Статистика – это математика, которая занимается сбором, организацией, анализом, интерпретацией и представлением данных. Обычно начинать со статистического населения или быть исследовано при применении статистики к научной, промышленной или социальной проблеме. Население может включать в себя много вещей, такие как «все люди, живущие в стране или« каждый атом в кристалле ». Статистика связана со всеми аспектами данных, включая планирование сбора данных с точки зрения обследования и эксперимент.

Когда данные переписи недоступны, статистики используют уникальные проекты эксперимента и образцы опроса для получения данных. Репрезентативная выборка гарантирует, что выводы и выводы, сделанные из «», могут быть экстраполированы на всю популяцию. Экспериментальное исследование – это собирать измерения системы под его, изменяя ее, а затем проходить больше измерений, используя тот же метод, чтобы увидеть, изменила ли модификация результаты измерений. Обсервационное исследование, с другой стороны, не влечет за собой какую -либо экспериментальную модификацию.

В данных есть два основных статистических метода: описательная статистика, которые используют такие показатели, как среднее или стандартное отклонение для описания данных из выборки, и логическая статистика, которые выводят выводы из данных, подверженных случайным колебаниям. Описательная статистика чаще всего связана с двумя свойствами распределения: центральная тенденция стремится охарактеризовать центральное или типичное значение распределения, тогда как дисперсия стремится охарактеризовать степень, в которой члены распределения отходят от своего центра и друг друга. Теория вероятности, которая занимается изучением случайных случаев, используется для вывода на основе математической статистики.

Стандартный статистический процесс собирает данные для оценки связи между двумя статистическими наборами данных или между набором данных и синтетическими данными, полученными из идеализированной модели. Статистическая связь между двумя наборами данных предполагается, и она контрастирует с идеализированной нулевой гипотезой отсутствия связи между двумя наборами данных. Статистические тесты, которые количественно определяют смысл, в котором нулевая гипотеза может быть показана не соответствует действительности, учитывая, что в тесте используется, чтобы отклонить или опровергнуть нулевую гипотезу.

При работе с нулевой гипотезой есть два типа ошибок, которые нужно знать: ошибки типа I и ошибки типа II. Этот подход был связан с рядом проблем, начиная от получения подходящего размера выборки до определения соответствующей нулевой гипотезы.

Ошибки также можно найти в методах измерения, которые создают статистические данные. Многие из этих ошибок классифицируются как случайные или систематические, хотя также могут возникнуть другие виды ошибок. Отсутствие данных или цензура могут привести к искажению оценки, а для преодоления этих проблем были разработаны специализированные подходы.
Скачать статистику PNG Изображения прозрачная галерея.