou amigos. Para muitos dos distúrbios, sejam psiquiátricos ou neurológicos, existem descrições científicas básicas e opções de tratamento valiosas, mas nenhum tem uma cura satisfatória porque os mecanismos subjacentes não são totalmente compreendidos. p O governo federal lançou a Iniciativa BRAIN em 2013 para iniciar o desenvolvimento e a aplicação de novas tecnologias necessárias para grandes avanços na compreensão do cérebro. Rob Kass, da Carnegie Mellon University, acredita que a pesquisa do cérebro precisa desesperadamente de estatísticas de ponta, que pode e deve fornecer um elo crucial entre novos, dados altamente complexos e as explicações científicas completas que a pesquisa pretende gerar.

p Como conferencista do Comitê de Presidentes das Sociedades de Estatística 2017 R.A Fisher, Kass descreveu seu caso em "A Importância da Estatística:Lições das Ciências do Cérebro".

p "A maioria das pessoas não tem ideia de como o pensamento estatístico avançado pode elevar a pesquisa e acelerar a descoberta científica, "disse Kass, o Professor Maurice Falk de Estatística e Neurociência Computacional no Dietrich College of Humanities and Social Sciences do CMU. "Na minha palestra, Apontei para algumas dificuldades que surgem quando as idéias estatísticas são ignoradas na análise de dados complexos da neurociência. "

p Depois de ilustrar como as gravações da atividade dos neurônios têm desempenhado um papel fundamental nas ciências do cérebro, Kass deu exemplos de questões da neurociência que levaram a problemas estatísticos interessantes, e como boas soluções para esses problemas foram guiadas pelos ensinamentos da disciplina de estatística.

p "Esta palestra descreve eloquentemente o papel central da estatística na inferência científica, mostrando como vários avanços modernos na neurociência foram construídos no notável trabalho fundamental de Fisher em estatística, quase cem anos atrás, "disse Nancy Reid, Professor Universitário de Ciências Estatísticas da Universidade de Toronto.

p Na CMU, Kass tem cargos docentes nos Departamentos de Estatística e Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina e é o diretor interino do Centro de Base Neural de Cognição. Ele é o co-autor dos livros "Geometrical Foundations of Asymptotic Inference" e "Analysis of Neural Data, "e também escreveu artigos amplamente lidos sobre educação estatística, Incluindo, "Dez regras simples para uma prática estatística eficaz."

p O R.A. A Fisher Lecture reconhece indivíduos cujas realizações estatísticas e bolsa de estudos tiveram um impacto altamente significativo nas investigações científicas. Kass foi homenageado "por contribuições inovadoras para várias áreas da estatística, incluindo o uso de geometria diferencial em teoria estatística, bem como teoria e metodologia de inferência Bayesiana; pelo forte compromisso com a aplicação de pensamento estatístico baseado em princípios e modelagem para problemas em neurociência computacional; e por sua forte dedicação ao treinamento de alunos e usuários de estatística. "