Для чего нужна статистика: Для чего нужна статистика

Содержание

Для чего нужна статистика

Статьи › Что означает статус › Термин статистика произошел от латинского слова статус status что означает

Статистика важна для многих институтов и даже для каждого отдельного человека. Вот что нужно понимать в первую очередь. Наука помогает собирать и структурировать информацию, отвечает за её корректную обработку, измеряет и анализирует данные. Статистика позволяет увидеть те ли иные массовые явления в числовой форме.

Статистика помогает собирать и структурировать информацию, измерять и анализировать данные, а также придавать им числовую форму.
Она позволяет оценивать различные явления и состояние дел.
Статистические данные собираются из областей, таких как страхование, демография, медицинские и фармацевтические исследования, исследования рынка и общественного мнения, научные исследования и др.
Статистические исследования помогают бизнесу, например, предсказывать прибыль и понимать векторы развития отрасли.
Задачи статистического исследования включают разработку методологии, проведение статистического наблюдения и анализ полученных результатов.
Статистика является неотъемлемой наукой в жизни каждого общества и отображает динамику общественных явлений.
Общая статистика включает данные из различных областей, а статистика записей — информацию об охвате и количестве реакций.
Статистические данные ведутся Федеральной службой государственной статистики под управлением Министерства экономического развития Российской Федерации.

Для чего нужна статистика в жизни человека
Где пригодится статистика
Что такое статистика своими словами

Для чего нужны статистические исследования
Какие задачи решает статистика
Что такое статистика роль статистики в современной жизни
Что отображает статистика
Кто ведет Статистику
Для чего нужна статистика в бизнесе
Где и как применяется статистика
Как проводится статистика
В чем заключается метод статистики
Что такое задачи статистики
Для чего нужны статистические методы
Зачем статистика экономисту
Для чего нужна статистика в медицине
Какое значение имеет термин статистика
Что такое статистика как предмет
Какие бывают признаки статистика
Какие методы использует статистика

Статистика помогает оценить явления и придать им нужную форму. Если говорить проще, то статистика помогает понять состояние дел. Статистический учёт ведётся уже на протяжении многих лет. Опыт говорит о том, что такой путь верный и результативный.

Статистики собирают эмпирические данные из таких областей, как страхование, демография, социальная работа, управление качеством, медицинские и фармацевтические исследования, исследования рынка и общественного мнения или научные исследования. Они используют модели и методы анализа данных для оценки полученных данных.

1954 Математическая статистика — раздел математики, посвященный математическим методам систематизации, обработки и использования статистических данных для научных и практических выводов.

Таким образом, в задачи статистического исследования входят: — разработка методологии статистического изучения того или иного процесса или явления, — проведение статистического наблюдения, — осуществление статистического анализа полученных результатов наблюдения.

Статистика является наукой, которая является неотъемлемой в жизни каждого общества, она определяет динамику развития, спада, роста общественных явлений. Это наука, которая решает определенные цели благодаря наличию и развитию статистических методов, а также благодаря развивающимся информационным технологиям.

Общая статистика — основная информация из всех разделов: демография, посещаемость, охват, разделы, обратная связь, динамика участников. Её можно выгрузить за любой период времени. Статистика записей — информация об охвате и количестве реакций.

Федеральная служба государственной статистики находится в ведении Министерства экономического развития Российской Федерации.

Бизнес статистика позволяет дать объективную оценку экономическому и финансовому состоянию компании, выявить проблемы и слабые стороны организации. Данный инструмент активно применяется для исследований как отдельных субъектов предпринимательской деятельности, так и рынков в целом.

Методы прикладной статистики активно применяются в технических исследованиях, экономике, менеджменте, социологии, медицине, геологии, истории и т. д. С результатами наблюдений, измерений, испытаний, опытов, с их анализом имеют дело специалисты во многих областях теоретической и практической деятельности.

Статистическое исследование может проводиться посредством следующих методик:

Статистическое наблюдение;
Сводка и группировка материалов статистического наблюдения;
Абсолютные и относительные статистические величины;
Вариационные ряды;
Выборка;
Корреляционный и регрессионный анализ;
Ряды динамики.

