Поделиться:
3 основных статистических направления
статистика это раздел математики, который соответствует сбору, анализу, интерпретации, представлению и организации данных (набор значений качественной или количественной переменной). Эта дисциплина стремится объяснить взаимосвязи и зависимости явления (физического или естественного).
Статист и британский экономист Артур Лайон Боули определяет статистику как: «Числовые изложения фактов любого исследовательского отдела, расположенного по отношению друг к другу». В этом смысле статистика отвечает за изучение определенного население (в статистике, совокупности индивидов, объектов или явлений) и / или массовых или коллективных явлений.
Эта отрасль математики является трансверсальной наукой, то есть применимой к различным дисциплинам, от физики до социальных наук, наук о здоровье или контроля качества..
Кроме того, он имеет большое значение в деловой или правительственной деятельности, где изучение полученных данных облегчает принятие решений или обобщений..
Обычная практика для выполнения статистического исследования, примененного к проблеме, состоит в том, чтобы начать с определения население, которые могут быть различной тематики.
Типичным примером населения является общая численность населения страны, поэтому при проведении национальной переписи населения проводится статистическое исследование..
Некоторые специализированные дисциплины статистики: актуарные науки, биостатистика, демография, статистика промышленности, статистическая физика, исследования, статистика в социальных науках, эконометрика и т. Д..
В психологии дисциплина психометрия, которая специализируется и количественно определяет психологические переменные человеческого разума, используя статистические процедуры.
Основные разделы статистики
Статистика делится на две большие области: Описательная статистика и EИнференциальная статистика, которые составляют ЕПрикладная статистика.
В дополнение к этим двум областям, есть математическая статистика, которые составляют теоретическую основу статистики.
1- Описательная статистика
описательная статистика является отраслью статистики, которая описывает или суммирует количественные (измеримые) характеристики коллекции сбора информации.
То есть описательная статистика отвечает за обобщение статистической выборки (набора данных, полученных из население) вместо того, чтобы узнать о население который представляет образец.
Некоторые из мер, обычно используемых в описательной статистике для описания набора данных, являются меры центральной тенденции и меры изменчивости или дисперсия.
Что касается мер центральной тенденции, такие меры, как средний, медиана и мода. В то время как меры изменчивости используют дисперсия, эксцесс, и т.д..
Описательная статистика обычно является первой частью, выполняемой в статистическом анализе. Результаты этих исследований обычно сопровождаются графиками и представляют собой основу практически любого количественного (измеримого) анализа данных.
Примером описательной статистики может быть рассмотрение числа, чтобы подвести итог, насколько хорошо играет нападающий бейсбола..
Таким образом, число получается числом хиты это дало жидкое тесто, деленное на количество раз, которое он был в летучей мыши. Однако это исследование не даст более конкретной информации, например, какие из этих партий были Home Runs.
Другими примерами описательных статистических исследований могут быть: средний возраст граждан, проживающих в определенном географическом районе, средняя длина всех книг, относящихся к определенной теме, разница во времени, которое посетители проводят в просмотре в интернет страница.
2- Логическая статистика
логическая статистика отличается от описательной статистики главным образом использованием логического вывода и индукции.
То есть эта ветвь статистики стремится вывести свойства из население изучен, то есть он не только собирает и обобщает данные, но также стремится объяснить определенные свойства или характеристики на основе полученных данных.
В этом смысле логическая логика подразумевает получение правильных выводов статистического анализа, сделанного описательной статистикой..
По этой причине во многих экспериментах по общественным наукам участвует группа население уменьшается, поэтому по выводам и обобщениям можно определить как население в общем так себя ведет.
Выводы, полученные с помощью логической статистики, подвержены случайности (отсутствие закономерностей или закономерностей), но благодаря применению соответствующих методов достигается получение соответствующих результатов..
Итак, оба описательная статистика как логическая статистика они идут рука об руку.
Логическая статистика делится на:
Параметрическая статистика
Включает статистические процедуры, основанные на распределении реальных данных, которые определяются конечным числом параметров (число, которое суммирует объем данных, полученных из статистической переменной).
Чтобы применить параметрические процедуры, по большей части, необходимо заранее знать форму распределения для результирующих форм изучаемой популяции..
Поэтому, если распределение полученных данных не известно полностью, следует использовать непараметрическую процедуру..
Непараметрическая статистика
Эта ветвь логической логики включает процедуры, применяемые в тестах и статистических моделях, в которых их распределение не соответствует так называемым параметрическим критериям. Поскольку изученные данные являются теми, которые определяют его распределение, они не могут быть определены ранее.
Непараметрическая статистика - это процедура, которую нужно выбирать, когда не известно, соответствуют ли данные известному распределению, чтобы она могла быть шагом до параметрической процедуры..
Аналогично, в непараметрическом тесте возможности ошибки уменьшаются при использовании адекватных размеров выборки..
3- Математическая статистика
Точно так же упоминалось о существовании Математическая статистика, как дисциплина статистики.
Это состоит из предыдущей шкалы в изучении статистики, в которой они используют теорию вероятностей (раздел математики, который изучает случайные явления) и другие разделы математики.
Математическая статистика состоит из получения информации из данных и использования математических методов, таких как: математический анализ, линейная алгебра, стохастический анализ, дифференциальные уравнения и др.. Таким образом, математическая статистика была под влиянием прикладной статистики.
ссылки
- Статистика. (2017, 3 июля). в Википедия, Свободная энциклопедия. Получено 08:30, 4 июля 2017 г., с сайта en.wikipedia.org
- Данные. (2017, 1 июля). в Википедия, Свободная энциклопедия. Получено 08:30, 4 июля 2017 г., с сайта en.wikipedia.org
- Статистика. (2017, 25 июня). Википедия, Свободная энциклопедия. Дата консультации: 08:30, 4 июля 2017 г., en.wikipedia.org
- Параметрическая статистика. (2017, 10 февраля). Википедия, Свободная энциклопедия. Дата консультации: 08:30, 4 июля 2017 г., en.wikipedia.org
- Непараметрическая статистика. (2015, 14 августа). Википедия, Свободная энциклопедия. Дата консультации: 08:30, 4 июля 2017 г., en.wikipedia.org
- Описательная статистика (2017, 29 июня). Википедия, Свободная энциклопедия. Дата консультации: 08:30, 4 июля 2017 г., en.wikipedia.org
- Инференциальная статистика. (2017, 24 мая). Википедия, Свободная энциклопедия. Дата консультации: 08:30, 4 июля 2017 г., en.wikipedia.org
- Статистический вывод. (2017, 1 июля). в Википедия, Свободная энциклопедия. Получено 08:30, 4 июля 2017 г., с сайта en.wikipedia.org
- Статистическая статистика (2006, 20 октября). В базе знаний «Методы исследования». Получено 08:31, 4 июля 2017 г., из socialresearchmethods.net
- Описательная статистика (2006, 20 октября). В базе знаний «Методы исследования». Получено 08:31, 4 июля 2017 г., из socialresearchmethods.net.