A leíró és az inferenciális statisztikák közötti különbség

Leíró és inferenciális statisztika

A statisztika az adatok gyűjtésének, elemzésének és bemutatásának fegyele. A statisztikák elméletét két ágra osztják az adatok elemzésével előállított információk alapján.

Mi az a leíró statisztika??

A leíró statisztika a statisztika ága, amely mennyiségileg leírja az adatkészlet fő tulajdonságait. Az adatkészlet tulajdonságainak a lehető legpontosabb ábrázolására az adatokat grafikus vagy numerikus eszközökkel összegezzük.

A grafikus összefoglalást az érdeklődő változók értékeinek táblázással, csoportosítással és ábrázolásával végezzük. Ilyen reprezentáció a frekvencia eloszlás és a relatív frekvencia eloszlási hisztogram. Ábrázolják az értékek eloszlását az egész lakosságban.

A numerikus összegzés leíró mértékeket, például átlagot, módot és átlagot számít. A leíró intézkedéseket tovább osztják két osztályba; ezek a központi tendencia és a diszperzió / variáció mérőszámai. A központi tendencia mértéke az átlag / átlag, a medián és az üzemmód. Mindegyiknek megvan a maga alkalmazhatósága és hasznossága. Ha az egyik kudarcot vall, akkor a másik jobban képviseli az adatkészletet.

Ahogy a neve is sugallja, a diszperziós mérések magukban foglalják az adatok eloszlásának mérését. A tartomány, a szórás, a szórás, a százalékok és a kvartilis tartományok, valamint a variációs együttható a diszperzió mértékét jelentik. Információkat szolgáltatnak az adatok terjedéséről.   

A leíró statisztikák alkalmazásának egyszerű példája a hallgató átlagos pontszáma kiszámítása. A GPA lényegében a hallgatók eredményeinek súlyozott átlaga, és tükrözi az adott hallgató általános tudományos teljesítményét.

Mi az inferenciális statisztika??

Az inferenciális statisztika a statisztikai ágazat, amely az érintett populációra vonatkozóan következtetéseket von le a véletlenszerű, megfigyelési és mintavételi variációknak kitett mintából nyert adatokból. Általában az eredményeket egy populáció véletlenszerű mintájából nyerik, majd a mintából levont következtetéseket azután az általános populációt általánosítják.

A minta a populáció egy részhalmaza, és a mintából nyert adatok leíró statisztikájának mértéke egyszerűen statisztika. A minta elemzéséből nyert leíró statisztikák mértéke paraméterként ismert, amikor a populációra alkalmazzák, és az egész populációt képviselik.

Az inferenciális statisztikák arra összpontosítanak, hogy a mintából nyert statisztikákat a lehető legpontosabban általánosítsák a populáció ábrázolására. Az egyik aggodalomra ad okot a minta jellege. Ha a minta elfogult, akkor az eredmények is elfogultak, és az azokon alapuló paraméterek nem az egész populációt képviselik helyesen. Ezért a mintavétel a következtetési statisztikák egyik fontos tanulmánya. A statisztikai feltevések, a statisztikai döntéselmélet és a becslési elmélet, a hipotézis tesztelése, a kísérletek megtervezése, a varianciaanalízis és a regresszió elemzése kiemelkedő kutatási témák a következtetõ statisztikák elméletében..  

A gyakorlati következtetési statisztikák jó példája a szavazás előtti választási eredmények előrejelzése szavazás útján.   

Mi a különbség a leíró és az inferenciális statisztikák között??

• A leíró statisztika a mintából összegyűjtött adatok összegzésére összpontosít. A technika a központi tendencia és a diszperzió méréseit adja meg, amelyek azt mutatják, hogy a változók értékei hogyan koncentrálódnak és szétszóródnak.

• Az inferenciális statisztika általánosítja a mintából nyert statisztikákat azon általános populációra, amelyhez a minta tartozik. A népesség mértékét paramétereknek nevezzük.

• A leíró statisztika csak annak a mintának a tulajdonságait foglalja össze, amelyből az adatokat gyűjtötték, de a következtetési statisztikákban a mintából kapott mutatót használják a népesség tulajdonságainak következtetésére..

• A következtetési statisztikákban a paramétereket mintából szereztük, de nem az egész populációra; ezért mindig van bizonyos bizonytalanság a valós értékekhez képest.