Метод статистики — это целая совокупность приемов, пользуясь которыми статистика исследует свой предмет. Она включает в себя три группы собственно методов: метод массовых наблюдений, метод группировок, метод обобщающих показателей.

Задачи статистического исследования.

Методы анализа статистических совокупностей служат для исследования информации, когда изменение анализируемого параметра носит случайный характер. Основными методами, включаемыми в данную группу, являются: регрессивный, дисперсионный и факторный виды анализа, метод сравнения средних, метод сравнения дисперсий и др.

Статистика позволяет экономистам понять состояние экономики с помощью описательной статистики. Причина 2. Статистика позволяет экономистам определять тенденции в экономике с помощью визуализации данных.

Задачи медицинской статистики:

Изучение здоровья населения, как в целом, так и отдельных его групп. Выявление и установление связей уровня общей заболеваемости и смертности населения с различными факторами окружающей среды.

Изучение данных о кадрах, сети медицинских учреждений.

Статистика — отрасль знаний, в которой излагаются общие вопросы сбора, измерения и анализа массовых статистических (количественных или качественных) данных. Математическая статистика — наука, разрабатывающая математические методы систематизации и использования статистических данных для научных и практических выводов.

Предмет статистики — изучение количественной стороны массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной, или их содержанием, а также количественное выражение закономерностей общественного развития в конкретных условиях места и времени.

Признаки бывают первичные и вторичные. Первичные признаки лежат в основе программы сбора первичных статистических материалов. Вторичные признаки (производные показатели) — это признаки, получаемые в процессе обработки и анализа данных.

Статистическое исследование может проводиться посредством следующих методик:

Статистическое наблюдение;
Сводка и группировка материалов статистического наблюдения;
Абсолютные и относительные статистические величины;
Вариационные ряды;
Выборка;
Корреляционный и регрессионный анализ;
Ряды динамики.

Сделали вывод

Заболеваемость, перепись населения, продажа автомобилей, банкротство, браки, научные открытия и поисковые запросы со словом «кот» — без анализа данных сегодня не принимается ни одного серьезного решения, будь то политика, экономика, медиа или наука. Статистическая информация может спасти исследование, а ее фальсификация — навсегда разрушить карьеру. Редакция N + 1 вместе с Росстатом вспоминает, когда верно собранные статистические данные приводили к положительным изменениям.

Научное направление, в основе которого лежит выявление закономерностей общественной жизни с помощью изучения информации о массовых явлениях, появилось в середине XVII века в Англии. И называлось оно «политическая арифметика».

Термин «статистика» ввел немецкий ученый Готфрид Ахенваль в 1746 году — он предложил заменить название курса «Государствоведение», который входил в образовательную программу университетов Германии, на «Статистику».

Сегодня статистика — это наука, в которой на основании определенных методов и принципов излагаются общие вопросы сбора, измерения, мониторинга и анализа количественных или качественных данных и их сравнение. По сути, статистика — это способ общества изучить себя и то, что происходит вокруг.

Статистические данные важно учитывать во всех сферах. В зависимости от области, в которой проводится исследование, можно выделить несколько направлений в статистике: социальная, экономическая, демографическая, промышленная, медицинская, торговая и другие.

Мы вас всех посчитаем

Зачем нужна перепись населения

Почти у каждого государства существует собственная статистическая служба. Мировая статистика строится на основополагающих принципах ООН. В России за официальную статистическую информацию отвечает Федеральная служба государственной статистики. Ее специалисты занимаются масштабными исследованиями, в частности, переписью населения.

Перепись — это сбор данных, массовое анкетирование всех жителей страны — нечто вроде снимка населения в конкретный момент времени. Как правило, проводится она один раз в десять лет или чаще: например, в Канаде перепись проходит один раз в пять лет.

Чтобы строить планы на будущее и верно распределять федеральные и региональные бюджеты, государству нужно понимать численность населения, состав и условия жизни. Данные переписи виляют на здравоохранение и образование, пенсию, жилищные условия, социальную поддержку и многое другое.

Так, например, благодаря переписи населения выяснилось, что люди в России, как и во всем мире, стали позже заключать брак и рожать первого ребенка. Если проанализировать эти данные, можно точнее спрогнозировать рождаемость. Именно результаты переписи населения 2002 года стали основным аргументом в пользу введения материнского капитала.

