Статистика это что такое: Статистика – это наука, она не терпит приблизительности

Содержание

Статистика – это наука, она не терпит приблизительности

Медицинская статистика здоровья изучает основные показатели, характеризующие санитарное состояние общества (смертность, рождаемость, естественный прирост (или убыль) населения, заболеваемость, инвалидизация и основные параметры физического развития) посредствам исследований и анализа полученных статистических данных; выявляет и устанавливает взаимосвязь этих показателей с различными факторами окружающей среды, это служит основой для разработки оздоровительных и профилактических мероприятий.

Отдел мониторинга обработки и сбора медицинской статистической информации БУ «Медицинский информационно-аналитический центр» готовит к выходу статистический сборник «Здоровье населения Ханты-мансийского автономного округа – Югры и деятельность медицинских организаций в 2015 году».

По сравнению с прошлыми подготовленными изданиями – нынешний дополнен двумя разделами: «Анализ состояния медицинской помощи больным сахарным диабетом» и «Анализ состояния медицинской помощи больным злокачественными новообразованиями», в них собраны данные годового отчета в программном комплексе «Медстат».

В новых разделах показана тенденция онкологической заболеваемости, заболеваемости диабетом населения Югры. Также, закономерности распространения опухолей, расчет темпа прироста, методические подходы к оценке зависимости смертности и заболеваемости, расчет интенсивных и экстенсивных показателей.

Отделом готовится и другой сборник: ««Показатели по медицинскому обслуживанию коренных малочисленных народов Севера по Югре за 2013, 2014, 2015 года», данные в этот сборник также берутся и годового отчета в программном комплексе «Медстат». Собранные данные помогут медицинским работникам четко проследить тенденции оказания медпомощи. Проблема социально-экономического развития коренных народов малочисленных народов Севера, была и остается актуальной в настоящее время для России, которой около 70% территории которой расположено в зоне Севера. Тема здоровья коренных малочисленных народов Севера была и остается актуальной в современных условиях, кстати данной проблеме посвящено много исследовательских работ.

Параллельно с этим проходит обработка формы «1у» (смертность) за 2015 год. Информация поступает из «Ханты-стат», также сформирован отчет по смертности населения округа, проведен анализ за 1-й квартал текущего года.

Собирается еженедельная информация по участковой службе согласно Приказа Департамента здравоохранения Югры «О проведении мониторинга эффективности проводимых мероприятий по снижению уровня смертности в медицинских организациях ХМАО-Югры». на основании статистических данных готовится месячный отчет

Проводится ежедневная работа в информационном геопортале ЕГИСЗ. Идет редактирование данных на сайте http://monitoring.egisz.rosminzdrav.ru.«О картографическом анализе доступности медицинской помощи в Ханты-Мансийском автономном округе – Югре» в Департамент здравоохранения округа.

В связи с переходом с трехвалентной оральной полиомиелитной вакцины на бивалентную оральную полиомиелитную вакцину, отделом организована работа по сбору данных, ведется ежедневный мониторинг самого процесса перехода.

Статья 2. Основные понятия, используемые в настоящем Федеральном законе / КонсультантПлюс

Статья 2. Основные понятия, используемые в настоящем Федеральном законе

Для целей настоящего Федерального закона используются следующие основные понятия:

1) официальный статистический учет — деятельность, направленная на проведение в соответствии с официальной статистической методологией федеральных статистических наблюдений и обработку данных, полученных в результате этих наблюдений, и осуществляемая в целях формирования официальной статистической информации;

2) система государственной статистики — государственная федеральная информационная статистическая система, представляющая собой совокупность позволяющих осуществлять официальный статистический учет первичных статистических данных и административных данных, формируемой на их основе в соответствии с официальной статистической методологией официальной статистической информации и обеспечивающих формирование такой информации информационных технологий и технических средств;

3) официальная статистическая информация — сводная агрегированная документированная информация о количественной стороне массовых социальных, экономических, демографических, экологических и других общественных процессов в Российской Федерации, формируемая субъектами официального статистического учета в соответствии с официальной статистической методологией;

(в ред. Федерального закона от 02.07.2013 N 171-ФЗ)

4) субъекты официального статистического учета — федеральные органы государственной власти, иные федеральные государственные органы, Центральный банк Российской Федерации (Банк России), Пенсионный фонд Российской Федерации, осуществляющие формирование официальной статистической информации в установленной сфере деятельности в соответствии с законодательством Российской Федерации;

(в ред. Федеральных законов от 19.10.2011 N 285-ФЗ, от 08.12.2020 N 406-ФЗ)

5) федеральное статистическое наблюдение — сбор первичных статистических данных и административных данных субъектами официального статистического учета;

6) административные данные — используемая при формировании официальной статистической информации документированная информация, получаемая федеральными органами государственной власти, иными федеральными государственными органами, органами государственной власти субъектов Российской Федерации, иными государственными органами субъектов Российской Федерации, органами местного самоуправления, государственными организациями в связи с осуществлением ими разрешительных, регистрационных, контрольно-надзорных и других административных функций, а также иными организациями, на которые осуществление указанных функций возложено законодательством Российской Федерации;

7) первичные статистические данные — документированная информация по формам федерального статистического наблюдения, получаемая от респондентов, или информация, документируемая непосредственно в ходе федерального статистического наблюдения;

8) пользователи официальной статистической информацией — государственные органы, органы местного самоуправления, юридические и физические лица, обращающиеся к системе государственной статистики или субъектам официального статистического учета за получением необходимой им официальной статистической информации и (или) пользующиеся такой информацией;

(в ред. Федерального закона от 30.12.2020 N 500-ФЗ)

9) национальные счета — совокупность балансовых таблиц и методов их составления, обеспечивающая формирование официальной статистической информации о валовом внутреннем продукте и других макроэкономических показателях.

(п. 9 введен Федеральным законом от 02.07.2013 N 171-ФЗ)

Открыть полный текст документа

Общие вопросы

Ещё больше полезной информации в нашем блоге в Инстаграм @medstatistic

Общие вопросы статистики

Статистикой называют количественное описание и измерение событий, явлений, предметов. Ее понимают как отрасль практической деятельности (сбор, обработка и анализ данных о массовых явлениях), как отрасль знания, т.е. специальную научную дисциплину, и, как совокупность сводных, итоговых цифровых показателей, собранных для характеристики какой-либо области общественных явлений.

Статистика – наука, изучающая закономерности массовых явлений методом обобщающих показателей.

Медицинская статистика – самостоятельная общественная наука, изучающая количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной, позволяющая методом обобщающих показателей изучить закономерности этих явлений, важнейших процессов в экономической, социальной жизни общества, его здоровье, системе организации медицинской помощи населению.

Статистические методы — это совокупность приемов обработки материалов массовых наблюдений, к которым относятся: группировка, сводка, получение показателей, их статистический анализ и т.д.

Статистические методы в медицине используются для:

изучение состояния общественного здоровья населения в целом и его основных групп путем сбора и анализа статистических данных о численности и составе населения, его воспроизводстве, физическом развитии, распространенности и длительности различных заболеваний и т. д.;
выявление и установление связей общего уровня заболеваемости и смертности от каких-либо отдельных болезней с различными факторами окружающей среды;
сбор и изучение числовых данных о сети медицинских учреждений, их деятельности и кадрах для планирования медико-санитарных мероприятий, контроля над выполнением планов развития сети и деятельности учреждений здравоохранения и оценки качества работы отдельных медицинских учреждений;

оценка эффективности мероприятий по предупреждению и лечению заболеваний;
определение статистической значимости результатов исследования в клинике и эксперименте.

Разделы медицинской статистики:

общетеоретические и методические основы статистики,
статистика здоровья населения,
статистика здравоохранения.

что такое и как узнать онлайн — Контур.Экстерн — СКБ Контур

Коды статистики — это цифровые показатели, которые присваиваются при регистрации юридических лиц и индивидуальных предпринимателей и идентифицируют их в соответствии с общероссийскими классификаторами.

В Общероссийском классификаторе видов экономической деятельности (ОКВЭД) вы найдете коды, которые характеризуют вид деятельности предприятия или ИП.

Коды статистики ОКВЭД позволяют определить, может ли организация или предприниматель применять льготы в сфере налогообложения или перейти на определенный налоговый режим. Такие коды нужно указывать при формировании отчетности, а также ежегодно при подтверждении основного вида деятельности в ФСС РФ, чтобы установить определенный тариф по взносам и льготы.

Общероссийский классификатор предприятий и организаций (ОКПО) содержит коды, определяющие вид деятельности организации или ИП. Код ОКПО — это основной код в системе информации Росстата. Его используют в качестве идентификатора при осуществлении межведомственного обмена информацией и для ведения списков юрлиц во всех государственных классификаторах и базах данных.

В Общероссийском классификаторе территорий муниципальных образований (ОКТМО) указаны коды, которые характеризуют организацию и ИП по территориальному признаку. Они нужны при составлении отчетности, для расчета земельного налога, при заполнении платежных документов, например, когда нужно уплатить налоги или выполнить другие расчеты с бюджетом.

При заполнении статистической и бухгалтерской отчетности потребуются коды по технико-экономической и социальной информации. В частности, коды по формам собственности вы найдете в Общероссийском классификаторе форм собственности (ОКФС), коды по организационно-правовым формам — в Общероссийском классификаторе организационно-правовых форм (ОКОПФ).

Еще один код присваивается по общероссийскому классификатору органов государственной власти и управления (ОКОГУ). Он нужен, чтобы идентифицировать органы госвласти, а также присваивается организациям, которые стали объектами статистического наблюдения.

Узнать коды статистики онлайн

Если после регистрации предприятия или ИП вы не получили уведомление с кодами из территориального органа статистики по почте, вы можете загрузить его сами со страницы. Для этого достаточно указать один из реквизитов: ИНН, ОКПО или ОГРН. Точно так же вы можете узнать коды статистики любой другой организации, например вашего контрагента.

Пользуйтесь всеми возможностями Контур.Экстерна

Отправить заявку

Федеральная служба государственной статистики

Федеральная служба государственной статистики (Росстат) является федеральным органом исполнительной власти, осуществляющим функции по формированию официальной статистической информации о социальном, экономическом, демографическом и экологическом положении страны (далее — статистическая информация), а также функции по контролю и надзору в области государственной статистической деятельности на территории Российской Федерации.

Основные функции Росстата:

представление в установленном порядке статистической информации гражданам, Президенту Российской Федерации, Правительству Российской Федерации, Федеральному Собранию Российской Федерации, органам государственной власти, средствам массовой информации, другим организациям, в том числе международным;
разработка и совершенствование научно-обоснованной официальной статистической методологии для проведения статистических наблюдений и формирования статистических показателей, обеспечение соответствия указанной методологии международным стандартам;
разработка и совершенствование системы статистических показателей, характеризующих состояние экономики и социальной сферы;
сбор статистической отчетности и формирование на её основе официальной статистической информации;
контроль за выполнением организациями и гражданами, осуществляющими предпринимательскую деятельность без образования юридического лица, законодательства Российской Федерации в области государственной статистики;
развитие информационной системы государственной статистики, обеспечение её совместимости и взаимодействия с другими государственными информационными системами;
обеспечение хранения государственных информационных ресурсов и защиты конфиденциальной и отнесенной к государственной тайне статистической информации;
реализация обязательств Российской Федерации, вытекающих из членства в международных организациях и участия в международных договорах, осуществление международного сотрудничества в области статистики.

