STATISTIKOS ŠAKOS, JOS STUDIJUOJAMOS IR TAIKOMOSIOS PROGRAMOS - DUDAS - 2025

Į statistika yra matematikos šaka, kuri atitinka į rinkimo, analizės, interpretavimo, pateikimo ir organizavimo duomenis (vertė rinkinys kokybinis ar kiekybinis kintamojo). Ši disciplina siekia paaiškinti reiškinio (fizinio ar natūralaus) ryšius ir priklausomybes.

Anglų statistas ir ekonomistas Arthur Lyon Bowley statistiką apibūdina taip: "Skaitmeniniai faktų teiginiai iš bet kurio tyrimų departamento, esančio vienas kito atžvilgiu". Šia prasme statistika yra atsakinga už tam tikros populiacijos (statistikoje, asmenų, objektų ar reiškinių rinkinį) ir (arba) masinių ar kolektyvinių reiškinių tyrimą.

Ši matematikos šaka yra horizontalus mokslas, ty taikytinas įvairioms disciplinoms, pradedant fizika ir baigiant socialiniais, sveikatos mokslais ar kokybės kontrole.

Be to, tai turi didelę reikšmę verslo ar vyriausybės veikloje, kur gautų duomenų tyrimas leidžia palengvinti sprendimų priėmimą ar apibendrinimus.

Įprasta atlikti statistinį tyrimą, susijusį su problema, pirmiausia reikia nustatyti populiaciją, kuri gali būti skirtingų subjektų.

Dažnas gyventojų pavyzdys yra bendras šalies gyventojų skaičius, todėl, kai atliekamas nacionalinis gyventojų surašymas, atliekamas statistinis tyrimas.

Kai kurios specializuotos statistikos disciplinos yra: Aktuariniai mokslai, Biostatistika, Demografija, Pramonės statistika, Statistinė fizika, Apklausos, Socialinių mokslų statistika, Ekonometrija ir kt.

Psichologijoje - psichometrijos disciplina, kuri specializuojasi ir kiekybiškai nustato žmogaus protui būdingus psichologinius kintamuosius, naudodama statistines procedūras.

Pagrindinės statistikos šakos

Statistika yra padalinta į dvi dideles sritis: aprašomąją ir įvestinę statistiką, kurią sudaro taikoma statistika.

Be šių dviejų sričių, yra ir matematinė statistika, kurią sudaro teoriniai statistikos pagrindai.

1- Aprašomoji statistika

Į aprašomoji statistika yra statistikos filialas apibūdinantys apibendrinti kiekybiškai arba (išmatuojami) yra iš informacijos rinkimo kolekciją.

Tai yra, aprašomoji statistika yra atsakinga už statistinės imties (duomenų, gautų iš populiacijos, rinkinio) apibendrinimą, užuot sužinojus apie imtį atstovaujančią populiaciją.

Kai kurios priemonės, paprastai naudojamos aprašomojoje statistikoje duomenų rinkiniui apibūdinti, yra centrinės tendencijos ir kintamumo ar išsklaidymo matas.

Kalbant apie centrinės tendencijos matus, naudojamos tokios priemonės kaip vidurkis, mediana ir režimas. Nors kintamumo rodikliams naudojami dispersija, kurtozė ir kt.

Paprastai aprašomoji statistika yra pirmoji statistinės analizės dalis. Šių tyrimų rezultatai paprastai pridedami prie grafikų, ir jie sudaro beveik bet kokios kiekybinės (išmatuojamos) duomenų analizės pagrindą.

Apibūdinančios statistikos pavyzdys gali būti skaičius, norint apibendrinti, kaip gerai veikia beisbolo muštynės.

Taigi šis skaičius gaunamas iš mušamųjų suteiktų įvykių skaičiaus, padalyto iš jo, kiek kartų jis mušėsi. Tačiau šis tyrimas nepateiks konkretesnės informacijos, pvz., Kurie iš tų įvykių buvo paleisti namuose.

Kiti aprašomųjų statistinių tyrimų pavyzdžiai gali būti: Vidutinis tam tikroje geografinėje srityje gyvenančių piliečių amžius, vidutinis visų knygų, susijusių su konkrečia tema, ilgis, kitimas, atsižvelgiant į laiką, kurį lankytojai praleidžia naršydami Interneto puslapis.

2 - Inferencinė statistika

Į inferencinės statistika skiriasi aprašomosios statistikos daugiausia iš išvesties ir indukcijos naudojimas.

Tai yra, ši statistikos šaka siekia išvesti tiriamos populiacijos savybes, tai yra, ji ne tik renka ir apibendrina duomenis, bet ir siekia iš gautų duomenų paaiškinti tam tikras savybes ar savybes.