Результаты переписи могут не только оправдать прогнозы, но и удивлять. Так, например, в России после переписи 2002 года выяснилось, что женщин в стране на 10 миллионов больше, чем мужчин. Но по прогнозу Росстата, кратное превосходство женщин над мужчинами постепенно будет выравниваться.

Перепись населения в США в 2020 году впервые показала, что белое население сократилось. А по данным переписей в Восточной и Южной Азии выяснилось, что рост населения Китая замедляется и по численности населения его обгонит Индия.

Следующая Всероссийская перепись населения

Время и деньги

Как статистика влияет на бизнес

Статистические исследования помогают бизнесу: благодаря им можно получить данные о реальном состоянии рынка, его структуре, векторах его развития и понять то, какие факторы оказывают влияние на отрасль. Например, метод «прогнозирование прибыли» объединяет бизнес-статистику и предугадывание увеличения доходов. Так сопоставляются пики продаж и происходящие в это время события, скажем, рост спроса на кондиционеры и мороженое объясняется сильной жарой.

Другой пример использования статистики в бизнесе — недавнее исследование Джузеппе Москарини (Giuseppe Moscarini) из Йельского университета, которое выявило, что низкий уровень безработицы плохо сказывается на экономике. Согласно полученным данным, американцы, которые часто меняют работу, в среднем зарабатывают на 4 процента больше тех, кто остается на прежнем месте. То есть чем чаще люди меняют работу, тем быстрее растут зарплаты. Главная причина здесь — конкуренция. Исследование Организации стран экономического сотрудничества и развития показало, что после финансового кризиса сотрудники стали переходить на новые места работы в разы реже.

Долго-долго жить

Как статистика используется в медицине

Статистика имеет огромное значение в медицине и здравоохранении, она помогает рассчитать равенство в доступе к медицинской помощи. Так, в Бангладеше введение мониторинга и оценки данных позволило оптимизировать систему здравоохранения и и верно распределить ресурсы для улучшения оказания медицинской помощи.

Благодаря статистике можно оценить уровень смертности, среднюю продолжительность жизни населения и другие важные показатели. По данным Всемирной ассоциации здравоохранения, ожидаемая продолжительность жизни в мире в период с 2000 по 2016 год увеличилась на 5,5 лет, с 66,5 до 72 лет. При этом по статистике женщины живут дольше мужчин.

Мужчины в целом реже обращаются за медицинской помощью. Кроме того, в странах с эпидемией ВИЧ женщины чаще сдают анализы на это заболевание и регулярно получают антиретровирусную терапию. Еще выяснилось, что в 2016 году уровень смертности от самоубийств среди мужчин в мире был на 75 процентов выше, чем среди женщин.

Исследования также выявили зависимость продолжительности жизни человека от уровня жизни в стране и материального достатка — в странах с низким уровнем жизни люди в среднем живут на 18 лет меньше.

«Все эти статистические данные подчеркивают необходимость в первую очередь уделять внимание медико-санитарной помощи для лечения неинфекционных заболеваний и ограничения факторов риска, — рассказала помощник генерального директора ВОЗ по данным, аналитике и доставке Самира Асма (Samira Asma). — Например, такая простая вещь, как контроль артериального давления, просто не осуществляется в необходимом масштабе, а употребление табака остается основной причиной преждевременной смерти».

Синтаксические связи

Как статистика помогает лингвистам

Статистические данные могут касаться и неочевидных сфер жизни. Например, лингвистики. Так, статистика в лингвистике помогла языковедам разобраться в пересечениях синтаксических связей. Испанские исследователи нашли статистическую модель, которая может предсказать, с какой вероятностью в предложениях между зависимыми словами пересекаются синтаксические связи.

Всемирный день статистики проходит 20 октября по установке Статистической комиссии ООН. Дата отмечается раз в пять лет. В 2020 году день статистики прошел под девизом «Объединим мир при помощи данных, которым мы можем доверять».

Наталья Лучкина

Статистика в математике: определение, типы и значение

Что такое статистика?

Статистика — это раздел прикладной математики, который включает сбор, описание, анализ и вывод выводов из количественных данных. Математические теории, лежащие в основе статистики, в значительной степени опираются на дифференциальное и интегральное исчисление, линейную алгебру и теорию вероятностей.

