통계

이번 포스팅에서는 통계란 무엇이고, 어떤 용도로 사용되는지 설명하겠습니다. 따라서 통계의 기본 개념과 현존하는 다양한 통계 유형, 통계 적용의 실제 사례를 소개합니다.

통계란 무엇입니까?

통계는 일련의 데이터를 연구하는 데 사용되는 수학의 한 분야입니다. 즉, 통계는 일련의 데이터를 수집, 분석 및 해석하는 데 사용되는 수학적 학문입니다.

예를 들어, 어떤 데이터의 평균을 계산하거나 그래프를 만들 때 통계를 사용합니다.

따라서 통계는 정보를 분석하고 그로부터 결론을 도출할 수 있는 일련의 방법, 절차 및 공식으로 구성됩니다. 통계의 궁극적인 목표는 일련의 데이터를 더 잘 이해하고 그로부터 올바른 결론을 도출하는 것입니다.

통계 기초

통계의 기본 개념은 다음과 같습니다.

• 인구(Population) : 통계학적 연구가 의도된 유사한 특성을 가진 요소들의 집합.
• 표본(Sample) : 통계 연구가 수행되는 모집단의 일부.
• 개인(Individual) : 모집단을 구성하는 각 요소.
• 성격(Character) : 인구 집단의 모든 개인이 소유하고 있으므로 통계 연구의 대상이 될 수 있는 각각의 특성입니다.
• 샘플링 : 모집단에서 샘플을 선택하는 프로세스입니다. 다양한 샘플링 방법이 있습니다.
• 통계변수 : 모집단 내 개인의 특성으로, 다양한 값을 취하고 측정할 수 있습니다. 이는 일반적으로 통계 조사에서 연구되는 특성입니다.
• 통계모수 : 시료의 특성을 요약한 값.
• 통계적 실험 : 수치 여부에 관계없이 결과를 제공하고 가능한 각 결과의 발생 확률을 계산하는 데 사용되는 절차입니다.

다음 링크에서 더 중요한 통계 개념을 볼 수 있습니다.

통계의 종류

통계 유형은 다음과 같습니다.

• 기술 통계 : 데이터 세트의 특성을 설명하거나 요약하는 데 사용됩니다.
• 추론 통계 : 표본 데이터로부터 모집단 값을 결정하는 데 사용됩니다. 그것은 두 가지 유형으로 나뉩니다:
• 모수적 통계 : 확률 분포를 사용하여 연구 데이터를 모델링할 수 있습니다.
• 비모수 통계 – 확률 분포에 맞지 않는 데이터를 분석합니다.

통계적 측정

통계적 측정값은 데이터 세트의 특성을 나타내는 값입니다. 따라서 일련의 데이터를 요약하기 위해 통계적 측정값이 계산됩니다.

따라서 통계 측정은 데이터 세트의 모양을 결정하고 다양한 통계 샘플을 비교할 수 있도록 하는 데 사용됩니다.

통계 측정에는 네 가지 유형이 있습니다.

• 중심 경향 측정 : 분포의 중심 값을 나타냅니다. 예: 평균, 중앙값, 최빈값.
• 분산 측정 : 이는 통계 샘플에서 데이터의 분산 또는 집중 정도를 결정하는 데 사용됩니다. 예: 표준 편차, 분산, 범위.
• 위치 측정항목 : 데이터세트의 구조가 어떤지 보여줍니다. 예: 사분위수, 십분위수, 백분위수.
• 모양 측정 : 분포를 그래픽으로 표현하지 않고도 분포의 모양을 알 수 있습니다. 예: 비대칭 및 편평화.

통계의 예

통계의 정의와 다양한 통계 개념을 살펴본 후 통계의 의미를 완전히 이해하기 위해 실제 사례에 통계를 적용하는 예를 살펴보겠습니다.

예를 들어 통계를 사용하여 한 국가의 사람들의 발 크기를 조사할 수 있습니다. 이를 위해서는 먼저 관련 데이터를 수집한 다음 이를 분석하고 최종적으로 결론을 도출해야 합니다.

