3 pagrindiniai statistikos skyriai

Statistika yra matematikos sritis, atitinkanti duomenų rinkimą, analizę, interpretavimą, pateikimą ir organizavimą (kokybinių ar kiekybinių kintamųjų verčių rinkinys). Ši disciplina siekiama paaiškinti reiškinio (fizinio ar natūralaus) santykius ir priklausomybes.

Statistika ir britų ekonomistas Artūras Lionas Bowley statistiką apibūdina kaip: „Bet kokių tyrimų departamento faktinių faktų skaičiavimai, esantys vienas kito atžvilgiu“. Šia prasme statistika yra atsakinga už konkrečios gyventojų (statistikos, asmenų, objektų ar reiškinių) ir (arba) masinio ar kolektyvinio reiškinio tyrimą.

Šis matematikos sektorius yra skersinis mokslas, t. Y. Taikomas įvairioms disciplinoms, pradedant fizika ir socialiniais mokslais, sveikatos mokslais arba kokybės kontrole.

Be to, ji turi didelę vertę verslo ar vyriausybės veikloje, kur gautų duomenų tyrimas palengvina sprendimų priėmimą ar apibendrinimą.

Paprastai praktikai atlikti probleminį statistinį tyrimą - pradėti nuo gyventojų skaičiaus nustatymo, kuris gali būti įvairių temų.

Dažnas gyventojų skaičius yra bendras šalies gyventojų skaičius, todėl atliekant nacionalinį gyventojų surašymą atliekamas statistinis tyrimas.

Kai kurios specializuotos statistikos sritys yra: aktuariniai mokslai, biostatistika, demografija, pramonės statistika, statistinė fizika, apklausos, statistika socialinių mokslų, ekonometrijos ir kt.

Psichologijoje - psichometrijos disciplina, kuri specializuojasi psichologiniuose žmogaus proto kintamuosiuose ir kiekybiškai išreiškia jų statistinius metodus.

Pagrindinės statistikos šakos

Statistika suskirstyta į dvi pagrindines sritis: aprašomoji statistika ir netiesioginė statistika, kuri apima taikomą statistiką .

Be šių dviejų sričių yra matematinė statistika, apimanti teorinius statistikos pagrindus.

1 - Aprašomoji statistika

Aprašomoji statistika yra statistikos sritis, kurioje aprašomos arba apibendrinamos kiekybiškai (išmatuojamos) informacijos rinkimo kolekcijos savybės.

Tai reiškia, kad aprašomoji statistika yra atsakinga už statistinio mėginio (iš populiacijos gautų duomenų rinkinio) apibendrinimą, o ne mokytis apie imties atstovą.

Kai kurios aprašomosios statistikos priemonės, skirtos apibūdinti duomenų rinkinį, yra centrinės tendencijos ir kintamumo arba dispersijos matavimo priemonės .

Kalbant apie centrinės tendencijos priemones, naudojamos tokios priemonės kaip vidutinė, vidutinė ir mada . Kintant įvairovei, naudojamos dispersijos, kurtosis ir kt.

Aprašomoji statistika paprastai yra pirmoji dalis, kurią reikia atlikti atliekant statistinę analizę. Šių tyrimų rezultatus paprastai papildo grafikai ir sudaro beveik bet kokio kiekybinio (išmatuojamo) duomenų analizės pagrindą.

Pavyzdžiui, aprašomosios statistikos pavyzdys gali būti apsvarstyti skaičių, apibendrinantį, kaip gerai veikia beisbolo žaidėjas.

Taigi, skaičius gaunamas pagal taškų skaičių, kurį padalino duonos padalijimas iš kartų, kiek jis buvo šikšnosparnyje. Tačiau šiame tyrime nebus pateikta tikslesnės informacijos, pvz., Kuri iš šių batų buvo „ Home Runs“.

Kiti aprašomųjų statistinių tyrimų pavyzdžiai gali būti: Vidutinis tam tikroje geografinėje vietovėje gyvenančių piliečių amžius, visų knygų, susijusių su konkrečia tema, vidutinis ilgis, skirtumai atsižvelgiant į laiką, kurį lankytojai praleidžia naršydami Interneto puslapis.

2

Nenormali statistika skiriasi nuo aprašomosios statistikos daugiausia naudojant išvadas ir indukciją.

Tai reiškia, kad ši statistikos sritis siekia išsiaiškinti iš tiriamos populiacijos savybes, ty ji ne tik renka ir apibendrina duomenis, bet ir siekia paaiškinti tam tikras gautų duomenų savybes ar savybes.

Šia prasme netiesioginė statistika reiškia, kad reikia gauti teisingas statistinės analizės išvadas, kurias atlieka aprašomoji statistika.

Dėl šios priežasties daugelis socialinių mokslų eksperimentų yra susiję su maža gyventojų grupe, todėl išvadomis ir apibendrinimais galima nustatyti, kaip gyventojai apskritai elgiasi.

Neaiškios statistikos išvados priklauso nuo atsitiktinumo (nesilaikant modelių ar dėsningumų), tačiau taikant atitinkamus metodus pasiekiami atitinkami rezultatai.

Taigi, tiek aprašomoji statistika, tiek neefektyvi statistika vyksta kartu.

Nenormali statistika suskirstyta į:

Parametrinė statistika

Jis apima statistines procedūras, pagrįstas realių duomenų paskirstymu, kurį lemia ribotas skaičius parametrų (skaičius, apibendrinantis iš statistinio kintamojo gautų duomenų kiekį).

Norint taikyti parametrines procedūras, dažniausiai reikia žinoti anksčiau gautų populiacijos formų pasiskirstymo formą.

Todėl, jei pasiskirstymas, po kurio gaunami duomenys, nėra visiškai žinomas, turėtų būti naudojama neparametrinė procedūra.

Neparametrinė statistika

Ši neatsiejamos statistikos sritis apima procedūras, taikomas bandymuose, ir statistinius modelius, kuriuose jų pasiskirstymas neatitinka vadinamųjų parametrų kriterijų. Kadangi tiriami duomenys yra tie, kurie apibrėžia jo pasiskirstymą, jis negali būti anksčiau apibrėžtas.

Neparametrinė statistika - tai procedūra, kuri turi būti pasirinkta, kai nežinoma, ar duomenys atitinka žinomą paskirstymą, kad jis galėtų būti žingsnis prieš parametrų procedūrą.

Be to, netipinių parametrų bandyme klaidų galimybės sumažėja naudojant tinkamus mėginių dydžius.

3. Matematinė statistika

Matematinės statistikos buvimas buvo paminėtas taip pat, kaip statistikos disciplina.

Tai susideda iš ankstesnio statistikos tyrimo skalės, kurioje jie naudoja tikimybių teoriją (matematikos šaką, tiriančią atsitiktinius reiškinius ) ir kitas matematikos šakas.

Matematinė statistika apima informacijos gavimą iš duomenų ir matematinių metodų, tokių kaip: matematinė analizė, tiesinė algebra, stochastinė analizė, diferencialinės lygtys ir kt. Taigi matematinę statistiką įtakojo taikomoji statistika.