Люди, занимающиеся статистикой, называются статистиками. Их особенно интересует определение того, как делать надежные выводы о больших группах и общих событиях на основе поведения и других наблюдаемых характеристик небольших выборок. Эти небольшие выборки представляют собой часть большой группы или ограниченное число случаев общего явления.

Ключевые выводы

Статистика — это изучение и обработка данных, включая способы сбора, обзора, анализа и получения выводов на основе данных.
Двумя основными областями статистики являются описательная статистика и статистика вывода.
Статистические данные могут передаваться на разных уровнях, от нечислового дескриптора (номинальный уровень) до числового относительно нулевой точки (уровень отношения).
Для сбора статистических данных можно использовать несколько методов выборки, включая простую случайную, систематическую, стратифицированную или кластерную выборку.
Статистика присутствует почти в каждом отделе каждой компании, а также является неотъемлемой частью инвестирования.

Статистика

Понимание статистики

Статистика используется практически во всех научных дисциплинах, таких как физические и социальные науки, а также в бизнесе, гуманитарных науках, правительстве и производстве. Статистика — это, по сути, раздел прикладной математики, который развился от применения математических инструментов, включая исчисление и линейную алгебру, до теории вероятностей.

На практике статистика — это идея о том, что мы можем узнать о свойствах больших наборов объектов или событий (населения), изучая характеристики меньшего числа подобных объектов или событий (выборка). Сбор всеобъемлющих данных обо всем населении во многих случаях слишком дорог, сложен или невозможен, поэтому статистика начинается с выборки, которую можно удобно или недорого наблюдать.

Статистики измеряют и собирают данные об отдельных лицах или элементах выборки, а затем анализируют эти данные для создания описательной статистики. Затем они могут использовать эти наблюдаемые характеристики выборочных данных, которые правильно называются «статистикой», чтобы делать выводы или обоснованные предположения о неизмеренных (или неизмеренных) характеристиках более широкой совокупности, известных как параметры.

Статистика неофициально восходит к столетиям. Ранние записи переписки между французскими математиками Пьером де Ферма и Блезом Паскалем в 1654 году часто цитируются как ранний пример статистического вероятностного анализа.

Описательная и выводная статистика

Две основные области статистики известны как описательная статистика, которая описывает свойства данных выборки и генеральной совокупности, и статистика логического вывода, которая использует эти свойства для проверки гипотез и получения выводов. Описательная статистика включает среднее (среднее), дисперсию, асимметрию и эксцесс. Выводная статистика включает линейный регрессионный анализ, дисперсионный анализ (ANOVA), логит-/пробит-модели и проверку нулевой гипотезы.

Описательная статистика

Описательная статистика в основном фокусируется на центральной тенденции, изменчивости и распределении выборочных данных. Центральная тенденция означает оценку характеристик, типичного элемента выборки или генеральной совокупности. Он включает в себя описательную статистику, такую как среднее значение, медиана и мода.

Изменчивость относится к набору статистических данных, которые показывают, насколько велики различия между элементами выборки или генеральной совокупности по измеряемым характеристикам. Он включает в себя такие показатели, как диапазон, дисперсия и стандартное отклонение.

Распределение относится к общей «форме» данных, которые могут быть отображены на диаграмме, такой как гистограмма или точечный график, и включает в себя такие свойства, как функция распределения вероятностей, асимметрия и эксцесс. Описательная статистика также может описывать различия между наблюдаемыми характеристиками элементов набора данных. Они могут помочь нам понять коллективные свойства элементов выборки данных и сформировать основу для проверки гипотез и прогнозов с использованием логической статистики.

Логическая статистика

Выводная статистика — это инструменты, которые статистики используют для того, чтобы делать выводы о характеристиках совокупности на основе характеристик выборки и определять, насколько они могут быть уверены в надежности этих выводов. Основываясь на размере и распределении выборки, статистики могут рассчитать вероятность того, что статистика, которая измеряет центральную тенденцию, изменчивость, распределение и отношения между характеристиками в пределах выборки данных, даст точную картину соответствующих параметров всей совокупности, из которой образец нарисован.

