Статистические измерения

В этой статье объясняется, что такое статистические показатели и каковы различия между различными типами статистических показателей.

Что такое статистические меры?

Статистические показатели — это значения, которые представляют характеристики набора данных. То есть статистические показатели рассчитываются для обобщения набора данных.

Таким образом, статистические измерения используются для определения того, как выглядит набор данных, и, более того, они позволяют сравнивать различные статистические выборки.

Виды статистических показателей

Существует четыре типа статистических показателей :

• Меры центральной тенденции : указывают центральные значения распределения.
• Меры дисперсии : они используются для определения степени дисперсии или концентрации данных в статистической выборке.
• Метрики позиции : покажите, как выглядит структура набора данных.
• Меры формы : они позволяют нам узнать форму распределения без необходимости представлять ее графически.

Каждый тип статистической меры подробно описан ниже.

Измерения центральной тенденции

Меры центральной тенденции или меры централизации — это статистические меры, которые указывают центральное значение распределения. То есть меры центральной тенденции используются для поиска значения, представляющего центр набора данных.

Существует три класса мер центральной тенденции:

• Среднее : среднее значение всех данных в выборке.
• Медиана : это среднее значение всех данных, упорядоченных от наименьшего к наибольшему.
• Режим : значение, которое чаще всего встречается в наборе данных.

Чтобы увидеть примеры расчета этих типов статистических показателей, нажмите здесь:

Измерения дисперсии

Меры дисперсии — это тип описательных мер, которые указывают на дисперсию набора данных. Поэтому меры дисперсии используются для оценки распределения данных в выборке.

Меры дисперсии также называются мерами изменчивости или мерами распространения .

Меры дисперсии следующие:

• Стандартное отклонение (или стандартное отклонение)
• Дисперсия
• Коэффициент вариации
• Аккуратный
• Межквартильный размах
• Средняя разница

Каждая мера дисперсии имеет свою собственную формулу, поэтому, чтобы не усложнять эту статью, все они объяснены в следующем посте:

Измерения положения

Меры положения — это статистические меры, которые предоставляют информацию о структуре набора данных. Другими словами, измерения положения помогают вам узнать, как выглядит набор данных.

Хотя они обычно обсуждаются отдельно, меры центральной тенденции также считаются мерами позиции, поскольку они предоставляют информацию о центральных позициях ряда данных, даже если мер позиции больше. Или, говоря иначе, позиционные меры включают в себя меры центральной тенденции.

Фактически, измерения положения подразделяются на измерения центрального положения и измерения нецентрального положения, в зависимости от положений, которые они определяют.

Таким образом, измерения положения следующие:

• Измерения центрального положения : указывают центральные значения распределения.
  • Среднее : среднее значение всех данных в выборке.
  • Медиана : это среднее значение всех данных, упорядоченных от наименьшего к наибольшему.
  • Режим : значение, которое чаще всего встречается в наборе данных.
• Измерения нецентрального положения : разделите набор данных на равные части.
• Квартили – разделите выборку данных на четыре равные части.
• Квинтили : разделите данные на пять равных частей.
• Децили : разделите набор данных на десять интервалов одинаковой ширины.
• Процентили : разделите данные на сто равных частей.

По следующей ссылке вы можете увидеть формулу для каждого из этих статистических показателей:

Измерения формы

В статистике меры формы — это индикаторы, которые позволяют нам описать распределение вероятностей в соответствии с его формой. Кроме того, меры формы используются для определения того, как выглядит распределение, без необходимости построения его графика.

Существует два типа измерений формы:

• Асимметрия – указывает на степень симметрии (или асимметрии) распределения, то есть является ли распределение симметричным или асимметричным.
• Куртозис : указывает степень, в которой распределение сконцентрировано вокруг своего среднего значения, то есть определяет, является ли распределение крутым или сглаженным.

Существует несколько формул для расчета статистических показателей этого типа. Нажмите на следующую ссылку, чтобы увидеть их все: