Описательная статистика - это дисциплина, которая отвечает за сбор, хранение, упорядочение, создание таблиц или графиков и вычисление основных параметров набора данных.
Описательная статистика вместе со статистическими выводами или статистическими выводами является одним из двух основных разделов статистики. На это указывает его собственное название, он пытается что-то описать. Но не описывайте это каким-либо образом, а количественно. Учитывайте вес коробки с овощами, рост человека или сумму денег, которую зарабатывает бизнес. Об этих переменных можно было бы многое сказать. Например, мы могли указать, что та или иная коробка с помидорами весит много или меньше других. Продолжая другой пример, мы могли бы сказать, что доход компании сильно меняется со временем или что у человека средний рост.
Чтобы продиктовать приведенные выше утверждения о многом, небольшом, высоком, низком, очень переменном или небольшом значении, нам нужны переменные измерения. То есть нам нужно их количественно оценить, предложить число. Имея это в виду, мы могли бы использовать граммы или килограммы в качестве единиц измерения, чтобы найти вес столько коробок с помидорами, сколько мы считаем. После того, как мы взвесим тридцать ящиков, мы узнаем, какие из них весят больше, какие меньше, сколько из них повторяется чаще всего или существует ли большое несоответствие между весами разных ящиков.
Описательная статистика родилась с этой идеей, чтобы собирать данные, хранить их, составлять таблицы или даже графики, которые предлагают нам информацию по определенному предмету. Кроме того, они предлагают нам меры, которые суммируют информацию о большом количестве данных.
Типы статистических переменных
В рамках описательной статистики мы можем описать данные качественно или количественно.
- Качественная переменная: Это относится к качеству. Примеры: цвет глаз или волос человека.
- Количественная переменная: Это количественная мера. Примеры: рост человека в сантиметрах или вес человека в килограммах.
Таким образом, по этим переменным могут быть рассчитаны определенные параметры. Особенно по количественным переменным. Так, например, каково среднее значение цвета глаз? Если есть пять человек с голубым цветом глаз и пять с зеленым цветом глаз, среднее значение будет отличаться от того, что у них средний сине-зеленый цвет глаз. Следовательно, в этом случае невозможно будет вычислить некоторые параметры, которые мы увидим ниже.
Статистическая переменнаяОсновные статистические параметры
Для обобщения информации были придуманы различные формулы, предлагающие меры определенного типа. Таким образом, одни предлагают нам информацию о центре, другие - о дисперсии или изменчивости, а третьи - о положении ценности.
- Меры центральной тенденции: Названы так потому, что они предоставляют информацию о центре наборов данных. Например, среднее значение является мерой тренда или центральной позиции, поскольку среднее дает нам центрированное значение набора данных. Где можно сказать, что находится середина? В центре, примерно посередине. Другой пример меры центральной тенденции - медиана.
- Меры рассеивания: Они также известны как меры изменчивости. Например, стандартное отклонение - это мера изменчивости, поскольку оно говорит нам, сильно ли различаются значения набора данных или нет. Еще двумя примерами мер дисперсии могут быть дисперсия и статистический диапазон.
- Измерения положения: Они не самые известные, но используются часто. Пример этого можно найти в процентилях или децилях. Когда конкретные данные находятся в 90-м процентиле, это означает, что 90% данных ниже этих данных. Существуют и другие меры положения, например квартили, или некоторые варианты, например, первый квартиль.
Распределение частоты
Также интересно посмотреть, как распределяются частоты. Для этого мы должны знать определенные концепции:
- Абсолютная частота: это общее количество повторений наблюдения. Иногда наблюдения могут производиться через определенные промежутки времени.
- Относительная частота: это количество в процентах, которое повторяется наблюдение или их набор.
- Накопленная частота: может накапливаться относительная или накапливаемая абсолютная. Указывает сумму, накопленную до определенного наблюдения.
Таблицы и графики в описательной статистике
Хотя таблицы и графики не являются уникальными для описательной статистики, они характеризуют ее. В отчетах, исследованиях и исследованиях очень часто используются графики. Они помогают нам отображать информацию более простым и ограниченным образом.
Конечно, в таблицах и графиках существует огромное количество типов. Вот несколько примеров часто используемых графиков и таблиц.
- Гистограмма.
- Гистограмма.
- Круговая диаграмма.
- Таблицы вероятностей.
- Двумерные таблицы.
- Ящичная диаграмма.
Примеры описательной статистики
Примером описательной статистики может служить вычисление среднего количества голов футболиста за игру. Это описательная статистика, поскольку мы пытаемся описать переменную (количество голов). В этом случае путем расчета метрики.
Таким образом, сказать, что Роналду забивал 1,05 гола за игру в течение последних 30 игр, - это правильная описательная статистическая фраза.
Мы могли бы также сказать, например, что 30% одноклассников Хуана имеют голубые глаза, 60% - карие, а оставшиеся 10% - черные. Это будет качественная переменная (цвет глаз), но мы описываем частоту, с которой она появляется.