Статистика для агентов чтения журналов и рассылки — SQL Server

Статья
01/25/2022
Чтение занимает 6 мин

Были ли сведения на этой странице полезными?

Оцените свои впечатления

Да Нет

Хотите оставить дополнительный отзыв?

Отзывы будут отправляться в корпорацию Майкрософт. Нажав кнопку «Отправить», вы разрешаете использовать свой отзыв для улучшения продуктов и служб Майкрософт. Политика конфиденциальности.

Отправить

В этой статье

В этой статье данная статья представляет средства статистики производительности для средства чтения журналов репликации и агента рассылки в SQL Server.

Оригинальная версия продукта: SQL Server
Исходный номер КБ: 2892631

Общие сведения

В таблицу и таблицу в базе данных рассылки в Microsoft SQL Server были добавлены mslogreader_history msdistribution_history статистические данные о производительности. Эти статистические данные можно использовать для того, чтобы увидеть недавнюю историю производительности агентов по распространению журналов репликации и репликации.

Примечание

Эти изменения были впервые внесены в следующих SQL Server сборках:

9.00.4220
9.00.3315
10.00.1806
10.00.2714

Каждые пять минут статистика производительности агентов чтения журналов и агентов рассылки записывалась в таблицах истории. По умолчанию сохраняются только данные за последние 48 часов. Процесс очистки удаляет данные старше 48 часов. Значение по умолчанию можно изменить, исполнив сохраненную процедуру и указав sp_changedistributiondb новое значение для history_retention параметра.

Ниже приводится пример производительности из таблицы журналов агента чтения журналов:

<stats state="1" work="9" idle="295"> <reader fetch="8" wait="0"/> <writer write="9" wait="0"/> <sincelaststats elapsedtime="304" work="9" cmds="52596" cmdspersec="5753.000000"> <reader fetch="8" wait="0"/> <writer write="9" wait="0"/> </sincelaststats> </stats>

Можно записать три события состояния:

Состояние	Описание
1	Нормальные события, описывая производительность потока чтения и записи.
2	Поднятые события, которые происходят, когда поток чтения агента ждет дольше времени `-messageinterval` агента. (По умолчанию время составляет 60 секунд.) Если вы заметили события state 2, записанные для агента, это указывает на то, что агенту нужно много времени для записи изменений в пункт назначения.
3	Поднятые события, генерируемые только агентом чтения журналов, когда поток писателей ждет дольше `-messageinterval` времени. Если вы заметили события состояния 3, записанные для агента чтения журналов, это указывает на то, что агенту необходимо длительное время для сканирования реплицируемых изменений из журнала транзакций.

Поток чтения агентов рассылки

Следующая статистика производительности демонстрирует ситуацию, в которой существует задержка в топологии репликации и в которой узким местом является поток чтения агента рассылки. Этот поток запрашивает базу данных рассылки (< сервер рассылки >. . MSdistribution_history. Таблица комментариев) для команд, которые будут применяться к абоненту.

<stats state="1" work="14798" idle="2035">
    <reader fetch="14798" wait="193"/>
    <writer write="12373" wait="9888"/>
    <sincelaststats elapsedtime="424" work="415" cmds="296900" cmdspersec="713.000000">
        <reader fetch="415" wait="7"/>
        <writer write="377" wait="212"/>
    </sincelaststats>
</stats>

Время sincelaststats ожидания автора (212 секунд) отображается высоко. Это время, когда поток писателей ждет поток чтения для поставки буферов, которые поток сочинителя может применяться в базе данных абонентов. Поток считывательных агентов рассылки выполняет sp_MSget_repl_commands сохраненную процедуру.

Если в статистике производительности агента рассылки заметен высокий период ожидания сочинителя, следует изучить производительность выполнения агента рассылки на сервере и базе данных рассылки. В частности, необходимо изучить время выполнения sp_MSget_repl_commands сохраненной процедуры.

Поток сочинителя агента рассылки

Следующая статистика производительности демонстрирует ситуацию, в которой существует задержка в топологии репликации и в которой узким местом является поток чтения агента рассылки. Этот поток запрашивает базу данных рассылки (< сервер рассылки >.. MSdistribution_history. Таблица комментариев) для команд, которые будут применяться к абоненту.

Примечание

Состояние 2, а выход несколько отличается от статистики состояния 1. Данные состояния 2 указывают на то, что поток чтения должен был ждать дольше, чем настроено значение агента -messageinterval рассылки. По умолчанию это -messageinterval значение составляет 60 секунд.

<stats state="2" fetch="48" wait="384" cmds="1028" callstogetreplcmds="321">
<sincelaststats elapsedtime="312" fetch="47" wait="284" cmds="1028" cmdspersec="3. 000000"/>
</stats>

Если значение увеличивается, вы можете снова получить статистику состояния 1, которая напоминает -messageinterval следующие:

<stats state="1" work="1941" idle="0">
    <reader fetch="717" wait="1225"/>
    <writer write="1941" wait="134"/>
    <sincelaststats elapsedtime="764" work="764" cmds="1170730" cmdspersec="1530.000000">
        <reader fetch="258" wait="505"/>
        <writer write="764" wait="50"/>
    </sincelaststats>
</stats>

Примечание

The sincelaststats fetch wait time of 505 seconds is very high.

Если в статистике производительности агента рассылки заметен высокий период ожидания чтения, следует изучить производительность выполнения агента рассылки на сервере и базе данных абонентов. Используйте средство трассировки профилей для проверки производительности процедур репликации, хранимой в хранилище. Обычно сохраненные процедуры называются следующим образом:

sp_MSupd_<ownertablename>
sp_MSins_<ownertablename>
sp_MSdel_<ownertablename>

Кроме того, чтобы определить, является ли узким местом аппаратное или системное, используйте монитор производительности для мониторинга производительности системы. Например, используйте монитор производительности для мониторинга счетчиков физического диска.

