Filiali statistiche

Informazioni statistiche diverse. Con licenza

IL Filiali statistiche Sono discipline in cui le statistiche si basano per analizzare i dati da diverse prospettive, come statistiche descrittive, inferenziali o matematiche.

Ricordiamo che le statistiche sono una filiale della matematica, a cui corrisponde la raccolta, l'analisi, l'interpretazione, la presentazione e l'organizzazione dei dati (insieme di valori di variabile qualitativi o quantitativi).

Questa disciplina cerca di spiegare le relazioni e le dipendenze di un fenomeno (fisico o naturale). Le statistiche sono una scienza trasversale, ovvero applicabile a una varietà di discipline, che vanno dalla fisica alle scienze sociali, alle scienze della salute o al controllo di qualità.

Inoltre, ha un grande valore nelle attività commerciali o governative, in cui lo studio dei dati ottenuti consente di facilitare il processo decisionale o effettuare generalizzazioni.

Filiali principali delle statistiche

Le statistiche sono divise in due grandi aree: statistiche descrittive e statistiche inferenziali, che includono statistiche applicate.

Oltre a queste due aree, ci sono statistiche matematiche, che includono le basi teoriche delle statistiche.

1. Statistiche descrittive

IL Statistiche descrittive È il ramo delle statistiche che descrive o riassume le caratteristiche quantitativamente (misurabili) di una raccolta di informazioni.

Cioè, le statistiche descrittive sono responsabili di riassumere un campione statistico (insieme di dati ottenuti da una popolazione) invece di conoscere la popolazione che rappresenta il campione.

Alcune delle misure comunemente usate nelle statistiche descrittive per descrivere un set di dati sono misure di tendenza centrale e misure di variabilità o dispersione.

Per quanto riguarda le misure di tendenza centrale, vengono utilizzate misure come la media, la mediana e la moda. Mentre sono in misure di variabilità, varianza, curtosi, ecc.

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Le statistiche descrittive sono di solito la prima parte ad essere eseguita in un'analisi statistica. I risultati di questi studi sono generalmente accompagnati dalla grafica e rappresentano la base di quasi tutti i dati quantitativi (misurabili).

Un esempio di statistiche descrittive potrebbe essere quello di considerare un numero per riassumere quanto funziona una pastella di baseball.

Pertanto, il numero è ottenuto dal numero di colpi che una pastella ha dato, diviso per il numero di volte in cui è stato quello di battere. Tuttavia, questo studio non fornirà informazioni più specifiche, come quali di questi pipistrelli sono stati corse in casa.

Altri esempi di studi statistici descrittivi possono essere: l'età media dei cittadini che vivono in una certa area geografica, la durata media di tutti i libri che si riferisce a un argomento specifico, la variazione rispetto al tempo in cui i visitatori trascorrono a navigare in una pagina Internet.

2. Statistica inferenziale

IL Statistica inferenziale Si differenzia dalle statistiche descrittive principalmente mediante l'inferenza e l'induzione.

Cioè, questo ramo di statistiche cerca.

In questo senso, le statistiche inferenziali implica l'ottenimento delle conclusioni corrette di un'analisi statistica effettuata da statistiche descrittive.

Pertanto, molti degli esperimenti di scienze sociali coinvolgono un piccolo gruppo di popolazione e attraverso inferenze e generalizzazioni, si può determinare come si comporta la popolazione generale.

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Le conclusioni ottenute attraverso statistiche inferenziali sono soggette a casualità (assenza di modelli o regolarità) ma applicando i metodi appropriati, si ottiene l'ottenimento di risultati rilevanti.

Quindi, sia il Statistiche descrittive come il Statistica inferenziale Vanno di pari passo.

Le statistiche inferenziali sono divise in:

Statistiche parametriche

Include procedure statistiche basate sulla distribuzione di dati reali, che sono determinati da un numero finito di parametri (numero che sintetizza la quantità di dati derivati ​​da una variabile statistica).

Per applicare le procedure parametriche, per la maggior parte, è necessario conoscere la forma di distribuzione precedentemente per i moduli risultanti dalla popolazione studiata.

Pertanto, se la distribuzione che i dati ottenuti è pienamente sconosciuta, è necessario utilizzare una procedura non parametrica.

Statistiche non parametriche

Questo ramo delle statistiche inferenziali include le procedure applicate in test e modelli statistici, in cui la sua distribuzione non è conforme ai criteri parametrici così chiamati. Poiché i dati studiati che definiscono la sua distribuzione, non può essere precedentemente definito.

Le statistiche non parametriche sono la procedura che deve essere scelta quando ignorano se i dati sono conformi a una distribuzione nota, in modo che possa essere un passo prima della procedura parametrica.

Inoltre, in un test non parametrico, le possibilità di errore diminuiscono utilizzando dimensioni del campione appropriate.

3. Statistiche matematiche

L'esistenza del Statistiche matematiche Come disciplina statistica.

Ciò consiste in una scala precedente nello studio delle statistiche, in cui usano la teoria della probabilità (ramo della matematica che studia fenomeni casuali) e altri rami della matematica.

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Le statistiche matematiche consistono nell'ottenere informazioni dai dati e utilizza tecniche matematiche come analisi matematica, algebra lineare, analisi stocastica, equazioni differenziali, ecc. 

Riferimenti

1. Statistiche. Recuperato da.Wikipedia.org
2. Statistiche parametriche. Recuperato da ES.Wikipedia.org
3. Statistiche non parametriche. Recuperato da ES.Wikipedia.org