Понимание статистики

Сколько калорий каждый из нас съел на завтрак? Как далеко от дома все уехали сегодня? Насколько велико место, которое мы называем домом? Сколько еще людей называют это домом? Чтобы понять всю эту информацию, необходимы определенные инструменты и способы мышления. Математическая наука, называемая статистикой, помогает нам справиться с этой информационной перегрузкой.

Статистика – это изучение числовой информации, называемой данными. Статистики собирают, систематизируют и анализируют данные. Также тщательно исследуется каждая часть этого процесса. Статистические методы применяются во множестве других областей знаний. Ниже приводится введение в некоторые из основных тем статистики.

Популяции и образцы

Одна из повторяющихся тем статистики заключается в том, что мы можем что-то сказать о большой группе на основе изучения относительно небольшой части этой группы. Группа в целом известна как население. Часть группы, которую мы изучаем, является выборкой.

В качестве примера предположим, что мы хотели узнать средний рост людей, живущих в США. Состояния. Мы могли бы попытаться измерить более 300 миллионов человек, но это невозможно. Было бы логистическим кошмаром проводить измерения таким образом, чтобы никто не был пропущен и никто не был подсчитан дважды.

Из-за невозможности измерения каждый в Соединенных Штатах, мы могли бы вместо этого использовать статистику. Вместо того, чтобы определять рост всех в популяции, мы берем статистическую выборку из нескольких тысяч. Если мы правильно отобрали совокупность, то средняя высота выборки будет очень близка к средней высоте популяции.

Получение данных

Чтобы сделать хорошие выводы, нам нужны хорошие данные для работы. Всегда следует тщательно анализировать способ выборки населения для получения этих данных. Какой тип выборки мы используем, зависит от того, какой вопрос мы задаем о популяции. Наиболее часто используемые образцы:

  • Простой случайный
  • Стратифицированный
  • Кластерный

Не менее важно знать, как проводится измерение образца. Возвращаясь к приведенному выше примеру, как нам получить высоту тех, что в нашем примере?

  • Разрешаем ли мы людям сообщать о своих собственных рост в анкете?
  • Измеряют ли разные люди разных людей и сообщают ли несколько исследователей по всей стране?
  • Измеряет ли один исследователь всех в выборке одной и той же лентой мера?

Каждый из этих способов получения данных имеет свои преимущества и недостатки. Любой, кто использует данные этого исследования, хотел бы знать, как они были получены.

Организация данных

Иногда возникает множество данных, и мы можем буквально потеряться во всех деталях. За деревьями лес не разглядеть. Вот почему так важно хранить наши данные в порядке. Тщательная организация и графическое отображение данных помогают нам выявлять закономерности и тенденции до того, как мы фактически выполним какие-либо вычисления.

Поскольку способ графического представления данных зависит от от множества факторов. Общие графики:

  • Круговые диаграммы или круговые диаграммы
  • Столбчатые диаграммы или диаграммы Парето
  • Диаграммы рассеяния
  • Временные диаграммы
  • Стволовые и листовые диаграммы
  • Ящичковые и усовые диаграммы

Помимо этих хорошо известных графиков, есть другие, которые используются в особых ситуациях.

Описательная статистика

Один из способов анализа данных называется описательной статистикой. Здесь цель состоит в том, чтобы вычислить количества, которые описывают наши данные. Числа, называемые средним, медианным и режимом, используются для обозначения среднего значения или центра данных. Диапазон и стандартное отклонение используются, чтобы сказать, насколько разбросаны данные. Более сложные методы, такие как корреляция и регрессия, описывают парные данные.

Выводная статистика

Когда мы начинаем с образца а затем попытаемся вывести что-нибудь о населении, мы используем выводную статистику. При работе с этой областью статистики возникает тема проверки гипотез. Здесь мы видим научный характер предмета статистики, поскольку мы формулируем гипотезу, а затем используем статистические инструменты с нашей выборкой, чтобы определить вероятность того, что нам нужно отвергнуть гипотезу или нет. Это объяснение действительно лишь поверхностное покрытие этой очень полезной части статистики.

Приложения статистики

Это без преувеличения Сказать, что инструменты статистики используются почти во всех областях научных исследований. Вот несколько областей, которые сильно зависят от статистики:

  • Психология
  • Экономика
  • Медицина
  • Реклама
  • Демография

Основы Статистика

Хотя некоторые считают статистику разделом математики, лучше думать о ней как о дисциплине, основанной на математике. В частности, статистика строится из области математики, известной как вероятность. Вероятность дает нам способ определить, насколько вероятно событие. Это также дает нам возможность говорить о случайности. Это ключ к статистике, потому что типичная выборка должна выбираться случайным образом из совокупности.

Впервые вероятность была изучена в 1700-х годах математиками, такими как Паскаль и Ферма. . 1700-е годы также положили начало статистике. Статистика продолжала расти из своих вероятностных корней и действительно взлетела в 1800-х годах. Сегодня его теоретические возможности продолжают расширяться в так называемой математической статистике..

Оцените статью
recture.ru
Добавить комментарий