Les troubles liés au cerveau affectent presque tout le monde, soit directement, soit par l'intermédiaire de la famille ou des amis. Pour de nombreux troubles, qu'ils soient psychiatriques ou neurologiques, il existe des descriptions scientifiques de base et des options de traitement précieuses, mais aucun n'a de remède satisfaisant car les mécanismes sous-jacents ne sont pas entièrement compris.

Le gouvernement fédéral a lancé l'initiative BRAIN en 2013 pour lancer le développement et l'application de nouvelles technologies nécessaires à des avancées majeures dans la compréhension du cerveau. Rob Kass de l'Université Carnegie Mellon pense que la recherche sur le cerveau a désespérément besoin de statistiques de pointe, qui peut et doit fournir un lien crucial entre les nouvelles, des données très complexes et les explications scientifiques approfondies que la recherche vise à générer.

En tant que conférencier R.A Fisher 2017 du Comité des présidents des sociétés de statistique, Kass a exposé son cas dans « L'importance des statistiques :leçons tirées des sciences du cerveau ».

"La plupart des gens n'ont aucune idée de la façon dont la pensée statistique avancée peut élever la recherche et accélérer la découverte scientifique, " dit Kass, le professeur Maurice Falk de statistique et de neurosciences computationnelles au Dietrich College of Humanities and Social Sciences de la CMU. « Dans ma conférence, J'ai souligné certaines difficultés qui surviennent lorsque les idées statistiques sont ignorées dans l'analyse de données neuroscientifiques complexes."

Après avoir illustré comment les enregistrements de l'activité neuronale ont joué un rôle fondamental dans les sciences du cerveau, Kass a donné des exemples de questions en neurosciences qui ont conduit à des problèmes statistiques intéressants, et comment les bonnes solutions à ces problèmes ont été guidées par les enseignements de la discipline des statistiques.

"Cette conférence décrit avec éloquence le rôle central des statistiques dans l'inférence scientifique, montrant comment plusieurs avancées modernes en neurosciences ont été construites sur le remarquable travail fondamental de Fisher en statistique, il y a près de cent ans, " a déclaré Nancy Reid, Professeur universitaire de sciences statistiques à l'Université de Toronto.

Chez CMU, Kass occupe des postes de professeur dans les départements de statistique et de science des données et d'apprentissage automatique et est le directeur par intérim du Center for Neural Basis of Cognition. Il est le co-auteur des livres "Geometrical Foundations of Asymptotic Inference" et "Analysis of Neural Data, " et a également écrit des articles très lus sur l'enseignement de la statistique, comprenant, "Dix règles simples pour une pratique statistique efficace."

Le R.A. La conférence Fisher reconnaît les personnes dont les réalisations statistiques et l'érudition ont eu un impact très significatif sur les enquêtes scientifiques. Kass a été honoré « pour ses contributions révolutionnaires à plusieurs domaines de la statistique, y compris l'utilisation de la géométrie différentielle dans la théorie statistique ainsi que la théorie et la méthodologie de l'inférence bayésienne ; pour son engagement ferme envers l'application de la pensée statistique et de la modélisation aux problèmes de la neuroscience computationnelle ; et pour son grand dévouement à la formation des étudiants et des utilisateurs de statistiques."