Описательная статистика

Что такое описательная статистика?

Описательная статистика относится к анализу данных. Данные выборки обобщаются с помощью диаграмм, таблиц и графиков. Количественный анализ затруднен, когда популяция велика. Поэтому интерпретируется небольшая выборка данных.

Этот набор данных хорошо отформатирован и структурно разделен. Устанавливается связь между двумя переменными данных или общим средним значением. Далее следует логическая статистика. Логическая статистика определяет, верны ли выводы для всего населения или нет.

Оглавление

• Что такое описательная статистика?
  • Объяснение описательной статистики
  • Типы
    • #1 – Распределение частот
    • #2 – Центральная тенденция
    • №3 – Изменчивость
  • Примеры
    • Пример №1
    • Пример #2
  • Описательная статистика против логической статистики
  • Часто задаваемые вопросы (FAQ)
  • Рекомендуемые статьи

Ключевые выводы

• Описательная статистика относится к сбору, представлению и формированию данных. Он используется для обобщения характеристик набора данных.
• Он подразделяется на три типа: частотное распределение, центральная тенденция и изменчивость.
• Описательный анализ широко применяется в различных областях для представления и анализа данных. Описательная статистика и статистика логического вывода являются важными компонентами количественных исследований.

Объяснение описательной статистики

Статистика преобразует необработанные данные в значимые результаты. Это наука, стоящая за идентификацией, сбором, организацией, интерпретацией и представлением данных. Данные могут быть качественными или количественными. Статистика упрощает принятие решений на основе информации.

Описательная статистика просто описывает и обобщает собранные данные. Напротив, статистика вывода. Статистика вывода. Статистика вывода помогает изучить выборку данных и сделать выводы о ее совокупности. читать далее делает выводы о населении в целом, используя данные.

Всякий раз, когда имеется большая популяция, вероятность совершения ошибки возрастает. И с этим нужно разобраться. Кроме того, исследователи сталкиваются с такими проблемами, как искажение данных, пересчет и отсутствие цифр. Здесь в игру вступает описательная статистика — берется и обобщается небольшая выборка данных.

Это мощный инструмент для анализа и представления данных для расчета и анализа. В результате он широко используется в науке, бизнесе, коммерции, коммерции, коммерции — это совокупность нескольких сделок для данной отрасли. Транзакция — это разовое событие, когда объект обменивает что-либо ценное с другим объектом. Подробнее и на лекарства.

Типы

Описательная статистика подразделяется на следующие типы:

#1 – Распределение частот

Распределение частотыРаспределение частотыРаспределение частоты относится к повторяемости переменной, т. е. к количеству раз, когда переменная встречается в наборе данных. В Excel это функция для табличного или графического представления повторяемости определенного значения в группе или с интервалом. Подробнее относится к тому, сколько раз учитывается конкретный аспект. Он в основном записывается и обозначается в табличном формате и используется для качественного и количественного анализа данных.

Предположим, что школа каждый год берет группу учеников на пикник. Некоторые из студентов уже посещали место для пикника раньше; они посещают место для пикника во второй раз. Некоторые студенты посещали место для пикника более двух раз. Здесь студенты делятся по количеству посещений. Таким образом, количество посещений обозначает частотное распределение среди учащихся.

Точно так же любой процесс или выборка данных, когда регистрируется общее количество их повторений, называется выборкой частотного распределения.

#2 – Центральная тенденция

Центральная тенденция Центральная тенденция Центральная тенденция — это статистическая мера, которая отображает центральную точку всего распределения данных, и вы можете найти ее, используя 3 различных меры, т. е. среднее значение, медиану и моду. Подробнее включает три метода расчета:

1. MeanMeanMean относится к математическому среднему, рассчитанному для двух или более значений. В основном есть два способа: среднее арифметическое, когда все числа складываются и делятся на их веса, и среднее геометрическое, когда мы умножаем числа вместе, берем корень N и вычитаем его на единицу.Подробнее
2. MedianMedianФормула медианы в статистике используется для определения среднего числа в наборе данных, расположенном в порядке возрастания. Медиана = {(n+1)/2}поток больше
3. Режим

Результаты отражают центральное значение набора данных, которое следует использовать как совокупность общего количества подсчетов или вхождений. Среднее относится к наиболее распространенному среднему значению события, медиана обозначает центральную или среднюю оценку выборки данных, а мода представляет наиболее частое значение.