그래서 한 나라의 모든 주민의 발 크기에 대한 통계적 연구를 한다면, 인구는 그 나라에 사는 모든 사람이 됩니다. 그러나 한 국가에 많은 사람이 살고 있기 때문에 모든 사람의 발 크기를 물어볼 수는 없지만 주민의 20%에게만 물어볼 것이며 이것이 연구 표본을 구성합니다. 마찬가지로, 각 국가의 주민은 연구에서 개인을 대표합니다. 그리고 마지막으로 연구의 성격은 사람의 발 크기이다.

한편, 연구에 참여할 주민을 선정하는 과정은 샘플링이다. 특히 이 경우에는 샘플 요소를 무작위로 선택할 수 있으므로 단순 무작위 샘플링이라는 샘플링 방법을 사용합니다.

표본에서 모든 사람을 선택한 후에는 선택된 사람들에 대한 정보를 수집해야 합니다. 이 경우 우리는 주로 발 크기에 관심이 있지만 키, 성별, 체중 등과 같은 다른 정보도 요청할 수 있습니다. 발 크기와 인간의 다른 특성 사이의 가능한 관계를 분석합니다.

모든 데이터를 수집한 후에는 연구된 샘플을 연구하기 위해 다양한 통계 측정값을 계산해야 합니다. 예를 들어 평균, 표준 편차, 모드, 중앙값 등을 계산할 수 있습니다. 또한, 수집된 데이터 샘플을 더 잘 시각화하기 위해 통계 그래프 로 데이터를 표현할 수 있습니다.

표본의 다양한 통계 측정값을 계산할 때 표본의 특성을 설명하므로 기술 통계를 사용한다는 점에 유의해야 합니다. 그러나 계산된 값을 사용하여 모집단 값을 추정할 수 있으며, 이 경우 추론 통계를 사용합니다.

통계적 응용

통계는 일상생활에 많은 응용이 가능하며, 가장 중요한 응용은 다음과 같습니다.

• 비즈니스 데이터 분석 – Statorials는 비즈니스에서 데이터를 분석하는 데 자주 사용됩니다. 예를 들어 판매 데이터, 시장 수요, 고객 동향 및 비즈니스 비용을 평가하는 데 사용됩니다.
• 과학 연구 : 기사 전체에서 살펴본 것처럼 통계는 데이터를 분석하고 이해하는 데 사용됩니다. 따라서 생물학, 물리학, 심리학 등 모든 과학 분야에서 통계를 사용하면 결과의 타당성을 평가하고 수행된 연구에서 결론을 도출할 수 있습니다.
• 마케팅 및 광고 : 통계는 소비자 선호도를 이해하고, 광고 캠페인의 영향을 평가하고, 제안 성과를 분석하는 데 도움이 되므로 마케팅에 매우 유용합니다.
• 재무 – Statorials는 시장 분석, 경제 예측, 위험 평가 및 투자 결정에 적용됩니다. 기본적으로 통계는 다양한 옵션 중에서 가장 좋은 경제적 투자가 무엇인지 평가하는 데 도움이 됩니다.
• 정치 : 통계는 국가의 인구 통계에 대한 데이터를 분석하고, 사회 프로그램을 평가하고, 공공 정책이 사회에 미치는 영향을 측정하는 데에도 사용됩니다. 통계적 기법은 선거 결과를 예측하는 데에도 사용됩니다.

통계와 확률

통계와 확률은 밀접하게 관련된 두 가지 수학 분야입니다. 실제로 두 분야의 지식은 일반적으로 연구를 수행하는 데 함께 사용됩니다. 그렇기 때문에 이 섹션에서는 통계와 확률의 관계가 무엇인지, 그리고 이들이 어떻게 다른지 살펴보겠습니다.

확률은 사건이 발생할 가능성을 연구하는 수학 분야입니다. 따라서 사건의 확률은 해당 사건이 일어날 확률을 나타내는 0에서 1 사이의 값이므로 사건의 확률이 높을수록 사건이 발생하기 쉽습니다.

따라서 확률과 통계의 주요 차이점은 확률은 연구 전에 계산을 수행하는 데 사용되는 반면 통계는 연구에서 얻은 결과를 분석하는 데 사용된다는 것입니다. 따라서 확률은 연역적 성격을 갖는 반면 통계는 경험에 기초합니다.

따라서 확률은 실험의 특정 결과가 발생할 확률을 계산하려고 시도하는 반면, 통계는 해당 실험에서 얻은 결과를 분석하고 해석합니다.