什么是统计数据 ?
统计可能很难解决,但至少对概念有基本的了解很重要。本指南将向您介绍统计基础知识,并帮助您揭开一些术语的神秘面纱 :
- 统计模型 :
统计模型是用于描述或预测数据的数学模型。统计模型有很多不同类型,但是它们都有一个共同点 :它们都是基于概率。
- 参数 :
参数是统计模型中可以从数据估算的变量。例如,在线性回归模型中,参数是斜率和截距。
- 估计器 :
估计器是用于估计总体参数的统计信息。例如,样本均值是总体均值的估计值。
- 偏见 :
偏差是估计器的期望值与被估计总体参数的真实值之间的差。如果估计器的预期值不等于总体参数的真实值,则它会产生偏差。
- 差异 :
方差是衡量估算器值分布方式的度量。高方差估计器不如低方差估计器可靠
- 中心极限定理 :
中央极限定理指出,统计信息的采样分布将大致正常分布,而与总体的基本分布无关。这意味着,即使数据来自非正常人群,在估计参数时也可以假定它是正态分布的。
- 置信区间 :
置信区间是从数据样本计算得出的值范围,其中真实总体参数被认为位于其中。这些间隔是通过取样平均值并添加/减去一定数量的标准误差来计算的。样本量越大,置信区间越窄。
- 假设测试 :
假设测试是一种用于测试是否可以拒绝零假设的方法。它涉及从样本数据计算测试统计信息,并将其与已知分布的值进行比较。如果测试统计量超出预期范围,那么我们可以拒绝零假设并接受替代假设。
这些只是统计中使用的几个常用术语。熟悉这些概念很重要,这样您就可以理解和使用统计模型和方法。
统计中使用的数据类型是什么 ?
数据有两种类型 :定性和定量。定性数据是描述性的,涉及非数字信息,例如单词或标签。它可以进一步分为分类数据和序数数据。分类数据分为有限的类别,例如头发颜色(金发,黑发,红色等),而序数数据具有定义的顺序,例如第一,第二, 比赛第三名。定量数据是数字数据,可以进一步分为离散和连续数据。离散数据由整数组成(无小数位),而连续数据包括小数位。
定性数据的示例包括性别,种族,意见,教育水平,发色和主观标签,例如“ good ”或“ bad。” 定量数据的示例包括兄弟姐妹的体重,身高,年龄和数量。
可以使用定性方法(例如统计分析,相关性,非参数测试和回归分析)来操纵和分析定性数据。可以使用定量方法(例如均值,中位数和模式分析,相关性,参数测试和回归分析)来操纵和分析定量数据。
用于特定研究或分析的数据类型将取决于研究的目的和目标。定性和定量数据对于提供对问题的见解都是有用的。但是,鉴于研究目标,选择最合适的数据类型很重要。
无论使用哪种类型的数据,重要的是要确保它是可靠,有效且没有偏见的。应该以系统和详细的方式收集它,并准确地进行解释和分析。数据准确性对于确保结果既有意义又有用至关重要。
中央趋势和分散(均值,中位数,模式,范围)的度量是什么 ?
中心趋势有三种主要度量 :平均值,中位数和模式。平均值是一组数字的算术平均值,并且是中心趋势的最常用度量。中位数是一组数字中的中间值,受离群值的影响小于平均值。该模式是一组数字中最常用的值。
该范围是色散的度量,并且只是一组数字中最大值和最小值之间的差。其他分散度量包括标准偏差和方差。
概率论和规则呢 ?
在数学中,概率论是对随机现象的研究。概率论用于描述偶然控制的系统的行为。换句话说,这是运气的数学。
概率有两种类型 :经典概率和经验概率。经典概率基于理论模型,例如抛硬币或一副纸牌。经验概率基于观察到的数据,例如来自民意测验或实验的数据。
概率可以用比例,百分比或赔率表示。例如,事件发生的次数占试验次数的比例是该事件发生的概率。百分比就是比例乘以100% . 赔率是事件发生方式的数量除以无法发生的事件数量的比率。
概率有四个基本规则 :加,乘,泛化和贝叶斯定理。这些规则使我们能够计算同时发生的各种事件的概率。
附加规则说,如果有两个可能的结果(A和B),并且我们想知道A或B发生的可能性, 我们只是将各个概率加在一起 :
P(A或B)= P(A)+ P(B)-P(A和B)。
乘法规则说,如果有两个可能的结果(A和B),并且我们想知道A和B都会发生的概率, 我们需要将各个概率相乘 :
P(A和B)= P(A)* P(B)。
概括规则说,如果有两个以上的可能结果(A,B和C),我们需要将所有单个概率加在一起 :
P(A或B或C)= P(A)+ P(B)+ P(C)。
最后,贝叶斯定理是用于计算条件概率的公式。这说明,如果我们知道给定另一个事件A的事件B发生的概率(P(B \ A)), 并且我们知道事件A发生的先验概率(P(A)),然后我们可以计算事件B发生的后验概率(P(B))。这可以表示如下 :
P(B \ A)= P(A和B)/ P(A)
什么是不同类型的统计数据 ?
