Kirjeldava ja soovitusliku statistika erinevus

Kirjeldav vs soovituslik statistika

Statistika on andmete kogumise, analüüsi ja esitamise distsipliin. Statistika teooria jaguneb andmete analüüsimisel saadud teabe põhjal kaheks haruks.

Mis on kirjeldav statistika?

Kirjeldav statistika on statistikaharu, mis kirjeldab kvantitatiivselt andmekogumi peamisi omadusi. Andmekogumi omaduste võimalikult täpseks esindamiseks võetakse andmed kokku kas graafiliste või numbriliste tööriistade abil.

Graafiline kokkuvõte tehakse huvipakkuvate muutujate väärtuste tabelistamise, grupeerimise ja graafiku alusel. Sageduse ja suhtelise sageduse jaotuse histogrammid on sellised esindused. Need kujutavad väärtuste jaotust kogu elanikkonna lõikes.

Numbriline kokkuvõte hõlmab selliste kirjeldavate mõõtmete nagu keskmine, režiim ja keskmine arvutamist. Kirjeldavad meetmed jaotatakse täiendavalt kahte klassi; need on tsentraalse kalduvuse ja hajutatuse / variatsiooni mõõtmed. Keskmise kalduvuse mõõtmed on keskmine / keskmine, mediaan ja režiim. Igal neist on oma kohaldatavuse ja kasulikkuse tase. Kui üks võib ebaõnnestuda, võib teine ​​tähistada andmekogumit paremini.

Nagu nimigi viitab, hõlmavad hajutatuse mõõtmed andmete jaotuse mõõtmist. Dispersiooni mõõtmed on vahemik, standardhälve, dispersioon, protsentiilid ja kvartiilvahemikud ning variatsioonikordaja. Nad pakuvad teavet andmete leviku kohta.   

Kirjeldava statistika kasutamise lihtsaks näiteks on õpilase hindepunkti keskmise arvutamine. Sisuliselt on GPA üliõpilaste tulemuste kaalutud keskmine ja peegeldab selle konkreetse õpilase üldisi akadeemilisi tulemusi.

Mis on soovituslik statistika?

Inferentsstatistika on statistikaharu, mis teeb järeldused asjaomase populatsiooni kohta andmekogumist, mis on saadud juhuslike, vaatluslike ja valimi variatsioonidega valimist. Üldiselt saadakse tulemused populatsiooni juhusliku valimi põhjal ja seejärel üldistatakse valimi põhjal tehtud järeldused, et see esindaks kogu populatsiooni.

Valim on üldkogumi alamhulk ja valimist kogutud andmete kirjeldava statistika mõõtmeid tuntakse lihtsalt kui statistika. Valimi analüüsimisel saadud kirjeldava statistika mõõtmeid nimetatakse üldkogumi kohaldamisel parameetriteks ja need esindavad kogu populatsiooni.

Eristusstatistika keskendub sellele, kuidas üldistada valimist saadud statistikat võimalikult täpselt, et see esindaks populatsiooni. Üks murettekitav tegur on valimi laad. Kui valim on kallutatud, siis on ka tulemused kallutatud ja nendel põhinevad parameetrid ei esinda kogu populatsiooni õigesti. Seetõttu on valimi moodustamine üks oluline järeldusliku statistika uuring. Statistilised eeldused, statistiliste otsuste teooria ja hinnangute teooria, hüpoteesi testimine, katsete kavandamine, dispersioonianalüüs ja regressiooni analüüs on olulised uurimisteemad järeldusliku statistika teoorias.  

Hea näide järeldatava statistika toimimisest on valimistulemuste ennustamine enne hääletamist hääletamise teel.   

Mis vahe on kirjeldava ja soovitusliku statistika vahel??

• Kirjeldav statistika on keskendunud valimist kogutud andmete kokkuvõtmisele. Selle tehnika abil saadakse keskne tendents ja hajutatus, mis näitavad muutujate väärtuste kontsentreerimist ja hajutamist.

• Eristusstatistika üldistab valimist saadud statistika üldkogumi kohta, kuhu valim kuulub. Elanikkonna mõõtmeid nimetatakse parameetriteks.

• Kirjeldavas statistikas tehakse ainult kokkuvõte selle valimi omadustest, millelt andmed koguti, kuid järeldatava statistika puhul kasutatakse valimi suurust elanikkonna omaduste tuletamiseks.

• järeldatava statistika puhul saadi parameetrid valimist, kuid mitte kogu populatsioonist; seetõttu on tegelike väärtustega võrreldes alati teatav ebakindlus.