Šia prasme įtaigi statistika reiškia teisingų išvadų, gautų atlikus statistinę analizę, atliktą naudojant aprašomąją statistiką, gavimą.

Dėl šios priežasties daugelyje socialinių mokslų eksperimentų dalyvauja nedidelė gyventojų grupė, todėl per išvadas ir apibendrinimus galima nustatyti, kaip elgiasi visi gyventojai.

Iš išvados, gautos remiantis įtikinamąja statistika, taikomi atsitiktinumai (nėra modelių ar dėsningumų), tačiau taikant tinkamus metodus gaunami atitinkami rezultatai.

Taigi ir aprašomoji statistika, ir išvadinė statistika eina koja kojon.

Inferencinė statistika yra padalinta į:

Parametrinė statistika

Tai apima statistines procedūras, pagrįstas realių duomenų paskirstymu, kuriuos lemia ribotas parametrų skaičius (skaičius, apibendrinantis duomenų, gautų iš statistinio kintamojo, kiekį).

Norint taikyti parametrines procedūras, iš esmės reikia iš anksto žinoti gautų tiriamosios populiacijos formų pasiskirstymo formą.

Taigi, jei pasiskirstymas, po kurio gaunami duomenys, yra visiškai nežinomas, turėtų būti naudojama neparametrinė procedūra.

Neparametrinė statistika

Šią išvados statistikos atšaką sudaro statistiniuose tyrimuose ir modeliuose naudojamos procedūros, kuriose jų pasiskirstymas neatitinka vadinamųjų parametrinių kriterijų. Kadangi ištirti duomenys nusako jų pasiskirstymą, jų negalima anksčiau apibrėžti.

Neparametrinė statistika yra procedūra, kurią reikėtų pasirinkti, kai nežinoma, ar duomenys atitinka žinomą paskirstymą, kad tai galėtų būti žingsnis prieš parametrinę procedūrą.

Be to, neparametriniame bandyme klaidų tikimybė sumažėja naudojant tinkamus imties dydžius.

3 - Matematinė statistika

Matematinės statistikos egzistavimas taip pat buvo paminėtas kaip statistikos disciplina.

Tai susideda iš ankstesnės statistikos tyrimo skalės, kurioje jie naudoja tikimybės teoriją (matematikos šaka, tirianti atsitiktinius reiškinius) ir kitas matematikos šakas.

Matematinę statistiką sudaro informacijos gavimas iš duomenų ir naudojami tokie matematiniai būdai: matematinė analizė, tiesinė algebra, stochastinė analizė, diferencialinės lygtys ir kt. Taigi matematinę statistiką paveikė taikomoji statistika.

Nuorodos

1. Statistika. (2017 m., Liepos 3 d.). Vikipedijoje, nemokama enciklopedija. Gauta 2017 m. Liepos 4 d., 08:30, iš en.wikipedia.org
2. Duomenys. (2017 m., Liepos 1 d.). Vikipedijoje, nemokama enciklopedija. Gauta 2017 m. Liepos 4 d., 08:30, iš en.wikipedia.org
3. Statistika. (2017 m., Birželio 25 d.). Vikipedija, nemokama enciklopedija. Konsultacijų data: 2017 m. Liepos 4 d., 08:30, iš es.wikipedia.org
4. Parametrinė statistika. (2017 m., Vasario 10 d.). Vikipedija, nemokama enciklopedija. Konsultacijų data: 2017 m. Liepos 4 d., 08:30, iš es.wikipedia.org
5. Neparametrinė statistika. (2015 m. Rugpjūčio 14 d.). Vikipedija, nemokama enciklopedija. Konsultacijų data: 2017 m. Liepos 4 d., 08:30, iš es.wikipedia.org
6. Aprašomoji statistika. (2017 m., Birželio 29 d.). Vikipedija, nemokama enciklopedija. Konsultacijų data: 2017 m. Liepos 4 d., 08:30, iš es.wikipedia.org
7. Inferencinė statistika. (2017 m. Gegužės 24 d.). Vikipedija, nemokama enciklopedija. Konsultacijų data: 2017 m. Liepos 4 d., 08:30, iš es.wikipedia.org
8. Statistinės išvados. (2017 m., Liepos 1 d.). Vikipedijoje, nemokama enciklopedija. Gauta 2017 m. Liepos 4 d., 08:30, iš en.wikipedia.org
9. Inferencinė statistika (2006 m., Spalio 20 d.). Tyrimo metoduose žinių bazė. Gauta 2017 m. Liepos 4 d., 08:31, iš socialresearchmethods.net
10. Aprašomoji statistika (2006 m., Spalio 20 d.). Tyrimo metoduose žinių bazė. Gauta 2017 m. Liepos 4 d., 08:31, iš socialresearchmethods.net.