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 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.
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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