Поток чтения агентов чтения журналов

Следующая статистика производительности демонстрирует ситуацию, в которой существует задержка в топологии репликации и в которой узким местом является поток чтения агента чтения журналов. Поток чтения для чтения считывательных книг для чтения журналов считывательных данных проверяет опубликованный журнал транзакций баз данных для команд для доставки в базу данных рассылки.

<Distribution server>..MSlogreader_history.Comments

<stats state="1" work="301" idle="0" >
    <reader fetch="278" wait="0"/>
    <writer write="12" wait="288"/>
    <sincelaststats elapsedtime="301" work="301" cmds="104500" cmdspersec="347.000000">
        <reader fetch="278" wait="0"/>
        <writer write="12" wait="288"/>
    </sincelaststats>
</stats>

The sincelaststats writer wait statistic of 288 seconds appears high. В это время поток писателей ждет, когда поток чтения будет поставлять буферы для применения. Поток агента чтения журналов выполняет sp_replcmds сохраненную процедуру. Если в статистике производительности агента чтения журналов вы заметили высокие потоки ожидания писателя, следует изучить производительность выполнения агента чтения журналов на сервере публикации и базе данных, а затем изучить время выполнения хранимой sp_replcmds процедуры.

Ниже приводится описание каждой статистики производительности:

Статистика	Состояние	Описание
Состояние		Состояние 1. Это состояние указывает, что отчет о производительности является обычным после пакетного коммита. Состояние 2. Поток reader указывает, что пакетное чтение ждет больше времени, чем значение `messageinterval` свойства. Состояние 3. Поток Writer указывает, что пакетная записи ждет больше времени, чем `-messageinterval` значение.
cmds	Только 2	Это состояние указывает количество команд, считываемых агентом рассылки.
callstogetreplcmds	Только 2	Это состояние указывает количество вызовов к храняемой процедуре `sp_MSget_repl_commands` агентом рассылки.
work		Это значение представляет совокупное время, затраченное агентом на работу с момента запуска последнего агента. Время исключает время простоя.
праздный		Это значение представляет совокупное время, которое агент ждет вызова сохраненной процедуры, когда предыдущий вызов не возвращает транзакций или когда число транзакций меньше значения свойства с момента запуска последнего `sp_replcmds` `MaxTrans` агента.
извлечение читателя		Это значение представляет совокупное время, затраченное читателем с момента запуска последнего агента. Время исключает время простоя и время ожидания для записи.
ожидание читателя		Это значение представляет накопительное время ожидания для записи с момента запуска последнего агента. Это значение показывает время, затраченное на ожидание завершения потока записи с помощью буфера данных, прежде чем читатель сможет снова заполнить буфер данных.
автор записи		Это значение представляет совокупное время, затраченное автором с момента запуска последнего агента. Время исключает время простоя и время ожидания чтения. Для записи ожидания это значение представляет время ожидания для чтения с момента запуска последнего агента. Это значение показывает время, затраченное на ожидание завершения заполнения буфера данных потоком чтения перед тем, как автор сможет применить буфер данных.
sincelaststats_elapsed_time		Узел sincelaststats показывает аналогичную статистику за период, начиная с последнего зарегистрированного события статистики. По умолчанию этот период составляет пять минут. Время исключает время простоя. Это значение представляет время, которое прошло с момента последнего записанного события статистики.
sincelaststats work		Это значение представляет время, затраченное агентом после последнего события статистики.
cmds sincelaststats		Это значение представляет количество команд с момента последнего события статистики.
sincelaststats cmdspersec		Это значение представляет количество команд, выполняемых в секунду с момента последнего события статистики.
sincelaststats\reader fetch		Это значение представляет совокупное время, затраченное читателем со времени последнего события статистики. Время исключает время простоя и время ожидания для записи.
sincelaststats\reader wait		Это значение представляет накопительное время ожидания для записи со времени последнего события статистики. Это значение показывает время, затраченное на ожидание завершения потока записи с помощью буфера данных, прежде чем читатель сможет снова заполнить буфер данных.
sincelaststats\writer		Это значение представляет совокупное время, затраченное автором со времени последнего события статистики. Время исключает время простоя и время ожидания чтения.
sincelaststats\writer wait		Это значение представляет время ожидания для чтения с момента последнего события статистики. Это значение показывает время, затраченное на ожидание завершения заполнения буфера данных потоком чтения, прежде чем писатель сможет применить буфер данных.

Скрипт для загрузки MSlogreader_history и MSdistribution_history статистику из XML-данных в таблицу, которую можно запросить легко

Существует четыре примера скрипта, которые помогут извлечь статистику производительности в постоянную таблицу, которую можно легко запрашивать. Существует также сохраненная процедура, которая приблизительно сопоставляет статистику производительности агента чтения журналов со статистикой производительности агента рассылки (то есть с perf_stats_tab таблицей).

Чтобы получить образцы сценариев, посетите этот пример и нажмите кнопку KB2892631.zip, а затем KB2892631.zip файл, вы увидите следующие четыре файла скрипта:

Оригинальная версия файла Perf_stats_script.sql: perf_stats_script.sql
Пересмотренный Usp_move_stats_to_table.sql: usp_move_stats_to_table.sql
Пересмотренный Sp_endtoend_stats.sql: sp_endtoend_stats.sql
Другой скрипт для чтения данных в режиме реального времени или из резервного копирования базы данных рассылки: Additional_Script.sql

Примечание

В perf_stats_tab таблице содержится статистика производительности агента чтения журналов и агента рассылки. Статистику можно запрашивать самостоятельно с помощью WHERE TYPE='Distrib' оговорки или WHERE TYPE='LogRead' оговорки.
Сохраненная процедура открывает курсор на таблице и таблице, а затем вызывает сохраненную процедуру для каждой строки, чтобы извлечь данные статистики производительности XML в move_stats_to_tab mslogreader_history msdistribution_history move_stats_to_tab perf_stats_tab таблицу.

