Aprakstošās un inferenciālās statistikas atšķirība

Aprakstošā un atšķirīgā statistika

Statistika ir datu vākšanas, analīzes un noformēšanas disciplīna. Statistikas teorija ir sadalīta divās nozarēs, pamatojoties uz informāciju, ko tie iegūst, analizējot datus.

Kas ir aprakstošā statistika?

Aprakstošā statistika ir statistikas nozare, kas kvantitatīvi raksturo datu kopas galvenās īpašības. Lai pēc iespējas precīzāk attēlotu datu kopas īpašības, dati tiek apkopoti, izmantojot vai nu grafiskus, vai skaitliskus rīkus.

Grafisko apkopojumu veic, apkopojot, sagrupējot un grafizējot interesējošo mainīgo vērtības. Frekvences sadalījuma un relatīvā frekvences sadalījuma histogrammas ir šādi attēlojumi. Viņi attēlo vērtību sadalījumu visiem iedzīvotājiem.

Skaitliskais apkopojums ietver tādu aprakstošo rādītāju kā vidējā, režīma un vidējā lieluma aprēķināšanu. Aprakstošos pasākumus sīkāk iedala divās klasēs; tie ir centrālās tendences mēri un izkliedes / variācijas mēri. Centrālās tendences mēri ir vidējais / vidējais, vidējais un režīms. Katram no tiem ir savs pielietojamības un lietderības līmenis. Ja viens var neizdoties, otrs var labāk attēlot datu kopu.

Kā norāda nosaukums, izkliedes pasākumi ietver datu sadalījuma mērīšanu. Diapazona mēri ir diapazons, standartnovirze, dispersija, procentīli un kvartiļu diapazoni, kā arī variācijas koeficients. Tie sniedz informāciju par datu izplatību.   

Aprakstošās statistikas izmantošanas vienkāršs piemērs ir studenta vidējās atzīmes punktu aprēķināšana. GPA būtībā ir studentu rezultātu vidējais svērtais lielums un atspoguļo šī konkrētā studenta vispārējo akadēmisko sniegumu.

Kas ir Inferenciālā statistika?

Inferenciālā statistika ir statistikas nozare, kurā secinājumus par attiecīgo populāciju iegūst no datu kopas, kas iegūta no izlases, kurai pakļautas izlases, novērošanas un izlases variācijas. Parasti rezultātus iegūst no izlases veida izlases, un pēc tam iegūtos secinājumus vispārina, lai pārstāvētu visu populāciju..

Izlase ir populācijas apakškopa, un no izlases iegūto datu aprakstošās statistikas mēri ir vienkārši zināmi kā statistika. Aprakstošās statistikas mērījumus, kas iegūti, analizējot paraugu, sauc par parametriem, ja tos piemēro populācijai, un tie apzīmē visu kopumu.

Individuālā statistika ir vērsta uz to, kā pēc iespējas precīzāk vispārināt statistiku, kas iegūta no parauga, lai attēlotu populāciju. Viens no bažas izraisošajiem faktoriem ir izlases raksturs. Ja izlase ir neobjektīva, tad arī rezultāti ir neobjektīvi, un uz tiem balstītie parametri pareizi neatspoguļo visu populāciju. Tāpēc izlases veidošana ir viens svarīgs secinošās statistikas pētījums. Statistiskie pieņēmumi, statistisko lēmumu teorija un aplēšu teorija, hipotēžu pārbaude, eksperimentu plānošana, dispersijas analīze un regresijas analīze ir ievērojamas izpētes tēmas secinošās statistikas teorijā..  

Labs secinošās statistikas piemērs darbībā ir vēlēšanu rezultātu prognozēšana pirms balsošanas, izmantojot aptauju.   

Kāda ir atšķirība starp aprakstošo un sākotnējo statistiku?

• Aprakstošā statistika ir vērsta uz to datu apkopošanu, kas savākti no izlases. Metode rada centrālās tendences un izkliedes mērījumus, kas parāda, kā mainīgo vērtības tiek koncentrētas un izkliedētas.

• Inferenciālā statistika vispārina statistiku, kas iegūta no izlases, tā vispārējā populācijā, kurai pieder izlase. Iedzīvotāju mēri tiek saukti par parametriem.

• Aprakstošajā statistikā ir apkopots tikai to izlases īpašību kopums, no kurām tika iegūti dati, bet secinošajā statistikā izlases lielums tiek izmantots, lai secinātu populācijas īpašības..

• secinošajā statistikā parametri tika iegūti no parauga, bet ne no visas populācijas; tāpēc vienmēr pastāv zināma nenoteiktība salīdzinājumā ar reālajām vērtībām.