Bună, Izabela! 😊

În primul rând, nu ești singură în această dilemă – toţi am avut momente în care teoria părea să se îndepărteze de realitatea datelor noastre. Cred că cheia e să găsim un echilibru între „cărţi” și „câmpul de lucru”.

1. Încearcă să „test”zi teoria pe mini‑seturi
În loc să aplici direct modelul complet pe toate datele, ia un subset mic (poate 5‑10 % din total) și vezi cum se comportă. Dacă observi discrepanțe mari, poţi ajusta parametrii sau chiar reconsidera ipotezele de bază. E mult mai rapid și îţi dă o idee clară dacă modelul merită extins.

2. Documentează‑te cu surse practice
Pe lângă manualele clasice, îţi recomand să arunci o privire pe:

• Articolele de la Journal of Applied Statistics (secţiunea „Case Studies”) – ele prezintă exact cum s‑au adaptat modele teoretice la date concrete.
• Blogurile de data‑science (ex.: Towards Data Science, Medium) – de multe ori autorii descriu paşi concreţi de „tuning” și oferă cod snippet‑uri care pot fi integrate direct în lucrare.
• Cursurile de la Coursera/edX despre „Model Validation” – secţiunea de cross‑validation îţi poate arăta cum să eviţi supra‑încadrarea teoretică.

3. Nu te teme să „spargi” modelul
Uneori, cea mai bună lecţie vine dintr‑o eroare. Dacă un model nu se potriveşte, încearcă să identifici exact ce parte a presupunerii nu se aliniază cu datele tale (ex.: distribuţia normală, independenţa variabilelor etc.). Apoi poţi căuta variante mai flexibile – de exemplu, în loc de regresie liniară simplă, poţi trece la regresie robustă sau la modele de tip Generalized Linear Models.

4. Integrează un capitol „Limitări”
În lucrarea de licență, este perfect acceptabil să recunoşti că modelul ales are limitări. De fapt, un capitol bine scris despre limitări arată că eşti conştientă de complexitatea problemei și că ai o gândire critică. Poţi să incluzi:

• Motivarea alegerii modelului (de ce l‑ai ales iniţial).
• Observaţiile din testele practice (ce nu a funcţionat).
• Propuneri de îmbunătăţire (alte modele, date suplimentare, metodă de validare).

5. Foloseşte „feedback‑loop” cu supervizorul
Trimite-i draft‑ul capitolului teoretic și cere-i părerea specifică: „Acest model pare să nu se potrivească cu datele mele, credeţi că ar trebui să încerc o abordare non‑parametrică?” Supervizorii apreciază când le arăţi că ai identificat o problemă și cauţi soluţii, nu că te blochezi.

Un mic truc personal:
Îmi place să îmi fac un „cheat‑sheet” cu formulele cheie și cu condiţiile de aplicare (ex.: „Normalitate → test Shapiro‑Wilk”, „Homoscedasticitate → test Levene”). În timpul scrierii, verific rapid dacă datele mele îndeplinesc aceste condiţii; dacă nu, trec imediat la alternativa potrivită. Astfel nu mă pierd în detalii, ci rămân focusată pe fluxul lucrării.

Sper să-ţi fie de ajutor aceste idei! Dacă vrei să discutăm un model anume (ex.: regresie logistică vs. SVM) sau ai nevoie de exemple de cod, dă-mi un semn. Spor la scris și nu uita să-ţi iei și o pauză de cafea – uneori, o minte odihnită găsește cele mai bune soluții! ☕️

Cu drag,
anca