Что такое описательная статистика — СибАК

Практически каждый исследователь сталкивается рано или поздно в своей работе с необходимостью обработки и дальнейшего предоставления статистических данных. Причем это касается самых разных отраслей науки – от технических и медицинских до социологических и культурологических.

Обусловлена такая распространенность тем, что статистические методы помогают получить и обосновать определенные суждения об объектах, субъектах, группах людей и прочем, что обладает определенной внутренней неоднородностью.

Вы можете заказать услугу срочной публикации научных статей в научных журналах. Специалисты издательства СибАК знают, как выполнить работу в сжатые сроки.

Что такое описательная статистика

Те, кто впервые в своей работе сталкивается с обработкой и описанием данных, не всегда четко представляют, в какой форме их корректно отображать и обрабатывать для того, чтобы в дальнейшем подвергнуть статистическому выводу.

Поэтому нужно четко представлять, что такое описательная статистика. Она еще носит название дескриптивной и занимается анализом и обработкой эмпирических данных с проведением необходимой систематизации. Описательная статистика – это сжатая и концентрированная характеристика изучаемого явления, представленная в виде графиков, таблиц, схем и числовых выражений.

Вот что входит в описательную статистику в качестве основных показателей:

переменная, которая не является постоянным. Ее можно не только измерять, но и подвергать изменениям в ходе определенных манипуляций;
экстремумы, или так называемые максимумы и минимумы значений самой переменной;
под вариационными рядами понимают все количественные признаки, которые имеются у каждой единицы статистического наблюдения;
среднее – представляется средним арифметическим или выборочным. Здесь есть несколько параметров, таких как гармоническое, геометрическое, арифметическое и квадратическое. Все они нужны для того, чтобы охарактеризовать центр распределения;
мода представляет собой наиболее часто встречающееся значение в выборке. Правда, она может отражать также и среднее значение класса, обладающего наибольшей частотой;
медиана – это среднее значение чаще всего встречающихся значений выборки;
дисперсия – позволяет оценить отклонения в определенном числе наблюдений. Этот параметр относится к показателям рассеяния вариант.

Помимо этого, для осуществления методов описательной статистики используют еще такие показатели, как квартили, асимметрию, статистические моменты, эксцессы, гипотезы, значимости. Каждый из них играет существенную роль для корректного отображения получаемых данных.

Совокупность выше представленных показателей помогает при визуальном представлении данных осуществить:

фиксацию их относительно осей, придав тем самым вес в числовом отражении;
отобразить, насколько они разбросаны относительно своего центра;
показать асимметричность распределения около центрального положения;
вывести закон распределения данных при помощи гистограммы, таблицы частот или функции.

Как сделать описательную статистику

При выполнении определенного вида работ и решении задач придерживаются следующего порядка.

Собирают все необходимые исходные данные. При этом учитывают размер выборки. Чтобы получить достоверные данные, минимальное число не может быть меньше 1000. Чем оно будет больше, тем точнее получится итоговый результат.
На втором этапе строят вариационный ряд. Все полученные данные упорядочивают по возрастанию. Чтобы это было удобнее выполнить, находят минимальный и максимальный элементы, а затем относительно них переписывают его в нужной последовательности.
В некоторых случаях для упрощения процедуры обработки допускается вычитание из каждого элемента ряда минимального значения. Таким образом, работа дальше ведется не с конкретными размерами, а только с их отклонениями.
На следующем этапе проводят группировку данных. Для этого их разбивают на R интервалов, число которых соотносят с количеством наблюдений.
Затем определяют частости и эмпирические плотности вероятностей (частость используется для того, чтобы заменить частоты при составлении вариационных рядов).
После этих обработок собранной информации необходимо построить полигон. Но для этого первоначально определяют масштаб по осям.
Когда этот этап выполнен, строят гистограмму и эмпирическую функцию распределения.
Используя данные из гистограммы рассчитывают параметры распределения.
И на финальном этапе оформляют результат, который сводят в таблицу, схему, гистограмму, график или прочее.

Обработку статистических параметров методом описательной статистики необходимо проводить на высшем уровне. В противном случае могут пострадать итоговые выводы и результаты научной работы.

Важность корректного представления данных

Статистическое отображение данных важно в любой научной работе. А для публикаций в журналах, индексируемых наукометрическими базами Web of Science и Scopus, нужно особо тщательно относиться к качеству подаваемого материала.

Можно самому разбираться во всех тонкостях и сложных формулах, которые нужно применять. Но, чтобы облегчить и ускорить процесс статистической обработки в исследовании, лучше обратиться к специалистам, которые доступно объяснят даже самые сложные моменты.

Что такое статистика?

ЧТО ТАКОЕ СТАТИСТИКА? — обновлено 08.07.2010

Статистика — это математическая наука, связанная с применением количественных принципов для сбора, анализа и представления числовых данных. Статистическая практика использует данные из некоторой совокупности, чтобы осмысленно описать ее, сделать из нее выводы и принять обоснованные решения. Население может быть сообществом, организацией, производственной линией, прилавком обслуживания или таким явлением, как погода.Статистики определяют, какая количественная модель является правильной для данного типа проблемы, и они решают, какие виды данных следует собирать и анализировать. Прикладная статистика касается применения общей методологии к конкретным проблемам. Это часто требует использования методов компьютерного анализа данных. Вот некоторые примеры статистических проблем:

Интерпретация фактов, связывающих факторы окружающей среды и болезни,

Планирование экспериментов по оценке эффективности фармацевтических препаратов,

Сбор данных для обнаружения целевых сегментов населения,

Исследование рынка для оценки спроса на новый продукт,

Опрос общественного мнения в политике,

Оценка размера популяции животных для помощи в установлении правил сохранения,

Исследования надежности для определения гарантий,

Повышение качества услуги или выпускаемой продукции,

Прогноз погоды,

Анализ ошибок в научных экспериментах и

Прогноз цен на фондовом рынке.

