Разница между описательной и косвенной статистикой

Описательная и логическая статистика

Статистика - это дисциплина сбора, анализа и представления данных. Теория статистики делится на две ветви на основе информации, которую они производят путем анализа данных.

Что такое описательная статистика?

Описательная статистика - это раздел статистики, который количественно описывает основные свойства набора данных. Для максимально точного представления свойств набора данных данные суммируются с использованием графических или цифровых инструментов..

Графическое суммирование выполняется путем табулирования, группировки и построения графиков значений переменных, представляющих интерес. Частотное распределение и относительная гистограмма частотного распределения являются такими представлениями. Они изображают распределение ценностей среди населения.

Численное суммирование включает вычисление описательных мер, таких как среднее, мода и среднее. Описательные меры далее подразделяются на два класса; они являются мерами центральной тенденции и мерами рассеивания / изменения. Мерами центральной тенденции являются среднее / среднее, медиана и мода. У каждого свой уровень применимости и полезности. Где один может потерпеть неудачу, другой может лучше представить набор данных.

Как следует из названия, меры дисперсии включают в себя измерение распределения данных. Диапазон, стандартное отклонение, дисперсия, процентили и квартили, а также коэффициент вариации являются показателями дисперсии. Они предоставляют информацию о распространении данных.   

Простым примером использования описательной статистики является вычисление среднего балла учащегося. По сути, средний балл представляет собой средневзвешенное значение результатов учащихся и отражает общую успеваемость этого конкретного студента..

Что такое логическая статистика?

Инференциальная статистика - это отрасль статистики, которая делает выводы о соответствующей популяции из набора данных, полученных из выборки, подвергнутой случайным, наблюдательным и выборочным вариациям. Как правило, результаты получают из случайной выборки населения, а выводы, полученные из выборки, затем обобщают для представления всей совокупности.

Выборка является подмножеством населения, и показатели описательной статистики для данных, полученных из выборки, просто известны как статистика. Меры описательной статистики, полученные из анализа выборки, известны как параметры применительно к совокупности, и они представляют всю совокупность.

Инференциальная статистика фокусируется на том, как обобщить статистику, полученную из выборки, как можно точнее для представления населения. Одним из факторов, вызывающих беспокойство, является характер выборки. Если выборка смещена, то результаты также смещены, и параметры, основанные на них, не представляют всю совокупность правильно. Таким образом, выборка является одним из важных исследований логической статистики. Статистические предположения, теория статистических решений и теория оценки, проверка гипотез, планирование экспериментов, анализ отклонений и анализ регрессии являются важными темами исследования в теории логической логики..  

Хорошим примером логической статистики в действии является прогнозирование результатов выборов до голосования посредством опроса.   

В чем разница между описательной и косвенной статистикой?

• Описательная статистика ориентирована на обобщение данных, собранных из выборки. Методика производит измерения центральной тенденции и дисперсии, которые представляют, как значения переменных сконцентрированы и распределены.

• Инференциальная статистика обобщает статистику, полученную из выборки, для населения в целом, к которому принадлежит выборка. Меры населения называются параметрами.

• Описательные статистические данные делают только суммирование свойств выборки, из которой были получены данные, но в выводной статистике показатель из выборки используется для определения свойств населения..

• В выводной статистике параметры были получены из выборки, но не всей популяции; следовательно, всегда существует некоторая неопределенность по сравнению с реальными значениями.