Логическая статистика используется для обобщения больших групп, например, для оценки среднего спроса на продукт путем изучения выборки покупательских привычек потребителей или попытки предсказать будущие события. Это может означать прогнозирование будущей доходности ценной бумаги или класса активов на основе доходности за период выборки.

Регрессионный анализ – это широко используемый метод статистического вывода, используемый для определения силы и характера взаимосвязи (корреляции) между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Выходные данные регрессионной модели часто анализируются на статистическую значимость, которая относится к утверждению о том, что результат результатов, полученных в результате тестирования или экспериментирования, вряд ли возник случайно или случайно. Вероятно, это связано с конкретной причиной, на которую указывают данные.

Наличие статистической значимости важно для академических дисциплин или практиков, которые в значительной степени полагаются на анализ данных и исследования.

Среднее значение, медиана и мода

Термины «среднее», «медиана» и «мода» подпадают под определение центральной тенденции. Они описывают элемент, типичный для данной группы образцов. Вы можете найти средний дескриптор, добавив числа в группу и разделив результат на количество наблюдений за набором данных.

Среднее число в наборе является медианой. Половина всех включенных чисел выше медианы, а половина меньше. Средняя стоимость дома в районе составила бы 350 000 долларов, если бы там располагались пять домов стоимостью 500 000, 400 000, 350 000, 325 000 и 300 000 долларов. Два значения выше и два ниже.

Режим определяет число, которое находится между самым высоким и самым низким значениями. Он чаще всего появляется в наборе данных.

Понимание статистических данных

Корень статистики управляется переменными. Переменная — это набор данных, который можно подсчитать, который отмечает характеристику или атрибут элемента. Например, у автомобиля могут быть такие переменные, как марка, модель, год выпуска, пробег, цвет или состояние. Объединяя переменные в наборе данных, таких как цвета всех автомобилей на данной стоянке, статистика позволяет нам лучше понять тенденции и результаты.

Существует два основных типа переменных. Во-первых, качественные переменные — это определенные атрибуты, которые часто не являются числовыми. Многие из примеров, приведенных в примере с автомобилем, являются качественными. Другими примерами качественных переменных в статистике являются пол, цвет глаз или город рождения. Качественные данные чаще всего используются для определения того, какой процент результата приходится на ту или иную качественную переменную. Качественный анализ часто не опирается на цифры. Например, пытаясь определить, какой процент женщин владеет бизнесом, анализирует качественные данные.

Второй тип переменных в статистике — это количественные переменные. Количественные переменные изучаются численно и имеют вес только тогда, когда они связаны с нечисловым дескриптором. Подобно количественному анализу, эта информация основывается на цифрах. В приведенном выше примере с автомобилем пробег является количественной переменной, но число 60 000 не имеет значения, если не понимать, что это общее количество пройденных миль.

Количественные переменные можно далее разбить на две категории. Во-первых, дискретные переменные имеют ограничения в статистике и предполагают, что между потенциальными значениями дискретных переменных существуют разрывы. Количество очков, набранных в футбольном матче, является дискретной переменной, потому что:

Не может быть десятичных знаков, и
Команда не может набрать только одно очко

Статистика также использует непрерывные количественные переменные. Эти значения идут по шкале. Дискретные значения имеют ограничения, но непрерывные переменные часто измеряются десятичными дробями. Любое значение в возможных пределах может быть получено при измерении роста футболистов, а рост может быть измерен с точностью до 1/16 дюйма, если не больше.

Статистики могут занимать различные должности и должности в компании. Средняя общая сумма вознаграждения статистика с опытом работы от одного до трех лет по состоянию на декабрь 2021 года составляла 84 958 долларов США по состоянию на май 2022 года. Она увеличилась до 111 846 долларов США с 15-летним опытом работы.

Статистические уровни измерения

Существует несколько результирующих уровней измерения после анализа переменных и результатов. Статистика может дать количественную оценку результатов четырьмя способами.

Измерение номинального уровня

Здесь нет числового или количественного значения, а качества не оцениваются. Вместо этого измерения номинального уровня представляют собой просто метки или категории, присвоенные другим переменным. Проще всего думать об измерениях номинального уровня как о нечисловых фактах о переменной.

