통계 예제

통계 실험은 두 가지 유의한 특성을 포함하는 실험입니다. 하나는 각 실험에 미리 지정할 수 있는 몇 가지 가능한 결과가 있다는 것입니다. 두 번째는 각 실험의 결과에 대해 불확실하다는 것입니다. 통계 적 실험의 예로는 다이 롤링 및 동전 던지기가 있습니다. 실험의 가능한 모든 결과로 구성된 집합을 샘플 공간이라고 하며 샘플 공간의 각 요소를 샘플 점이라고 합니다. 통계의 의도적(또는 일반 바보) 조작의 몇 가지 예는 다음을 참조하십시오. 데이터 컬렉션을 데이터 집합이라고 합니다. 통계 데이터는 매우 많은 수의 관측값으로 구성될 수 있습니다. 관측값 수가 클수록 일부 세부 정보를 생략할 수 있지만 대량의 데이터 특성을 드러내는 요약된 형식으로 데이터를 표시해야 할 필요성이 커지다. 통계 분석은 물리학에서 사회 과학에 이르기까지 과학에서 광범위하게 사용됩니다. 가설을 테스트하는 것 뿐만 아니라 통계는 측정하기 어렵거나 불가능한 미지의 것에 대한 근사치를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 양자장 이론 분야는 사물의 이론적 측면에서 성공을 제공하면서 경험적 실험 및 측정에 도전적임이 입증되었습니다. 의식이나 선택의 연구와 같은 일부 사회 과학 주제는 측정하기가 실질적으로 불가능합니다.

통계 분석은 가장 가능성이 높거나 가능성이 가장 낮은 시나리오가 무엇인지를 밝힐 수 있습니다. 통계 정의 > 통계 분석이란? 참고: 데이터 처리 및 데이터 관리; 예측; 모델 및 모델링; 집계 매개 변수 계획은 variates 의 인구에 대해서만 계산할 수 있습니다. 집계는 모집단의 모든 variates 값의 합계입니다. 업계 전반의 판매는 집계 매개 변수의 예입니다. 통계(함수)가 특정 목적을 위해 사용되는 경우, 그 목적을 나타내는 이름으로 지칭될 수 있습니다: 설명 통계에서, 설명 통계는 데이터를 설명하는 데 사용됩니다; 추정 이론에서 추정기는 분포 (인구)의 매개 변수를 추정하는 데 사용됩니다. 통계 적 가설 테스트에서 테스트 통계는 가설을 테스트하는 데 사용됩니다. 그러나 단일 통계는 여러 용도로 사용할 수 있습니다(예: 표본 평균을 사용하여 데이터 집합을 설명하거나, 모집단 평균을 추정하거나, 가설을 테스트하는 데 사용할 수 있습니다). 정량적 관측값으로 가정한 값을 variates라고 합니다. 이러한 정량적 관측은 추가로 이산 또는 연속으로 분류됩니다.

개별 정량 적 관찰은 측정 척도에서 제한된 수의 값만 가정할 수 있습니다. 예를 들어, MBA 투자 클래스의 대학원생 수는 이산으로 간주됩니다. 중앙값은 인구의 “평균” 가변을 결정하는 또 다른 방법입니다. 인구가 특히 비뚤어진 주파수 분포를 가지고 있을 때 특히 유용합니다. 이러한 경우 산술 평균은 오해의 소지가 있을 수 있습니다. 측정 가능한 관측을 정량적 관측이라고 합니다. 측정 가능한 관찰의 예로는 BlueCross/BlueShield 보험업자가 뽑은 연봉 또는 MBA 프로그램의 대학원생 연령등이 있습니다. 둘 다 측정 가능하므로 정량적 관찰입니다. 요약하면, 샘플은 전체 인구에 대한 모든 것을 알고 있다면 우리가 발견 할 수있는 추정치를 제공합니다.

인구의 대표 표본만 을 취하고 적절한 통계 기법을 사용하여 절대 정밀도가 아니라 지정된 정밀도 수준 내에서 특정 한 가지를 추론 할 수 있습니다. 빈도 분포는 이 특성을 설명하는 각 범주에 속하는 데이터 집합의 관측값 수를 표시합니다. 관련 범주는 사용자가 수행하려는 내용에 따라 정의됩니다. 성적의 경우 범주는 각 문자 등급(A, B, C 등), 합격/불합격/미완료 또는 성적 백분율 범위일 수 있습니다.