统计有四种不同类型 :
- 描述性统计 :
这种类型的统计信息使用诸如平均值,中位数和模式之类的工具来汇总样本中的数据。
- 推论统计 :
这种类型的统计数据使用较小的样本来预测较大的人口。它采用了估计和假设测试等技术。
- 预测统计 :
这种类型的统计信息使用历史数据来构建预测未来事件的模型。它用于天气预报和股市分析等领域。
- 处方统计 :
这种类型的统计数据结合了预测技术和推论技术,以建议可以采取的实现预期结果的措施。它用于运营研究和决策分析等领域。
这是四种主要的统计数据类型,但这些类别中也可能有更多。
描述性统计要了解的关键点是什么 ?
描述性统计是数学的一个分支,涉及数据的收集,分析,解释,表示和组织。这全都是关于描述数据。
描述性统计有两种主要类型 :单变量和双变量。单变量统计信息处理可以量化或归类为一个变量的数据,而双变量统计信息处理两个变量。
单变量统计中使用的常用描述符包括平均值,中位数,模式,范围,IQR(四分位数范围)和标准差。平均值是一组数字的算术平均值,而中位数是一组数字的中间值。模式是一组数字中最常见的值。范围是一组数字中最大值和最小值之间的差。IQR用于测量色散,并通过从第75个百分位数中减去第25个百分位数来计算。标准偏差衡量一组数字与均值之间的分布程度。
在双变量统计中,常用描述符包括相关性和回归。相关性衡量两个变量之间关系的强度和方向,而回归则基于另一个变量预测一个变量的值。
单变量和双变量统计信息都可以用于描述数据集。但是,它们每个人都有自己的优势和劣势。重要的是,根据您要从数据中学习的信息来选择合适的描述性统计信息。
描述性统计信息有助于将数据转换为有用的信息。它们有助于总结和理解大量数据,使研究人员能够就其发现得出有意义的结论。
关于推论统计(卡方检验,ANOVA)要了解的关键点是什么 ?
为了理解推论统计,首先了解一些基本概念很重要。中心趋势度量(例如均值和中位数)为我们提供了一种描述数据“中心”的方法。可变性度量(例如范围和标准偏差)为我们提供了一种描述数据分布方式的方法。关联和回归使我们能够测量两个变量之间的关系。
通过对基本统计的理解,我们可以继续进行推论统计。推论统计检验的最常见类型是卡方检验和ANOVA。
卡方检验用于确定两个或多个分类变量之间是否存在显着差异。例如,我们可能会使用卡方检验来比较左撇子人群中男性和女性的比例。
ANOVA用于比较两个或多个组的均值。例如,我们可能会使用ANOVA比较不同年级学生的平均SAT分数。
卡方检验和ANOVA都要求满足某些假设,以使结果可靠。这些假设包括差异的同质性和数据的正常性。在运行任何推论统计检验之前,检查这些假设很重要。
总体而言,推论统计为我们提供了从数据中得出结论的工具。当我们只有可用的样本数据时,它们使我们能够得出有关人口的结论。对于研究人员和统计人员而言,这是一个非常有力的工具。
关于预测统计的关键点是什么 ?
