Aprakstoša un secinoša statistika
Statistika ir datu vākšanas, analīzes un prezentēšanas disciplīna. Statistikas teorija ir sadalīta divās nozarēs, pamatojoties uz informāciju, ko viņi iegūst, analizējot datus.
Kas ir aprakstošā statistika?
Aprakstošā statistika ir statistikas nozare, kas kvantitatīvi apraksta datu kopas galvenās īpašības. Lai pēc iespējas precīzāk attēlotu datu kopas īpašības, dati tiek apkopoti, izmantojot grafiskos vai skaitliskos rīkus.
Grafiskais apkopojums tiek veikts, tabulējot, grupējot un attēlojot interesējošo mainīgo vērtības. Šādi attēlo frekvences sadalījuma un relatīvās frekvences sadalījuma histogrammas. Tie attēlo vērtību sadalījumu visā populācijā.
Skaitliskais kopsavilkums ietver aprakstošu mērījumu, piemēram, vidējā, režīma un vidējā, aprēķināšanu. Aprakstošie pasākumi tiek iedalīti divās klasēs; tie ir centrālās tendences un izkliedes / variācijas mēri. Centrālās tendences rādītāji ir vidējais / vidējais, mediāna un režīms. Katram no tiem ir savs pielietojamības un lietderības līmenis. Ja viens var neizdoties, otrs var labāk attēlot datu kopu.
Kā norāda nosaukums, izkliedes mērījumi ietver datu izplatības mērīšanu. Diapazons, standartnovirze, dispersija, procentiles un kvartiles diapazoni, kā arī variācijas koeficients ir izkliedes mēri. Tie sniedz informāciju par datu izplatību.
Vienkāršs aprakstošās statistikas izmantošanas piemērs ir studenta vidējā līmeņa aprēķināšana. GPA būtībā ir studentu rezultātu vidējā svērtā vērtība un atspoguļo konkrētā studenta vispārējo akadēmisko sniegumu.
Kas ir secinošā statistika?
Secinošā statistika ir statistikas nozare, kurā secinājumus par attiecīgo populāciju izdara no datu kopas, kas iegūta no izlases, kas pakļauta nejaušām, novērošanas un izlases variācijām. Parasti rezultātus iegūst no izlases izlases izlases, un pēc tam no izlases izrietošie secinājumi tiek vispārināti, lai atspoguļotu visu populāciju.
Izlase ir populācijas apakškopa, un aprakstošās statistikas rādītājus par izlasē iegūtajiem datiem vienkārši sauc par statistiku. Aprakstošās statistikas rādītāji, kas iegūti, analizējot izlasi, ir zināmi kā parametri, ja tos piemēro populācijai, un tie atspoguļo visu populāciju.
Secinošā statistika ir vērsta uz to, kā pēc iespējas precīzāk vispārināt statistiku, kas iegūta no izlases, lai reprezentētu populāciju. Viens no satraucošajiem faktoriem ir izlases raksturs. Ja izlase ir neobjektīva, tad arī rezultāti ir neobjektīvi, un uz tiem balstītie parametri pareizi neatspoguļo visu populāciju. Tāpēc paraugu ņemšana ir viens svarīgs secinošās statistikas pētījums. Statistiskie pieņēmumi, statistisko lēmumu teorija un novērtēšanas teorija, hipotēžu pārbaude, eksperimentu plānošana, dispersijas analīze un regresijas analīze ir nozīmīgas izpētes tēmas secinošās statistikas teorijā.
Labs secināmās statistikas piemērs darbībā ir vēlēšanu rezultātu prognozēšana pirms balsošanas, izmantojot aptauju.
Kāda ir atšķirība starp aprakstošo un secinošo statistiku?
• Aprakstošā statistika ir vērsta uz parauga apkopoto datu apkopošanu. Šī metode rada centrālās tendences un izkliedes mērījumus, kas parāda, kā mainīgo lielumi tiek koncentrēti un izkliedēti.
• Secinošā statistika no izlases iegūto statistiku vispārina vispārējai populācijai, kurai pieder izlase. Iedzīvotāju rādītāji tiek dēvēti par parametriem.
• Aprakstošā statistika sniedz tikai to parauga īpašību apkopojumu, no kuriem iegūti dati, bet secinošajā statistikā izlases mērs tiek izmantots populācijas īpašību secināšanai.
• Secinošajā statistikā parametri tika iegūti no izlases, bet ne visa populācija; tāpēc vienmēr pastāv zināma nenoteiktība salīdzinājumā ar reālajām vērtībām.