Пример: Президентом, избранным в 2020 году, был Джозеф Робинетт Байден-младший.

Порядковое измерение уровня

Результаты могут быть расположены в порядке, но все значения данных имеют одинаковое значение или вес. Хотя числовые измерения порядкового уровня не могут быть вычтены друг из друга в статистике, потому что имеет значение только положение точки данных. Порядковые уровни часто включаются в непараметрическую статистику и сравниваются с общей группой переменных.

Пример: Американец Фред Керли был вторым самым быстрым человеком на Олимпийских играх 2020 года в Токио по времени в спринте на 100 метров.

Интервальное измерение уровня

Результаты можно расположить по порядку, но различия между значениями данных теперь могут иметь значение. Две точки данных часто используются для сравнения течения времени или изменения условий в наборе данных. Часто не существует «начальной точки» для диапазона значений данных, а календарные даты или температуры могут не иметь значимого внутреннего нулевого значения.

Пример: Инфляция достигла 8,6% в мае 2022 года. В последний раз инфляция была такой высокой в декабре 1981 года .

Измерение соотношения уровней

Результаты можно расположить по порядку, а различия между значениями данных теперь имеют значение. Но есть отправная точка или «нулевое значение», которое можно использовать для дальнейшего придания значения статистическому значению. Соотношение между значениями данных имеет значение, в том числе его расстояние от нуля.

Пример: Самая низкая зарегистрированная метеорологическая температура в Антарктиде составила -128,6 градусов по Фаренгейту.

Методы статистической выборки

Часто бывает невозможно собрать данные из каждой точки данных в пределах совокупности для сбора статистической информации. Вместо этого статистика опирается на различные методы выборки для создания репрезентативного подмножества населения, которое легче анализировать. В статистике существует несколько основных типов выборки.

Простая случайная выборка

Простая случайная выборка требует, чтобы каждый член совокупности имел равные шансы быть выбранным для анализа. В качестве основы для выборки используется вся совокупность, и любой генератор случайных чисел может выбирать элементы выборки на основе случайности. Например, 100 человек выстраиваются в очередь и 10 выбираются наугад.

Системный отбор проб

Систематическая выборка также требует случайной выборки, но ее метод немного изменен, чтобы упростить ее проведение. Генерируется одно случайное число, и затем через заданный регулярный интервал отбираются отдельные лица, пока размер выборки не будет заполнен. Например, 100 особей выстраиваются в ряд и нумеруются. Для выборки выбирается 7-й человек, за которым следуют каждые последующие 9 человек.до тех пор, пока не будет выбрано 10 элементов выборки.

Стратифицированная выборка

Стратифицированная выборка требует большего контроля над вашей выборкой. Население делится на подгруппы по схожим признакам. Затем вы подсчитываете, сколько людей из каждой подгруппы будет представлять все население. Например, 100 человек сгруппированы по полу и расе. Затем берется выборка из каждой подгруппы пропорционально тому, насколько эта подгруппа репрезентативна для населения.

Кластерная выборка

Кластерная выборка также требует подгрупп, но каждая подгруппа должна быть репрезентативной для населения. Вся подгруппа выбирается случайным образом вместо случайного выбора отдельных лиц внутри подгруппы.

Не знаете, кто из игроков Высшей бейсбольной лиги должен был стать самым ценным игроком прошлого года? Статистика, часто используемая для определения стоимости, часто приводится при присуждении награды лучшему игроку. Статистика может включать в себя средний показатель, количество хоум-ранов и украденных баз.

Использование статистики

Статистика занимает видное место в финансах, инвестициях, бизнесе и во всем мире. Большая часть информации, которую вы видите, и данные, которые вы получаете, получены из статистики, которая используется во всех аспектах бизнеса.

Статистические данные по инвестированию включают средний объем торгов, 52-недельный минимум, 52-недельный максимум, бета-версию и корреляцию между классами активов или ценными бумагами.
Экономическая статистика включает ВВП, безработицу, потребительские цены, инфляцию и другие показатели экономического роста.
Статистика в маркетинге включает коэффициенты конверсии, рейтинг кликов, количество поисковых запросов и показатели социальных сетей.
Статистика бухгалтерского учета включает показатели ликвидности, платежеспособности и прибыльности во времени.
Статистика в области информационных технологий включает пропускную способность, сетевые возможности и логистику оборудования.
Статистика человеческих ресурсов включает текучесть кадров, удовлетворенность сотрудников и среднюю компенсацию по сравнению с рынком.