预测性统计包括用于识别数据中的模式和关系,然后使用这些模式对未来事件进行预测的各种方法。有关预测统计的关键点包括 :
- 预测性分析不是一个关键问题,而是一种可以帮助组织做出更明智决策的工具。
- 预测分析广泛用于医疗保健,保险,零售和制造业等多个行业。
- 预测分析可用于短期预测(例如客户接下来可能购买的产品)和长期预测(例如哪些患者有发展风险) 某些疾病)。
- 预测分析涉及许多不同的技术,包括回归分析,时间序列分析,机器学习和人工智能。
- 当使用预测分析–时,数据是关键,您拥有的数据越多,您的预测就越好。
- 在利用预测分析时,使用多种技术和工具非常重要,这取决于需要解决的问题。
- 预测性分析可以帮助组织提高效率,降低成本并做出更好的决策。
- 使用预测分析时,应始终牢记道德考量。
关于规定性统计要了解的关键点是什么 ?
在统计方面,有很多信息可能会令人困惑。但是,不要让那阻止您了解这个重要主题 ! 规定性统计是数学的一个分支,涉及根据数据进行预测和建议。以下是有关规定性统计的关键点 :
- 说明性统计使用数学模型进行预测和建议。
- 规定性统计模型提出的预测和建议基于过去的数据。
- 有不同类型的规定性统计模型,每种都有其优点和缺点。
- 在使用规定性统计模型做出决定之前,必须了解其局限性。
- 规定性统计模型可用于任何领域或行业,并为决策者提供宝贵的见解。
- 为了使用规定性统计数据准确分析数据,必须对模型背后的数据和基本假设有深入的了解。
- 在创建或使用规定性统计模型时,重要的是要意识到数据或建模假设中的潜在偏差。
- 考虑使用规定性统计模型做出的预测或建议的任何道德影响也很重要。
什么是相关性与回归 ?
相关性和回归的概念密切相关,并用于测量两个变量之间关系的强度。相关性是两个变量线性相关程度的一种度量,而回归是一种基于另一个变量的值来预测一个变量值的技术。
相关性和回归都可以用于理解数据集中不同变量之间的关系。例如,您可能使用相关性来了解身高和体重之间的关系,或者使用回归来根据某人的身高来预测其体重。在这两种情况下,您都将测量两个变量之间线性关系的强度。
相关性使用称为相关系数的统计数据进行测量,该统计数据的值介于-1和1之间。正相关系数表示,随着一个变量的增加,另一个变量也增加。负相关系数表示,随着一个变量的增加,另一个变量的减少。相关系数的大小表示两个变量之间的线性关系有多强。例如,较小的相关系数(接近0)将表示弱线性关系,而较大的系数(接近-1或1)将表示强线性关系。
回归是一种更复杂的统计技术,可用于基于其他变量的值来预测一个变量的值。例如,您可以使用回归来根据某人的身高和年龄来预测其体重。这种类型的预测称为预测建模,可用于对未来事件或趋势进行预测。回归模型还可以用于理解数据集中不同变量之间的关系,以及确定哪些变量对于预测特定结果最重要。通常,回归是用于分析和理解数据的强大工具。
总体而言,相关性和回归是两种紧密相关的技术,用于测量两个或多个变量之间线性关系的强度。两者都可用于了解数据集中不同变量之间的关系,以及对未来事件或趋势进行预测。
什么是统计软件包 ?
当今市场上有许多不同类型的统计软件包。有些是为特定类型的数据分析而设计的,而另一些则是更通用的。选择统计软件包时,重要的是要考虑您将执行哪种类型的分析以及该软件包是否具有所需的功能。
最受欢迎的统计软件包是SAS,SPSS和R。SAS是一种商业软件包,广泛用于工业和学术界。它是用于数据分析的强大工具,但购买起来可能很昂贵。SPSS是另一个也被广泛使用的商业软件包。它具有用户友好的界面,并提供了许多用于数据分析的功能。R是一个免费且开源的软件包,在行业和学术界都越来越受欢迎。它提供了广泛的数据分析功能,任何人都可以免费使用。
选择统计软件包时,重要的是要考虑预算,要分析的数据类型以及要执行的分析类型。SAS,SPSS和R都是统计软件包的绝佳选择,并根据您的需求提供不同的优势。
结论
统计可能是一个令人生畏和令人生畏的概念,但是有了正确的知识和理解,它并不一定如此。本文旨在通过说明什么是统计概念并概述数据分析中使用的一些常用工具来使统计神秘化。
有了这些基础知识,我们现在可以自信地使用数据集上的基本分析技术,这些技术将为我们提供对业务决策或研究问题的重要见解 !