Статистики являются ключевыми участниками научных методологий. Они используют свои количественные знания для разработки схем сбора данных, обработки данных, анализа данных и интерпретации результатов. Кроме того, статистики часто делают критические оценки надежности данных и того, можно ли с уверенностью делать выводы, сделанные на их основе. Они также помогают выявлять вводящие в заблуждение злоупотребления данными, которые могут отображать неточный отчет о ситуации.

Теоретическая статистика касается общих классов задач и развития общей методологии.Статистики обычно разрабатывают модели на основе теории вероятностей. Теория вероятностей — это раздел математики, разрабатывающий модели «случайных вариаций» или «случайных явлений». Она возникла как дисциплина, когда математики 17 века начали вычислять шансы в различных азартных играх. Вскоре стало понятно, как применить разработанную ими теорию к изучению ошибок в экспериментальных измерениях и к изучению человеческой смертности (например, компаниями по страхованию жизни).Теория вероятностей в настоящее время является основной областью с широким применением в науке и технике. Вот несколько примеров:

Моделирование появления солнечных пятен для улучшения радиосвязи,

Моделирование и контроль заторов на автомагистралях и

Теория надежности для оценки вероятности того, что космический аппарат будет функционировать на протяжении всей миссии.

По данным Американской статистической ассоциации, рабочие характеристики лиц, занимающихся статистикой, включают следующие виды деятельности:

Использование данных для решения задач в самых разных областях,

Применение математических и статистических знаний для решения социальных, экономических, медицинских, политических и экологических проблем,

Работа индивидуально и/или в составе междисциплинарной команды,

Поездки для консультаций с другими специалистами или участия в конференциях, семинарах и мероприятиях по повышению квалификации, а также

Расширьте границы статистики и вероятностей с помощью образования и исследований.

Типы статистики – типы, примеры, этапы, приложения и часто задаваемые вопросы

Любые необработанные данные, собранные и организованные в виде числовых значений или таблиц, называются статистикой. Статистика также является математическим исследованием вероятности событий, происходящих на основе известных количественных данных или набора данных.

Статистика пытается сделать вывод о свойствах большой коллекции данных на основе проверки выборки коллекции, что позволяет делать обоснованные предположения с минимальными затратами.Обычно в статистике используются 3 вида средних значений. Это: (i) среднее значение, (ii) медиана и (iii) мода.

Статистика – это наука о сборе, анализе, интерпретации, представлении и организации данных определенным образом. Математические методы, используемые для различной аналитики, включают в себя математический анализ, линейную алгебру, стохастический анализ, теорию теоретико-мерной вероятности и дифференциальные уравнения. Сбор, классификация, организация и отображение числовых данных связаны со статистикой.Это помогает понять разные исходы из него и предвидеть несколько возможностей различных событий. Статистика обсуждает информацию, наблюдения и данные в виде числовых данных. С помощью статистики мы можем найти различные индикаторы центральных тенденций и отклонения различных значений от центра.

Способность анализировать и интерпретировать статистические данные является жизненно важным навыком для исследователей и специалистов в самых разных областях. Вам может потребоваться принимать решения на основе статистических данных, интерпретировать статистические данные в исследовательских работах, проводить собственные исследования и интерпретировать данные.

Типы статистики

Существует два вида статистики: описательная статистика и статистика вывода. В описательной статистике данные или данные сбора описываются в обобщенном виде, тогда как в логической статистике мы используем их для объяснения описательного вида. Оба они используются в больших масштабах. Кроме того, существует еще один вид статистики, в котором описательная статистика переходит в логическую статистику.

Статистика в основном делится на следующие две категории.

Описательная статистика
Логическая статистика

Описательная статистика

В описательной статистике данные описываются в обобщенном виде. Обобщение выполняется по выборке населения с использованием различных параметров, таких как среднее значение или стандартное отклонение. Описательная статистика — это способ использования диаграмм, графиков и сводных показателей для организации, представления и объяснения набора данных.

Данные обычно упорядочиваются и отображаются в виде таблиц или графиков, обобщающих детали, такие как гистограммы, круговые диаграммы, столбцы или точечные диаграммы.
Описательная статистика является описательной и поэтому не требует нормализации помимо собранных данных.

Выводная статистика

В выводной статистике мы пытаемся интерпретировать значение описательной статистики. После того, как Данные были собраны, проанализированы и обобщены, мы используем Инференциальную статистику для описания значения собранных Данных.

Логическая статистика использует принцип вероятности для оценки того, можно ли обобщить тенденции, содержащиеся в исследовательской выборке, на более крупную совокупность, из которой исходно взята выборка.
Инференциальная статистика предназначена для проверки гипотез и исследования взаимосвязей между переменными и может использоваться для прогнозирования населения.
Логическая статистика используется для получения выводов и выводов, т. е. для обоснованных обобщений на основе выборок.

Пример

В классе Данные представляют собой набор оценок, полученных 50 учащимися. Теперь, когда мы возьмем среднее значение данных, результатом будет среднее значение оценок 50 студентов.Если средние оценки, полученные 50 учащимися, составляют 88 из 100, то на основании полученного результата сделаем вывод.

Среднее, медиана и мода в статистике

Среднее: Среднее считается средним арифметическим набора данных, которое находится путем сложения чисел в наборе и деления на количество наблюдений в наборе данных.

Медиана: среднее число в наборе данных, указанное в порядке возрастания или убывания, является медианой.

Режим: число, которое чаще всего встречается в наборе данных и находится в диапазоне между самым высоким и самым низким значением, является режимом.{й} терм {2}\], если n четно.

