Описательные меры

В этой статье объясняется, что такое описательные меры в статистике и что представляют собой все описательные меры. Кроме того, вы сможете узнать, как рассчитываются описательные показатели.

Что такое описательные меры?

Описательные меры — это статистические параметры, которые используются для описания набора данных. То есть в статистике описательные меры используются для обобщения набора данных.

Описательные меры подразделяются на четыре типа:

• Измерения центральной тенденции
• Измерения дисперсии
• Измерения положения
• Измерения формы

Измерения центральной тенденции

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

Мерами центральной тенденции являются:

• Среднее : это среднее значение всех данных в выборке.
• Медиана : это среднее значение всех данных, упорядоченных от наименьшего к наибольшему.
• Режим : это наиболее повторяющееся значение в наборе данных.

Чтобы увидеть примеры расчета этих статистических показателей, нажмите здесь:

Измерения дисперсии

Меры дисперсии — это тип описательных мер, которые указывают на дисперсию набора данных. Поэтому меры дисперсии используются для оценки степени дисперсии 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 делать эту статью слишком длинной, все они объяснены в следующей статье по ссылке. Дополнительно вы сможете увидеть примеры расчета этого типа описательных метрик.

Измерения положения

Метрики позиции — это статистические меры, которые отражают структуру набора данных. Другими словами, измерения положения помогают вам узнать, как выглядит набор данных.

Хотя это может показаться странным, меры центральной тенденции также считаются мерами положения, поскольку они предоставляют информацию о центральных позициях ряда данных, хотя мер положения 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.

Посмотреть, как рассчитываются все эти статистические параметры, можно здесь:

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.

Чтобы узнать, как определяются эти типы описательных показателей, щелкните следующую ссылку: