Описателна срещу инференционна статистика
Статистиката е дисциплината на събиране, анализ и представяне на данни. Теорията на статистиката е разделена на два клона въз основа на информацията, която те произвеждат чрез анализ на данните.
Какво е описателна статистика?
Описателната статистика е клонът на статистиката, който описва количествено основните свойства на набор от данни. За да представят свойствата на набор от данни възможно най-точно, данните се обобщават с помощта на графични или цифрови инструменти.
Графичното обобщение се извършва чрез таблициране, групиране и графично определяне на стойностите на променливите, които представляват интерес. Разпределението на честотата и относителното разпределение на честотите са такива изображения. Те изобразяват разпределението на ценностите в цялото население.
Численото обобщение включва изчисляване на описателни мерки като средно, режим и средно. Описателните мерки са допълнително категоризирани в два класа; те са мерки за централна тенденция и мерки за дисперсия / вариация. Мерките за централна тенденция са средно / средно, медиана и режим. Всеки има свое ниво на приложимост и полезност. Когато единият може да се провали, другият може да представя набора от данни по-добре.
Както подсказва името, мерките за дисперсия включват измерване на разпределението на данните. Обхватът, стандартното отклонение, дисперсията, процентилите и квартилните граници и коефициентът на вариация са мерки за дисперсия. Те предоставят информация за разпространението на данните.
Един прост пример за използване на описателна статистика е изчисляването на средната оценка на студент. GPA по същество е претеглената средна стойност на резултатите на студентите и е отражение на общото академично представяне на конкретния студент.
Какво е референтна статистика?
Инференционната статистика е клонът на статистиката, който извежда заключения за съответната популация от набора от данни, получен от извадка, подложена на случайни, наблюдателни и извадкови вариации. По принцип резултатите се получават от произволна извадка от популацията и заключенията, изведени от извадката, след това се обобщават, за да представят цялата популация.
Извадката е подмножество от популацията и мерките за описателна статистика за данните, получени от извадката, са просто известни като статистика. Мерките за описателна статистика, получени от анализа на извадката, са известни като параметри, когато се прилагат към популацията и представляват цялата популация.
Инференциалната статистика се фокусира върху това как да обобщи статистическите данни, получени от извадка, възможно най-точно, за да представи съвкупността. Един от факторите за безпокойство е естеството на пробата. Ако извадката е предубедена, тогава резултатите също са предубедени и параметрите, базирани на тях, не представляват правилно цялата популация. Следователно, вземането на проби е едно важно изследване на извеждащата статистика. Статистическите предположения, теорията на статистическите решения и теорията на оценката, тестване на хипотези, дизайн на експерименти, дисперсионен анализ и анализ на регресията са важни теми за изследване в теорията на инференциалната статистика.
Добър пример за действителна статистическа информация в действителност е прогнозирането на резултатите от изборите преди гласуването чрез гласуване.
Каква е разликата между дескриптивна и инференциална статистика?
• Описателната статистика е фокусирана върху обобщаването на данните, събрани от извадка. Техниката създава мерки за централна тенденция и дисперсия, които представят как се концентрират и разпръскват стойностите на променливите.
• Инференционната статистика обобщава статистиката, получена от извадка, за общата популация, към която принадлежи извадката. Мерките на населението се определят като параметри.
• Описателната статистика прави само обобщение на свойствата на извадката, от която са получени данни, но в извеждащата статистика мярката от извадката се използва за извеждане на свойства на популацията.
• В инференционната статистика параметрите са получени от извадка, но не от цялата популация; следователно винаги съществува известна несигурност в сравнение с реалните стойности.