Мода = наиболее часто встречающееся значение

Меры дисперсии в статистике

Меры центральной тенденции недостаточны для описания полной информации о данных Данных. Поэтому изменчивость описывается величиной, называемой мерой дисперсии.

Различные меры дисперсии включают:

Диапазон в статистике рассчитывается как разница между максимальным значением и минимальным значением точек данных.
Квартильное отклонение, которое измеряет абсолютную меру дисперсии. Точки данных разделены на 3 четверти. Найдите медиану точек данных. Медиана точек данных слева от этой медианы называется верхней квартилем, а медиана точек данных справа от этой медианы называется нижней квартилем. Верхний квартиль — нижний квартиль представляет собой межквартильный размах. Половина этого составляет квартильное отклонение.
Среднее отклонение — это статистическая мера для определения среднего значения абсолютной разницы между элементами в распределении и средним значением или медианой этого ряда.
Стандартное отклонение — это мера степени вариации набора значений.

Пример решенного

1. Какова вероятность выпадения двух решек и одного орла при одновременном подбрасывании 3 монет?

(A) 15

(B) 3/8

(D) 17

Решение:

Шаг 1: Количество возможных исходов при подбрасывании одной монеты = 2. Исходы HHH и ТТТ.

Шаг 2: Возможные результаты при подбрасывании 3 монет: {TTT, THT, TTH, THH, HHT, HTH, HTT, HHH}.

Шаг 3: Количество благоприятных исходов = 3. Благоприятные исходы: THT, TTH, HTT.

Шаг 4: Замена.

Шаг 5: Таким образом, вероятность выпадения двух решек и одного орла равна \[\frac{3}{8}\].

Правильный ответ: (B) \[\frac{3}{8}\].

Этапы статистики

Сбор данных:

Это первый шаг статистического анализа, когда мы собираем данные, используя различные методы в зависимости от случая.

Систематизация собранных данных:

На следующем этапе мы систематизируем собранные данные осмысленным образом. Все данные стали проще для понимания.

Представление данных:

На третьем этапе мы упрощаем данные. Эти данные представлены в виде таблиц, графиков и диаграмм.

Анализ данных:

Анализ необходим для получения правильных результатов.Это часто выполняется с использованием показателей центральных тенденций, показателей дисперсии, корреляции, регрессии и интерполяции.

Интерпретация данных:

На этом последнем этапе делаются выводы. Используется сравнение. На этой основе делается прогнозирование.

Использование статистики

Статистика помогает получить соответствующие количественные данные.
Статистика помогает представить сложные данные для простой и последовательной интерпретации данных в подходящей табличной, диаграммной и графической форме.
Статистика помогает объяснить природу и характер изменчивости посредством количественных наблюдений за явлением.
Статистика помогает отображать данные в табличной форме или в графической форме для правильного понимания.

Приложения статистики

Статистика используется в машинном обучении и интеллектуальном анализе данных.
Статистика используется в математике.
Статистика используется в экономике.

статистика — Викисловарь

Статистику Викисловаря см. в Викисловаре:Статистика и Специальное:Статистика

Английский

В Викиучебнике есть больше информации по этому вопросу:

Викиучебники

Альтернативные формы[править]

Произношение[править]

Этимология 1[править]

От немецкого Statistik , от новой латыни statisticum («государства») и итальянского statista («государственный деятель, политик»). Statistik , введенный Готфридом Ахенваллем (1749 г.), первоначально предназначался для анализа данных о состоянии.

Существительное[править]

статистика ( неисчисляемое )

Дисциплина, преимущественно относящаяся к прикладной математике, связанная с систематическим изучением сбора, представления, анализа и интерпретации данных.
Статистика — единственная математическая область, необходимая для многих социальных наук.
- 1972 , Леонард Дж. Сэвидж, Основы статистики , Довер, стр. 1,
  Что касается статистики , основания включают в себя, при любой интерпретации, о которой я когда-либо слышал, основания вероятности, столь спорного предмета, какой только можно назвать. Как и в других науках, споры об основаниях статистики в какой-то степени отражаются на обыденной практике, хотя и далеко не так катастрофически, как можно было бы себе представить. […] Трудно, однако, судить, в какой мере относительное спокойствие современной статистики обусловлено господством в ней энергичной школы, относительно хорошо договорившейся внутри себя об основаниях.
- 2004 , Дэвид С. Леблан, Статистика : концепции и приложения для науки , издательство Jones and Bartlett Publishers, стр. 61,
  Применение статистики в научном процессе можно разделить на три части: (1) получение данных (план эксперимента и выборки), (2) обобщение и описание данных (исследовательский анализ данных, описательная статистика ), и (3) использование данных выборок и экспериментов для оценки и проверки конкурирующих гипотез о Вселенной (вывод статистики ).
- 2012 1 января, Роберт Л. Дорит, «Перечитывая Дарвина», в American Scientist ‎ ^[1] , том 100, номер 1, страница 23:
  Мы живем в трех измерениях для нашего шестьдесят десять положенных лет. Тем не менее, каждая отрасль современной науки, от статистики до космологии, намекает на процессы, происходящие в масштабах, выходящих за пределы человеческого опыта: миллисекунды и нанометры, эон и световой год.

Замечания по использованию[править]

Производные термины[править]

Переводы[править]

См. также[править]

Этимология 2[править]

Существительное[править]

статистика pl ( только во множественном числе )

Систематический сбор данных об измерениях или наблюдениях, часто связанных с демографической информацией, такой как численность населения, доходы, численность населения в разном возрасте и т. д.
Доступны статистические данные переписи для распределения.
- 1996 , Рон С. Миттельхаммер, Математическая статистика для экономики и бизнеса , Springer, стр. 389,
  Достаточная статистика для данной задачи оценки представляет собой набор статистик или, что то же самое, набор функций случайной выборки, которые обобщают или представляют всю информацию в случайной выборке, которая полезна для оценки любого q (Θ) {\ displaystyle {\ textbf {q}} (\! {\ boldsymbol {\ Theta}} \!)}.
Синоним: (неофициальная) статистика

Переводы[править]

набор измерений

Этимология 3[править]

См. этимологию соответствующей формы леммы.

