תחומי מחקר בחוג לסטטיסטיקה וחקר ביצועים

סטטיסטיקה

הסטטיסטיקה המודרנית נדרשת להתמודד עם האתגרים החדשים של עידן ה-Big Data , המתאפיין בעלייה אדירה במימד ובסיבוכיות של הבעיות סטטיסטיות.  ניתוח Big Data מחייב מחקר מתודולוגי  בהסקה סטטיסטית  רב-ממדית, בחירת מודלים, למידה סטטיסטית וכריית מידע ופיתוח כלים סטטיסטיים וחישוביים לישומיהם, עם דגש מיוחד על גנטיקה סטטיסטית וביו-אינפורמטיקה.

 

נושא מחקר מרכזי בחוג לסטטיסטיקה וחקב"צ הנו התמודדות עם בעיית השוואות מרובות, שהנה בעיה מתודולוגית הסטטיסטית המהותית בניתוח בעיות מורכבות עתירות נתונים ( Big Data). שמירה על מדד "שיעור התגליות השגויות" (FDR)  הנה גישה שפותחה בחוג לסטטיסטיקה וחקב"צ, ונהפכה בשנים האחרונות לשיטה הסטטיסטית המקובלת לבחינת השערות בבעיות אלו. בחוג מתנהלים מספר מחקרים מתודולוגיים להרחבת השימוש בגישה בבעיות גנומיות והדמיה מוחית. המחקר על הקשר בין שמירה על "שיעור התגליות השגויות" להבטחת היכולת לתוצאות ניתנות לשחזור (replicability) בידע המדעי הניסויי, נתמך על ידי מענק ERC גדול. החוג גם לוקח חלק ב"פרויקט המוח האנושי הארופאי", שהנו פרויקט רב משתתפים ששם לו למטרה לפתח אסטרטגיות חישוביות ואנליטיות המשלבות נתונים רפואיים ומודלים סימולטורים  בחקר המוח.

 

נושא מחקר סטטיסטי נוסף בחוג הנו תכנון ניסויים עם תוצאי מחקר לא סטנדרטים, דוגמת ניסויים עם משתני תגובה בינאריים ופואסוניים או ניסויי מחשב, בו שאלות מדעיות נחקרות באמצעות סימולטורים. כמו כן נחקר השימוש בתכנון ניסויים סדרתי של ניסויי תוצא בינאריים מוחל על מבחני רגישות של עקומת מינון-תגובה.

 

פיתוח שיטות סטטיסטיות והסתברותיות הקשורות ליישומים בביולוגיה, רפואה  וגנטיקה

פיתוח שיטות סטטיסטיות והסתברותיות הקשורות ליישומים בביולוגיה, רפואה, וגנטיקה הוא תחום מיקוד משמעותי של המחקר המתבצע במחלקתנו. בין התחומים הנחקרים:

  • פיתוח שיטות סטטיסטיות לניתוח מחקרים גנומיים גדולים (GWAS).
  • התמודדות עם אתגרים בסיסיים באיסוף, ניהול וניתוח נתונים ביולוגיים, כולל העדר רפליקביליות, שליטה בשיעור התגליות השגויות, וניהול יעיל של מאגרי מידע שיתופיים.
  • פיתוח שיטות הסתברותיות להתמודדות עם בעיות מרכזיות בתחומים כגון ביולוגיה של מערכות מורכבות, גנטיקה של אוכלוסיות והווצרות מינים חדשים.
  • פיתוח מודלים ושיטות סטטיסטיות לאמידה וניבוי הסיכוי לחלות במחלה על סמך גנים הקשורים למחלה וגורמי סיכון סביבתיים.
  • תכנון מחקרים ושיטות סטטיסטיות למקרים בהם השיטות הנאיביות אינן ישימות עקב שגיאות מדידה או סיווג שגוי במשתנים המסבירים.

 

חקר ביצועים

נושאי המחקר המרכזיים באופטימיזציה רציפה הם היסודות התיאורטיים של אופטימיזציה, ותכנון וניתוח סיבוכיות של אלגוריתמים לפתרון בעיות אופטימיזציה גדולי מימדים. בעיות אלו מתעוררות במגוון רחב של תחומים מדעיים כגון מערכות תקשורת, עיבוד אותות, עיבוד תמונות ועוד. שיטות הניתוח כוללות אנליזה קמורה ולא חלקה, שיטות מסדר ראשון, דואליות, טכניקות פירוק, שיטות וריאציוניות, אופטימיזציה רובסטית וקירובים סטוכסטיים.

 

נושאי המחקר העיקריים באופטימיזציה קומבינטורית הינם תכנון של אלגוריתמי קירוב לבעיות NP-קשות, בעיות מיקום, רשתות זרימה, אופטימיזציה של פונקציות סאב-מודולריות, ואלגוריתמים מקוונים.



בתחומים הסטוכסטים מתמקד המחקר בתורת התורים, כולל מערכות הצבעה, רשתות jackzon-type, מערכות משפט חוזר ודגמים אצווה שירות. רשתות תקשורת ותיאורית אמינות ותקשורת הם גם בין הנושאים נלמדים. נושא מחקר מרכזי נוסף הוא כלכלה של תורים ובפרט התנהגות אסטרטגית של לקוחות במצבי תורים.

