Popisná vs inferenční statistika
Statistika je disciplína sběru, analýzy a prezentace dat. Teorie statistiky je rozdělena do dvou větví na základě informací, které produkují analýzou dat.
Co je popisná statistika?
Popisná statistika je odvětví statistiky, které kvantitativně popisuje hlavní vlastnosti souboru dat. Abychom co nejpřesněji představili vlastnosti datové sady, jsou data shrnuta pomocí grafických nebo numerických nástrojů.
Grafická sumarizace se provádí tabelováním, seskupováním a grafováním hodnot sledovaných proměnných. Takovými reprezentacemi jsou histogramy distribuce frekvence a relativní distribuce frekvence. Zobrazují distribuci hodnot v populaci.
Numerická sumarizace zahrnuje výpočet popisných měr, jako je průměr, režim a průměr. Popisná měřítka jsou dále rozdělena do dvou tříd; jsou měřítky centrální tendence a měřítkem rozptylu / variace. Míry centrální tendence jsou průměr / průměr, medián a režim. Každý z nich má svou vlastní úroveň použitelnosti a užitečnosti. Kde jeden může selhat, druhý může lépe představovat soubor dat.
Jak název napovídá, míry disperze zahrnují měření distribuce dat. Rozsah, směrodatná odchylka, rozptyl, percentilové a kvartilové rozsahy a variační koeficient jsou měřítkem rozptylu. Poskytují informace o šíření údajů.
Jednoduchým příkladem použití popisné statistiky je výpočet průměrného bodu studenta. GPA je v podstatě váženým průměrem výsledků studentů a je odrazem celkového akademického výkonu konkrétního studenta.
Co je to inferenční statistika?
Inferenční statistika je odvětví statistiky, které odvozuje závěry o dotčené populaci ze souboru dat získaného ze vzorku podrobeného náhodným, pozorovacím a výběrovým změnám. Obecně jsou výsledky získány z náhodného vzorku populace a závěry odvozené ze vzorku jsou poté zobecněny tak, aby představovaly celou populaci.
Vzorek je podmnožinou populace a míry popisných statistik pro data získaná ze vzorku se jednoduše nazývají statistiky. Míry popisné statistiky získané z analýzy vzorku jsou známé jako parametry při aplikaci na populaci a představují celou populaci.
Inferenční statistiky se zaměřují na to, jak co nejpřesněji zobecnit statistiku získanou ze vzorku tak, aby reprezentovala populaci. Jedním z důležitých faktorů je povaha vzorku. Pokud je vzorek zkreslený, pak jsou výsledky také zkreslené a parametry na nich založené nepředstavují správně celou populaci. Proto je vzorkování jednou důležitou studií inferenční statistiky. Statistické předpoklady, teorie statistického rozhodování a teorie odhadů, testování hypotéz, návrh experimentů, analýza rozptylu a analýza regrese jsou významnými tématy studia teorie teorie inferenční statistiky.
Dobrým příkladem inferenční statistiky v akci je predikce výsledků voleb před hlasováním pomocí voleb.
Jaký je rozdíl mezi deskriptivní a inferenční statistikou?
• Popisná statistika je zaměřena na shrnutí údajů shromážděných ze vzorku. Tato technika produkuje míry centrální tendence a disperze, které představují, jak jsou hodnoty proměnných koncentrovány a rozptýleny.
• Inferenční statistika zobecňuje statistiku získanou ze vzorku na obecnou populaci, do které vzorek patří. Míry populace se označují jako parametry.
• Popisná statistika umožňuje pouze shrnutí vlastností vzorku, ze kterého byla data získána, ale v inferenční statistice se pro odvození vlastností populace používá míra ze vzorku.
• V inferenční statistice byly parametry získány ze vzorku, ale ne z celé populace; proto vždy existuje určitá nejistota ve srovnání se skutečnými hodnotami.