Часто задаваемые вопросы

Почему важна статистика?

Статистика предоставляет информацию для обучения тому, как все работает. Они используются для проведения исследований, оценки результатов, развития критического мышления и принятия обоснованных решений. Статистику можно использовать для изучения почти любой области исследований, чтобы выяснить, почему что-то происходит, когда оно происходит и можно ли предсказать повторение.

В чем разница между описательной и логической статистикой?

Описательная статистика используется для описания или обобщения характеристик выборки или набора данных, таких как среднее значение переменной, стандартное отклонение или частота. Логическая статистика использует любое количество методов, чтобы связать переменные в наборе данных друг с другом. Примером может служить корреляционный или регрессионный анализ. Затем их можно использовать для оценки прогнозов или вывода о причинно-следственной связи.

Кто использует статистику?

Статистика широко используется в самых разных областях и профессиях. Статистика ведется всякий раз, когда данные собираются и анализируются. Это может варьироваться от государственных учреждений до академических исследований и анализа инвестиций.

Как статистика используется в экономике и финансах?

Экономисты собирают и анализируют всевозможные данные, начиная от потребительских расходов и строительства жилья и заканчивая инфляцией и ростом ВВП. В сфере финансов аналитики и инвесторы собирают данные о компаниях, отраслях, настроениях и рыночные данные о цене и объеме. Использование логической статистики в этих областях известно как эконометрика. Несколько важных финансовых моделей, от CAPM до современной теории портфеля (MPT) и модели ценообразования опционов Блэка-Шоулза, основаны на статистических выводах.

Итог

Статистика — это практика анализа фрагментов информации, которые могут показаться противоречивыми или несвязанными на первый взгляд и на первый взгляд. Это может привести к солидной карьере статистика, но также может быть удобной метрикой в повседневной жизни, например, когда вы анализируете шансы на то, что ваша любимая команда выиграет Суперкубок, прежде чем сделать ставку, оценивая жизнеспособность инвестиции или определение того, не переплачиваете ли вы за продукт или услугу.

Статистика | Определение, типы и значение

гистограмма

Посмотреть все СМИ

Ключевые люди:: Карл Пирсон Сэр Рональд Эйлмер Фишер Молли Оршанский Ричард фон Мизес ПК. Махаланобис

Похожие темы:: Парадокс Симпсона кластерный анализ регрессия к среднему шкала измерения закон больших чисел

Просмотреть весь связанный контент →

статистика , наука о сборе, анализе, представлении и интерпретации данных. Потребность правительства в данных переписи, а также в информации о различных видах экономической деятельности во многом послужила толчком для развития области статистики на раннем этапе. В настоящее время необходимость превращения больших объемов данных, доступных во многих прикладных областях, в полезную информацию стимулировала как теоретические, так и практические разработки в статистике.

Данные — это факты и цифры, которые собираются, анализируются и обобщаются для представления и интерпретации. Данные могут быть классифицированы как количественные или качественные. Количественные данные измеряют количество или количество чего-либо, а качественные данные предоставляют ярлыки или имена для категорий подобных предметов. Например, предположим, что конкретное исследование интересует такие характеристики, как возраст, пол, семейное положение и годовой доход для выборки из 100 человек. Эти характеристики будут называться переменными исследования, и значения данных для каждой из переменных будут связаны с каждым человеком. Таким образом, значения данных 28, мужчина, холост и 30 000 долларов будут записаны для 28-летнего холостого мужчины с годовым доходом 30 000 долларов. При наличии 100 человек и 4 переменных набор данных будет состоять из 100 × 4 = 400 элементов. В этом примере возраст и годовой доход являются количественными переменными; соответствующие значения данных указывают, сколько лет и сколько денег для каждого человека. Пол и семейное положение являются качественными переменными. Ярлыки «мужской» и «женский» предоставляют качественные данные о поле, а ярлыки «холост», «замужем», «разведен» и «овдовевший» указывают на семейное положение.