 

תורת המשחקים וכלכלה מתמטית

המחקר שנעשה בחוג בתורת המשחקים וכלכלה מתמטית מגוון. נושאי המחקר העיקריים הם:

  1. משחקים לא שיתופיים, כולל משחקים דינמיים עם מבני אינפורמציה שונים, משחקיפ סטוכסטיים, משחקי עצירה בזמן בדיד ורציף, משחקים עם תשלומים וקטוריים, תכנון דינמי, תורת המכרזים, תכנון מנגנונים, מושגי פתרון ואפיסטמולוגיה אינטראקטיבית.
  2. צדדים הנוגעים במידע וידע של החלטות תחת אי ודאות.
  3. נושאים במיקרו כלכלה, כולל אימפלמנטציה של שיווי משקל.
  4. תורת המשחקים האלגוריתמית, כולל מכרזים קומבינטוריים ונושאים בסיבוכיות.
  5. משחקים שיתופיים, כולל בעית המיקוח של נאש, שידוכים, בעיות פשיטת רגל ומשחקי שוק.

 

מדעי המידע

תלמידים מצטיינים בתכנית חד- חוגית בסטטיסטיקה וחקר ביצועים, יוכלו להצטרף ללימודים במגמת מדעי המידע החל משנה ב'. מגמת לימודים זו מקנה לתלמיד השכלה  וכלים הדורשים לניתוח נתונים מורכבים ורב מימדיים, התמודדות עם עושר ומגוון האינפורמציה שמציג "עידן מידע" המודרני, וזאת בדגש על האסםקטים הסטטיסטיים של התחום.לשם כך התוכנית משלבת יסודות מעמיקים במתמטיקה, סטטיסטיקה וחקר ביצועים, עם קורסים ממדעי המחשב שמקנים כלים חישוביים ואלגוריתמים, ומספר קורסים ייחודיים לתוכנית שמשלבים בין תחומ הידע לנושאים בסטטיסטיקה מודרנית יישומית.

 

נושאי הוראה ומחקר לפי שם המרצה

שם המרצה

שיוך חוגי

נושאי הוראה ומחקר

פרופ 'פליקס אברמוביץ

 סטטיסטיקה וחקר ביצועים

למידה סטטיסטית, סטטיסטיקה מתמטית

פרופ' ניב בוכבינדר

 סטטיסטיקה וחקר ביצועים

אופטימיזציה קומבינטורית, אלגוריתמים מקוונים.

פרופ' אמיר בק

 סטטיסטיקה וחקר ביצועים

אופטימיזציה מתמטית רציפה

פרופ' מלכה גורפיין אורגד

 סטטיסטיקה וחקר ביצועים

ניתוח הישרדות, סטטיסטיקה אי פרמטרית, סטטיסטיקה גנטית, ביוסטטיסטיקה

פרופ' רות הלר

 סטטיסטיקה וחקר ביצועים

השוואות מרובות , מבחנים א-פרמטריים, מחקרים תצפיתיים, הסקה סלקטיבית, הדירות

פרופ'  דני יקותיאלי

 סטטיסטיקה וחקר ביצועים

פיתוח ויישום שיטות סטטיסטיות בייזיאניות ושכיחותיות לניתוח קבצי נתונים גדולים ומסובכים

פרופ' דניאל נבו

 סטטיסטיקה וחקר ביצועים

ביוסטטיסטיקה, ניתוח הישרדות, הסקה סיבתית ושיטות סטטיסטיות באפידמיולוגיה

פרופ' אילון סולן

 סטטיסטיקה וחקר ביצועים

הסתברות, תורת המשחקים תהליכים סטוכסטים.

פרופ' רוסט סהרון

 סטטיסטיקה וחקר ביצועים

גנטיקה סטטיסטית, למידה סטטיסטית וכריית מידע.

פרופ' דני שגב טטיסטיקה וחקר ביצועים

אופטימיזציה קומבינטורית וסטוכסטית, בעיות אנליטיות/חישוביות בכלכלה ומדעי הניהול

ד"ר רועי יעקובוביץ סטטיסטיקה וחקר ביצועים

תורת התורים, הסתברות יישומית, סטטיסטיקה מתמטית.

ד"ר בר לייט סטטיסטיקה וחקר ביצועים

תכנון שווקים עבור פלטפורמות, משחקים דינמיים ושיווי משקל כללי, אופטימזציה דינמית תחת אי ודאות, הסתברות יישומית.

ד"ר עמית מוסקוביץ  סטטיסטיקה וחקר ביצועים למידת מכונה, סטטיסטיקה חישובית, למידת יריעות והורדת מימד, טרנספורט אופטימלי
 

 

אוניברסיטת תל אביב עושה כל מאמץ לכבד זכויות יוצרים. אם בבעלותך זכויות יוצרים בתכנים שנמצאים פה ו/או השימוש
שנעשה בתכנים אלה לדעתך מפר זכויות, נא לפנות בהקדם לכתובת שכאן >>