Виды статистики
В этой статье объясняется, какие существуют типы статистики. Таким образом, вы узнаете, какие виды статистики существуют, а также примеры применения каждого вида статистики.
Каковы виды статистики?
Виды статистики :
- Описательная статистика : используется для описания характеристик набора данных.
- Инференциальная статистика – используется для определения значений совокупности на основе выборочных данных. Он делится на два типа:
- Параметрическая статистика – данные исследования можно смоделировать с использованием распределения вероятностей.
- Непараметрическая статистика . Анализирует данные, которые не соответствуют распределению вероятностей.
Каждый тип статистики объясняется более подробно ниже, тем больше вы сможете увидеть пример применения каждого типа статистики.
Описательная статистика
Описательная статистика — это раздел статистики, отвечающий за описание собранных данных для облегчения их анализа. Проще говоря, описательная статистика используется для обобщения набора данных с использованием статистических показателей, графиков или таблиц.
Например, мы можем использовать описательную статистику, чтобы представить частоты выборки данных на гистограмме. Аналогичным образом мы можем вычислить среднее арифметическое, стандартное отклонение и другие описательные показатели, чтобы определить, как выглядит выборка данных статистического исследования.
Короче говоря, описательная статистика — это часть статистики, которая служит для обобщения выборки, в отличие от статистики, основанной на выводах, целью которой является определение параметров совокупности.
выведенный статистика
Инференциальная статистика — это раздел статистики, отвечающий за определение значений численности населения на основе выборочных данных. Другими словами, инференциальная статистика используется для того, чтобы делать выводы о статистических параметрах популяции путем анализа только ее части.
Обычно при проведении статистического исследования невозможно проанализировать все элементы совокупности, поэтому анализируется только выборка отдельных лиц, а затем результаты экстраполируются на всю совокупность. Таким образом, инференциальная статистика — это часть статистики, которая позволяет вывести результаты генеральной совокупности из расчетов, проведенных с исследуемой выборкой.
Имейте в виду, что узнать точные параметры популяции не удастся. Однако статистический вывод помогает поддерживать низкую погрешность и увеличивает шансы на успешное определение значений совокупности.
Таким образом, статистические выводы важны, поскольку они позволяют анализировать совокупность, изучая только выборку, что снижает затраты на исследования.
параметрическая статистика
Параметрическая статистика — это раздел статистики, основанной на выводах, который предполагает, что данные можно смоделировать с использованием распределения вероятностей. Поэтому параметрическая статистика использует статистические тесты, соответствующие известным распределениям вероятностей.
Следует отметить, что подавляющее большинство используемых статистических методов являются параметрическими, то есть являются частью параметрической статистики.
В первую очередь параметрическая статистика используется для оценки параметра либо с помощью точечной оценки, либо с помощью интервалов, а также для проверки гипотез.
непараметрическая статистика
Непараметрическая статистика — это раздел статистики, основанной на выводах, который изучает переменные, которые не соответствуют распределению вероятностей или параметры распределения которых не определены. То есть непараметрическая статистика используется для переменных, которые невозможно определить с помощью теоретических моделей.
Таким образом, распределения, используемые в непараметрической статистике, не могут быть определены априорно, а определяются наблюдаемыми данными.
Непараметрические статистические методы обычно используются, когда предыдущие предположения определенных статистических тестов не выполняются, поскольку параметрическая статистика обычно требует определенных допущений и, следовательно, не всегда может быть применена.