Інференційна статистика

У цій статті пояснюється, що таке інференційна статистика та для чого вона використовується. Так само ви зможете побачити декілька прикладів застосування інференціальної статистики, а також, у чому різниця між інференціальною статистикою та описовою статистикою.

Що таке інференційна статистика?

Інференційна статистика — це галузь статистики, яка відповідає за визначення значень сукупності на основі вибіркових даних. Іншими словами, інференціальна статистика використовується, щоб робити висновки щодо статистичних параметрів сукупності шляхом аналізу лише її частини.

Зазвичай під час проведення статистичного дослідження неможливо проаналізувати всі елементи генеральної сукупності, тому аналізується лише вибірка осіб, а потім результати екстраполюються на всю сукупність. Таким чином, інференційна статистика є частиною статистики, яка дозволяє виводити результати генеральної сукупності з обчислень, проведених з досліджуваною вибіркою.

Майте на увазі, що точні параметри популяції дізнатися буде неможливо. Однак статистичні висновки допомагають підтримувати низьку похибку та збільшують шанси успішного визначення сукупних значень.

Тому інференційна статистика важлива, оскільки вона дає змогу аналізувати генеральну сукупність, вивчаючи лише вибірку, що зменшує витрати на дослідження. Крім того, інференційна статистика допомагає приймати рішення, оскільки вона надає цінну інформацію про статистичну сукупність.

Приклади інференціальної статистики

Ознайомившись з визначенням інференційної статистики, ми побачимо кілька прикладів її застосування, щоб повністю засвоїти цю концепцію.

Приклади застосування інференціальної статистики:

• Опитування громадської думки : запитуючи думку репрезентативної вибірки, ми можемо дізнатися, що населення думає про продукт, політика, компанію тощо.
• Дослідження ефективності ліків : проводиться експеримент, під час якого ліки випробовують на групі пацієнтів, і за результатами можна зробити висновок, чи ефективний препарат у лікуванні захворювання.
• Контроль якості на виробництві : шляхом простого аналізу зразка виробленої продукції можна визначити, чи процес функціонує правильно та чи відповідає стандартам якості за допомогою інференційної статистики.
• Аналіз фінансового ризику – Інференційна статистика також використовується для розрахунку ризику здійснення певних фінансових інвестицій.
• Прогнозування поведінки ринку : на основі історичних даних про продажі можна зробити прогнози щодо майбутньої поведінки ринку за допомогою інференційної статистики.

Методи інференційної статистики

Найбільш часто використовувані статистичні методи в інференційній статистиці:

• Оцінка параметрів
• Контраст гіпотези
• Регресійний аналіз
• Експериментальний дизайн

Види інференціальної статистики

Типи інференційної статистики :

• Параметрична інференційна статистика : вивчає змінні, які можна визначити за допомогою розподілу ймовірностей.
• Непараметрична інференційна статистика : вивчає змінні, які не відповідають розподілу ймовірностей.

Далі пояснюється більш детально, що таке кожен тип інференційної статистики.

Параметрична статистика

Параметрична статистика — це галузь інференціальної статистики, яка припускає, що дані можна моделювати за допомогою розподілу ймовірностей. Тому параметрична статистика використовує статистичні тести, які відповідають відомим розподілам ймовірностей.

Слід зазначити, що переважна більшість використовуваних статистичних методів є параметричними, тобто є частиною параметричної статистики.

В першу чергу параметрична статистика використовується для оцінки параметра за точковою оцінкою або за інтервалом, а також для перевірки гіпотез.

Непараметрична статистика

Непараметрична статистика — це галузь інференційної статистики, яка вивчає змінні, які не відповідають розподілу ймовірностей або параметри розподілу яких не визначені. Тобто непараметрична статистика використовується для змінних, які не можна визначити за допомогою теоретичних моделей.

Таким чином, розподіли, які використовуються в непараметричній статистиці, не можуть бути визначені апріорі, а скоріше спостережувані дані визначають їх.

Непараметричні статистичні методи зазвичай використовуються, коли попередні припущення певних тестів не виконуються, оскільки параметрична статистика зазвичай вимагає певних припущень. Нижче ми побачимо, чим відрізняються непараметричні статистики від параметричних.

Інференційна статистика та описова статистика

Нарешті, давайте подивимося, чим логічна статистика відрізняється від описової статистики, оскільки вони становлять дві основні гілки статистики.

Описова статистика — це галузь статистики, яка відповідає за опис зібраних даних для полегшення їх аналізу. Простіше кажучи, описова статистика використовується для узагальнення набору даних за допомогою статистичних заходів, графіків або таблиць.

Різниця між інференціальною статистикою та описовою статистикою полягає в їхньому призначенні. Функція інференційної статистики полягає у визначенні значень параметрів генеральної сукупності, тоді як мета описової статистики полягає в описі характеристик вибірки.