Jesteśmy społecznością, która kocha książki

Polska matematyczka i statystyk, profesor Uniwersytetu Warszawskiego.
W 1956 została magistrem matematyki na Uniwersytecie Warszawskim (Wydział Matematyki, Fizyki i Chemii). Od 1956 do 1972 pracowała w Instytucie Matematycznym PAN, gdzie zajmowała się statystyką matematyczną. W 1965 obroniła tam u prof. Jana Oderfelda doktorat z dziedziny analizy dyskryminacyjnej ("Moc testu a rozdzielność hipotez w projektowaniu badań statystycznych"). Na przełomie lat 1967/8 odbyła czteromiesięczny staż naukowy na Uniwersytecie Walijskim, a na przełomie 1971/1972 sześciomiesięczny na Uniwersytecie Montrealskim. W 1973 obroniła w IMPAN habilitację ("Problemy estymacji trendu w analizie statystycznej szeregów czasowych"). Następnie w 1973 przeniosła się do Instytutu Podstaw Informatyki PAN. W 1977, 1979 i 1989 wyróżniona nagrodą Sekretarza Naukowego PAN. W 1981 odwiedziła Włochy na zaproszenie Włoskiej Akademii Nauk. W 1993 została mianowana profesorem nauk matematycznych. W latach 90., wraz z zespołem, zapoczątkowała nową gałąź analizy statystycznej – gradacyjną analizę danych. W 2000 została zaproszona na konsultacje na Uniwersytecie w Cambridge. W 2001 roku została zaliczona przez KBN do grona stu najwybitniejszych przedstawicieli polskiej informatyki. Co prawda wszystkie jej prace zawsze dotyczyły statystyki i eksploracji danych, jednak klasyfikacja dyscyplin naukowych KBN w ogóle nie uwzględniała takich dziedzin, więc z konieczności były one kierowane do działu "informatyka", jako najbliższego eksploracyjnej analizie danych. W Instytucie Podstaw Informatyki PAN kierowała Zespołem Statystycznej Analizy Danych, aż do osiągnięcia wieku 70 lat, kiedy zgodnie z ustawą o PAN pracownik mianowany musi przejść na emeryturę. Mimo to nadal intensywnie zajmowała się pracą naukową. Znana jest z krytyki klasycznego podejścia statystycznego. Klasyczne metody parametryczne, takie jak współczynnik korelacji Pearsona czy metoda najmniejszych kwadratów, dają rzetelny i porównywalny pomiar rzeczywistych zależności tylko dla porównywalnych typów rozkładu populacji (na ogół zakłada się wielowymiarowy rozkład normalny). Klasyczne parametryczne testy hipotez statystycznych także są wyprowadzane przy założeniu określonych rozkładów. Metody te zawodzą w przypadku występowania elementów odstających, a ich wyniki powinny być odmiennie interpretowane przy rozkładach innych niż normalne. Założeń tych w praktyce się nie sprawdza, co więcej, nie są one nigdy spełnione – nie istnieje w realnym świecie rozkład normalny, gdyż każda cecha statystyczna jest ograniczona, podczas gdy rozkład normalny zakłada dodatnią gęstość prawdopodobieństwa dla dowolnej wartości rzeczywistej. W wielu przypadkach rozkład jest dodatkowo skośny lub dyskretny, co nie przeszkadza ludziom używać metod projektowanych dla rozkładu normalnego. Metody parametryczne zwykle pracują więc na danych, których nie obejmowało ich matematyczne wyprowadzenie. Rozmiar tego odstępstwa od założeń może być zmierzony, jednak decyzja, jaki jego poziom jest akceptowalny, jest arbitralna i zwykle nie wynika z merytorycznych badań. Mimo to często korzysta się z wyników testów parametrycznych, co prowadzi do "naukowego" uzasadniania nienaukowych, z góry założonych wniosków. Z tych powodów jest zwolenniczką eksploracyjnej analizy danych oraz metod nie wymagających wstępnych założeń dotyczących rozkładów (współczynnik ϱ Spearmana, współczynnik τ Kendalla, gradacyjna analiza danych itp.).https://ipipan.waw.pl/47-pracownicy/wybitni-pracownicy-ipi-pan/311-prof-dr-hab-elzbieta-pleszczynska