Статистика - это научная дисциплина, которая занимается получением, упорядочиванием и анализом набора данных с целью получения объяснений и прогнозов наблюдаемых явлений.
Статистика состоит из методов, процедур и формул, которые позволяют собирать информацию, а затем анализировать ее и делать из нее соответствующие выводы. Можно сказать, что это Data Science, и его основная цель - улучшить понимание фактов из доступной информации.
Происхождение слова «статистика» обычно приписывается экономисту Готфриду Ахенваллу (прусский, 1719–1772), который понимал статистику как «науку о вещах, принадлежащих государству».
Следует отметить, что статистика НЕ является разделом математики. Он использует инструменты математики так же, как физика, инженерия или экономика, но это не делает их частью математики. Это правда, что они тесно связаны, но статистика и математика - разные дисциплины.
Статистический учет
Одна из фундаментальных характеристик статистики - ее трансверсальность. Его методология применима для изучения различных дисциплин, таких как: биология, физика, экономика, социология и др.
Статистика помогает получить релевантные выводы для изучения всех типов агентов, таких как: люди, животные, растения и т. Д. Обычно это делается с помощью статистических выборок.
Статистические типы
Типы статистики можно разделить на две большие ветви: описательную и выводную.
- Описательная статистика: Относится к методам сбора, организации, обобщения и представления набора данных. В основном это описание основных характеристик данных, для которых обычно используются индикаторы, графики и таблицы.
- Выведенный статистика: Это шаг за рамки простого описания. Это относится к методам, используемым для прогнозирования, обобщения и получения выводов из проанализированных данных с учетом степени существующей неопределенности.
Логическая статистика подразделяется на два больших типа: параметрическая и непараметрическая статистика.
- Параметрическая статистика: Он характеризуется тем, что предполагает, что данные имеют определенное распределение или что указаны определенные параметры, которые должны соблюдаться. Таким образом, например, в параметрическом анализе мы можем работать в предположении, что совокупность распределена как Нормальная (мы должны обосновать наше предположение), а затем делать выводы в предположении, что это условие выполняется.
- Непараметрическая статистика: В нем невозможно предположить какой-либо тип базового распределения в данных или конкретном параметре. Примером такого анализа является биномиальный тест.
Происхождение и история статистики
История статистики датируется 3000 годом до нашей эры. Он был создан с целью сбора необходимой государству информации, например, по сельскому хозяйству и торговле.
В древней Ассирии и Египте есть свидетельства сбора статистических данных. Точно так же в Риме собирались демографические данные жителей империи, такие как данные о рождении и смертности. Это сделано с целью принятия более эффективных решений со стороны правительства.
Позже, в средние века, статистика не достигла больших успехов. Однако в Новое время будут разработаны первая современная статистическая перепись и первая таблица вероятностей возрастов, оба события относятся к 17 веку. Затем, ближе к 20-му веку, математические инструменты теории вероятностей начали внедряться в статистику. Это, в основном, благодаря вкладам Колмогорова и Бореля.
Чтобы узнать больше об истории статистики, приглашаем вас прочитать:
Происхождение статистикиИстория статистикиСтатистические цели
Основные цели статистики:
- Знать характеристики и делать выводы или делать выводы относительно целевой группы. Обычно это результат анализа пробы. Это типично для статистических выводов.
- Это может позволить установить взаимосвязь между различными переменными, найти возможное происхождение явления, изучить изменения в указанном событии и, если возможно, сделать прогнозы относительно него.
- На основании полученных выводов можно принимать решения, например, если мы говорим о статистическом исследовании, проводимом Правительством для определения государственной политики.
- В случае описательной статистики это позволяет иметь современный уровень техники, то есть знать характеристики базы данных, например, путем вычисления показателей центральной тенденции, таких как среднее значение или режим.
- Он поддерживает другие дисциплины, такие как экономика, при анализе и прогнозировании таких показателей, как инфляция или валовой внутренний продукт. Точно так же в области биологии у нас есть биостатистика, которая анализирует, в других случаях, данные о здоровье населения и окружающей среде.
Статистические элементы
Основными элементами статистики являются:
- Население: Группа людей, которые обладают или могут обладать общей характеристической чертой, которую мы хотим исследовать.
- Показывать: Это подгруппа данных, извлеченных из совокупности, которая должна адекватно представлять всю группу.
- Параметры: Это меры, которые предлагают информацию о центре набора данных (меры центральной тенденции), другие - о дисперсии или изменчивости (меры дисперсии), а другие - о положении значения (меры положения, такие как процентили).
- Эксперимент: Процесс или действие, выполняемые намеренно для получения ряда данных или подтверждения или опровержения гипотезы.
- Переменная: Характеристика или качество выборки или генеральной совокупности, которым может быть присвоено значение.
Пример использования статистики в экономике
Статистика широко используется в экономическом анализе. Это помогает нам проверить применение экономической теории на практике. Вот некоторые примеры использования статистики в экономике:
- Подготовка агрегированных макроэкономических показателей.
- Прогнозы относительно будущего поведения спроса.
- Проверить справедливость гипотез, основанных на экономической теории.
- Рассчитайте уровень безработицы.
- Организуйте и представьте экономические данные, такие как: динамика цен, ВВП и т. Д.
Рекомендуется прочитать:
- Случайная переменная
- Простая случайная выборка