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Inviato da su Aug 8, 2021

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Le statistiche sono la matematica che si occupa della raccolta, dell’organizzazione, dell’analisi, dell’interpretazione e della presentazione dei dati. È consuetudine iniziare con una popolazione statistica o essere studiati quando si applicano statistiche a un problema scientifico, industriale o sociale. Le popolazioni possono includere molte â â â â â â â â â â â â â â â â ⠀ ⠀ tutte le persone che vivono in un paese ”o tutto atomo in un cristallo”. esperimento.

Quando i dati del censimento non sono disponibili, gli statistici utilizzano progetti di esperimenti unici e campioni di rilevamento per ottenere dati. Il campionamento rappresentativo garantisce che le inferenze e le conclusioni tratte dallo possano essere estrapolate all’intera popolazione. Uno studio sperimentale sta raccogliendo misurazioni del sistema sotto, cambiandolo e quindi prendendo più misurazioni usando la stessa tecnica per vedere se la modifica ha modificato i risultati delle misurazioni. Uno studio osservazionale, d’altra parte, non comporta alcuna modifica sperimentale.

Nei dati, ci sono due principali metodi statistici: statistiche descrittive, che utilizzano indici come la deviazione media o standard per descrivere i dati da un campione e statistiche inferenziali, che derivano inferenze da dati sensibili a fluttuazioni casuali. Le statistiche descrittive si occupano spesso di due proprietà di una distribuzione: la tendenza centrale cerca di caratterizzare il valore centrale o tipico della distribuzione, mentre la dispersione cerca di caratterizzare la misura in cui i membri della distribuzione si allontanano dal suo centro e reciproci. La teoria della probabilità, che si occupa dell’esame di eventi casuali, viene utilizzata per fare inferenze basate su statistiche matematiche.

Un processo statistico standard raccoglie i dati per valutare il collegamento tra due set di dati statistici o tra un set di dati e dati sintetici generati da un modello idealizzato. Il legame statistico tra i due set di dati è ipotizzato ed è contrastato con un’ipotesi nulla idealizzata di nessuna associazione tra i due set di dati. I test statistici che quantificano il senso in cui l’ipotesi nulla può essere mostrata in modo falso dato che nel test vengono utilizzati nel test per rifiutare o smentire l’ipotesi nulla.

Quando si lavora con un’ipotesi nulla, ci sono due tipi di errori di cui essere consapevoli: errori di tipo I e errori di tipo II. Questo approccio è stato collegato a una serie di problemi, che vanno dall’acquisizione di una dimensione del campione adeguata alla definizione di un’ipotesi nulla appropriata.

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Gli errori possono anche essere trovati nei metodi di misurazione che creano dati statistici. Molti di questi errori sono classificati come casuali o sistematici, sebbene possano verificarsi anche altri tipi di errori. I dati mancanti o la censura possono causare distorte le stime e sono stati sviluppati approcci specializzati per superare questi problemi.
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