Таким образом, если среднее количество посещений места для пикника равно трем, среднее значение данных также равно трем. Среди различных частот два — это средний показатель количества посещений, поэтому его считают медианой. Также, если один является наиболее распространенным числом посещений среди студента, примерный режим один.

№3 – Изменчивость

Изменчивость объясняет степень, в которой точки данных расходятся друг от друга. Он также определяет диапазон дисперсии и степень дисперсии выборки данных от самого высокого до самого низкого значения.

Например, наименьшее количество посещений места для пикника равно одному. Наибольшее количество посещений места для пикника равно 4. Изменчивость создает диапазон, определяющий, насколько далеко каждое значение отстоит от центральной тенденции. Сам диапазон является степенью дисперсии.

Используя такие статистические инструменты, как диапазон, стандартное отклонение, стандартное отклонение, стандартное отклонение (SD), это популярный статистический инструмент, представленный греческой буквой «σ», для измерения вариации или дисперсии набора значений данных относительно их среднего (среднего), таким образом интерпретируя данные. определяются надежность и изменчивость различных компонентов выборки данных.

Примеры

Давайте рассмотрим несколько примеров, чтобы понять применение методов.

Пример №1

Данные, собранные для Нерешительность в отношении вакцины против COVID-19 в Австрии является хорошим примером описательной статистики.

Исследование имеет размер выборкиРазмер выборкиФормула размера выборки отражает соответствующий диапазон генеральной совокупности, в которой проводится эксперимент или опрос. Он измеряется с использованием размера популяции, критического значения нормального распределения при требуемом доверительном уровне, доли выборки и предела погрешности. Читать далее 1543 — исследователи зафиксировали 1543 непривитых гражданина. Интерпретация выявила наиболее распространенные причины колебаний — страх перед побочными эффектами, желание иметь детей, предположение, что иммунной системы достаточно, духовные убеждения, конспиративное мышление и низкое доверие к общественным институтам.

Пример #2

В 2022 году текстовая аналитика использовался при оценке позиций бегунов. Были рассмотрены данные за последние восемь сезонов, и были созданы оценки перспектив. Анализ позволил сравнить игроков по определенному критерию (перспективный балл). Основываясь на рейтинге перспектив, игроки ранжировались отдельно для каждой позиции.

Описательная статистика против логической статистики

Два статистических подхода различаются следующим образом:

• Описательная статистика суммирует необработанные данные в табличном формате для проверки гипотезы. Напротив, логическая статистика делает выводы на основе собранных данных.
• Описательный анализ используется для организации и представления данных осмысленным образом. Логическая статистика, с другой стороны, сравнивает данные, выдвигает гипотезы и делает прогнозы.
• Описательный анализ просто изображает ситуацию. Логическая статистика идет дальше; используется для выводов. Исследователи используют логическую статистику для предсказания возможностей, вероятностей и возникновения событий.
• Характерно, что описательный анализ рассматривает небольшие данные. Логическая статистика используется для применения результатов ко всему населению.
• Для описания исследователи используют схемы, графики и таблицы. В выводной статистике исследователи используют вероятность, чтобы делать выводы.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что понимается под описательной статистикой?

Это математический инструмент. Он используется для обобщения собранных данных. Описательный анализ помогает представить данные и информацию в правильном формате. Таким образом, аналитики и статистики по всему миру могут понимать записанные данные.

Каковы примеры описательной статистики?

Соотношение мужчин и женщин в городе, коррелированное с возрастом, является хорошим примером описательного анализа. Используя описательный анализ, исследователи обобщают данные в табличном формате. Используются отдельные столбцы для пола, возраста и размера.

Что такое пять описательных статистик?

Для отображения данных используются следующие методы:
1. Среднее
2. Медиана
3. Режим
4. Диапазон
5. Стандартное отклонение

Рекомендуемые статьи

Это было руководство по описательной статистике и ее определению. Мы объясняем его типы, примеры, количественный описательный анализ и описательную статистику в сравнении с логической статистикой. Подробнее о статистике вы можете узнать из статей ниже –

• Стандартная ошибка
• Мультиколлинеарность
• дециль