Методы выборочного обследования используются для сбора данных обсервационных исследований, а методы планирования эксперимента используются для сбора данных экспериментальных исследований. Область описательной статистики связана в первую очередь с методами представления и интерпретации данных с использованием графиков, таблиц и числовых сводок. Всякий раз, когда статистики используют данные из выборки, т. е. подмножества совокупности, чтобы делать выводы о совокупности, они выполняют статистический вывод. Оценка и проверка гипотезы — это процедуры, используемые для получения статистических выводов. Такие области, как здравоохранение, биология, химия, физика, образование, инженерия, бизнес и экономика, широко используют статистические выводы.

Вероятностные методы первоначально были разработаны для анализа азартных игр. Вероятность играет ключевую роль в статистическом выводе; он используется для измерения качества и точности выводов. Многие из методов статистического вывода описаны в этой статье. Некоторые из этих методов используются в основном для исследований с одной переменной, в то время как другие, такие как регрессионный и корреляционный анализ, используются для получения выводов о взаимосвязях между двумя или более переменными.

Линейные, столбчатые и свечные графики: технические аналитики используют три типа

Описательная статистика представляет собой табличные, графические и числовые сводки данных. Цель описательной статистики — облегчить представление и интерпретацию данных. Большинство статистических материалов, публикуемых в газетах и журналах, носят описательный характер. Одномерные методы описательной статистики используют данные для улучшения понимания одной переменной; многомерные методы сосредоточены на использовании статистики для понимания взаимосвязей между двумя или более переменными. Чтобы проиллюстрировать методы описательной статистики, рассмотрим предыдущий пример, в котором были собраны данные о возрасте, поле, семейном положении и годовом доходе 100 человек.

Табличные методы

Наиболее часто используемая табличная сводка данных для одной переменной представляет собой частотное распределение. Распределение частоты показывает количество значений данных в каждом из нескольких непересекающихся классов. Другая табличная сводка, называемая распределением относительной частоты, показывает долю или процент значений данных в каждом классе. Наиболее распространенная табличная сводка данных для двух переменных представляет собой перекрестную таблицу, аналог частотного распределения с двумя переменными.

Оформите подписку Britannica Premium и получите доступ к эксклюзивному контенту.

Подписаться сейчас

Для качественной переменной частотное распределение показывает количество значений данных в каждой качественной категории. Например, переменная «пол» имеет две категории: «мужской» и «женский». Таким образом, частотное распределение по полу будет иметь два непересекающихся класса, чтобы показать количество мужчин и женщин. Распределение относительной частоты для этой переменной покажет долю лиц мужского пола и долю лиц женского пола.

Построение частотного распределения для количественной переменной требует большей осторожности при определении классов и точек разделения между соседними классами. Например, если возрастные данные в приведенном выше примере находятся в диапазоне от 22 до 78 лет, можно использовать следующие шесть непересекающихся классов: 20–29, 30–39, 40–49, 50–59, 60–69 и 70–70 лет. 79. Распределение частоты покажет количество значений данных в каждом из этих классов, а распределение относительной частоты покажет долю значений данных в каждом из этих классов.

Перекрестная таблица представляет собой двустороннюю таблицу, в которой строки таблицы представляют классы одной переменной, а столбцы таблицы представляют классы другой переменной. Чтобы построить перекрестную таблицу с использованием переменных «пол» и «возраст», пол можно показать в двух строках, мужской и женский, а возраст можно показать в шести столбцах, соответствующих возрастным классам 20–29, 30–39, 40–49, 50 лет. –59, 60–69 и 70–79. Запись в каждой ячейке таблицы будет указывать количество значений данных с полом, указанным в заголовке строки, и возрастом, указанным в заголовке столбца. Такая перекрестная таблица может быть полезна для понимания взаимосвязи между полом и возрастом.

Для описания данных доступно несколько графических методов. Гистограмма — это графическое устройство для изображения качественных данных, которые были суммированы в частотном распределении. Метки категорий качественной переменной показаны на горизонтальной оси графика. Полоса над каждой меткой построена таким образом, что высота каждой полосы пропорциональна количеству значений данных в категории. Гистограмма семейного положения для 100 человек в приведенном выше примере показана на рисунке 1.