Описательная статистика против логической статистики
Статистика - это дисциплина сбора, анализа и представления данных. Теория статистики делится на две ветви на основе информации, которую они производят путем анализа данных.
Что такое описательная статистика?
Описательная статистика - это раздел статистики, который количественно описывает основные свойства набора данных. Для максимально точного представления свойств набора данных данные суммируются с помощью графических или числовых инструментов.
Графическое обобщение выполняется путем табулирования, группировки и построения графиков значений представляющих интерес переменных. Такими представлениями являются гистограммы частотного распределения и относительного частотного распределения. Они отображают распределение ценностей среди населения.
Числовое суммирование включает в себя вычисление описательных показателей, таких как среднее значение, мода и среднее значение. Описательные меры подразделяются на два класса; это меры центральной тенденции и меры дисперсии/вариации. Мерами центральной тенденции являются среднее/среднее, медиана и мода. Каждый из них имеет свой уровень применимости и полезности. Там, где один может потерпеть неудачу, другой может лучше представить набор данных.
Как следует из названия, меры дисперсии включают измерение распределения данных. Диапазон, стандартное отклонение, дисперсия, диапазоны процентилей и квартилей, а также коэффициент вариации являются мерами дисперсии. Они предоставляют информацию о распространении данных.
Простым примером использования описательной статистики является расчет среднего балла учащегося. Средний балл, по сути, представляет собой средневзвешенное значение результатов учащихся и отражает общую успеваемость конкретного учащегося.
Что такое логическая статистика?
Инференциальная статистика - это раздел статистики, который делает выводы о рассматриваемой совокупности на основе набора данных, полученных из выборки, подвергшейся случайным, наблюдаемым и выборочным вариациям. Как правило, результаты получаются из случайной выборки населения, а выводы, полученные из выборки, затем обобщаются для представления всего населения.
Выборка представляет собой подмножество генеральной совокупности, и показатели описательной статистики для данных, полученных из выборки, называются просто статистиками. Показатели описательной статистики, полученные в результате анализа выборки, называются параметрами применительно к совокупности, и они представляют всю совокупность.
Выводная статистика фокусируется на том, как максимально точно обобщить статистику, полученную из выборки, для представления генеральной совокупности. Одним из факторов беспокойства является характер образца. Если выборка смещена, то результаты также смещены, и параметры, основанные на них, не отражают правильно всю совокупность. Таким образом, выборка является одним из важных исследований логической статистики. Статистические предположения, статистическая теория принятия решений и теория оценки, проверка гипотез, план экспериментов, дисперсионный анализ и анализ регрессии являются важными темами изучения теории логической статистики.
Хорошим примером логической статистики в действии является предсказание результатов выборов до голосования посредством опроса.
В чем разница между описательной и логической статистикой?
• Описательная статистика ориентирована на обобщение данных, собранных по выборке. Этот метод дает показатели центральной тенденции и дисперсии, которые показывают, как значения переменных концентрируются и рассеиваются.
• Логическая статистика обобщает статистику, полученную из выборки, на генеральную совокупность, к которой принадлежит выборка. Показатели населения называются параметрами.
• Описательная статистика только суммирует свойства выборки, из которой были получены данные, но в логической статистике мера выборки используется для вывода о свойствах генеральной совокупности.
• В логической статистике параметры были получены из выборки, а не всей совокупности; поэтому всегда существует некоторая неопределенность по сравнению с реальными значениями.