Существительное[править]

статистика

множественное число от статистика

Как ученые используют статистику, выборки и вероятность, чтобы ответить на исследовательские вопросы · Границы для молодых умов

Аннотация

Исследования показывают, что в среднем человек задает около 20 вопросов в день! Конечно, некоторые из этих вопросов могут быть простыми, например, спросить у учителя, можете ли вы воспользоваться туалетом, но некоторые могут быть более сложными и сложными для поиска ответа. Вот где статистика пригодится! Статистика позволяет нам делать выводы из набора данных и часто называется «наукой о данных». Это также может помочь людям в любой отрасли ответить на их исследовательские или бизнес-вопросы и может помочь предсказать результаты, например, какое шоу вы, возможно, захотите посмотреть дальше в своем любимом видеоприложении. Для социологов, таких как психологи, статистика — это инструмент, который помогает нам анализировать данные и отвечать на вопросы нашего исследования.

Задавать исследовательские вопросы

Ученые задают множество вопросов, на которые можно ответить с помощью статистики.Например, психолога-исследователя может интересовать, как на результаты теста влияет количество сна, которое учащийся получает в ночь перед тестом. Психологи, биологи и многие другие ученые заинтересованы в ответах на вопросы о 90 452 популяции 90 297 или группе людей. Например, биолог может быть заинтересован в изучении определенного типа птиц в качестве исследовательской популяции, психолога, занимающегося развитием, может интересовать исследование детей в возрасте 3–6 лет, а ученого-клинициста могут интересовать пациенты с определенным типом заболеваний. болезнь.Тип статистического анализа, который следует проводить, зависит от заданного вопроса и от того, какие переменные измеряются. Переменные — это факторы, черты или условия, которые могут существовать в различных количествах или типах, например рост, возраст или температура.

Выборка из населения

При ответе на вопросы нашего исследования часто бывает невозможно собрать информацию обо всех в интересующей нас популяции. Например, когда мы смотрим, влияет ли сон на успеваемость, мы не можем собрать информацию о сне и результаты тестов от каждого учащегося в Мир! Вот почему мы собираем данные из выборки лиц, которые лучше всего представляют население.Важно, чтобы характеристики нашей выборки были аналогичны характеристикам всего населения. Социологи следят за тем, чтобы в их выборках были сходные возрастные или этнические группы, типичные для всего населения. Если мы не удостоверимся, что наши выборки имеют те же характеристики, что и все население в целом, могут возникнуть проблемы с ответами на вопросы нашего исследования. Рисунок 1.

Рис. 1. Случайная выборка — это способ отбора выборки таким образом, чтобы она точно представляла генеральную совокупность.
При случайной выборке каждый человек в популяции имеет равные шансы попасть в выборку. В этом примере каждый цвет в популяции также присутствует в выборке, и пропорции каждого цвета также представлены в выборке.

Допустим, ветеринару нужно рассчитать средний вес всех собак. Она берет выборку из пяти собак для взвешивания, находит средний вес своей выборки и делает вывод, что средний вес всех собак составляет от 10 до 15 фунтов.Если вы любитель собак, вы можете заподозрить, что с этим числом что-то не так. Некоторые собаки довольно крупные, поэтому вы можете ожидать, что средний показатель будет выше. Что, если бы ветеринар взял образец только чихуахуа? В таком случае мы, конечно, не можем сказать, что все собаки весят от 10 до 15 фунтов; выборка содержала только одну породу и не была репрезентативной для всех типов собак. Если бы у ветеринара была выборка, которая лучше представляла бы популяцию всех собак, средний вес, измеренный ею по этой выборке, вероятно, был бы совсем другим.

Ключевой метод отбора лиц для включения в выборку для наилучшего представления населения называется случайной выборкой . Ученые используют случайную выборку, чтобы гарантировать, что каждый человек в популяции имеет равную вероятность быть выбранным, и это гарантирует, что выборка наиболее похожа на общую популяцию.

Оценка по образцу

После того, как ученый соберет образец, он или она может захотеть сделать выводы об этом образце и распространить результаты на более широкую популяцию.Например, ученый может захотеть узнать среднее количество часов сна 12-летних детей каждую ночь или средний рост старшеклассников в США. Чтобы оценить значение переменной в популяции (например, средний рост), ученые вычисляют по выборке 90 452 балльных оценок 90 297. Точечная оценка — это число, которое оценивает истинное значение переменной в совокупности, и часто точечная оценка является средним значением. Например, если мы хотим узнать среднее количество детей в семье в городе Чикаго, мы должны собрать случайную выборку семей в Чикаго и спросить каждую семью, сколько детей живет в их доме.Затем, используя эту информацию, мы могли бы рассчитать среднее количество детей в этих домах для расчета нашей точечной оценки. Затем мы можем предположить, что среднее количество детей в нашей выборке очень похоже на среднее количество детей во всех чикагских домохозяйствах (рис. 2).

Рисунок 2. Вместо того, чтобы обходить каждый дом в Чикаго, чтобы определить среднее количество детей в доме, ученые могут взять образец.
Здесь было собрано количество детей из каждого домохозяйства в выборке и рассчитано среднее значение выборки.Ученый обнаружил, что в Чикаго в среднем по два ребенка на семью, что называется точечной оценкой.

Измерения и методы выборки никогда не могут быть точными, поэтому ученые часто используют доверительные интервалы вокруг точечных оценок, чтобы показать диапазон значений, которые, вероятно, содержат истинное среднее значение переменной в совокупности. Чтобы вычислить доверительный интервал, ученый должен сначала вычислить погрешность . Погрешность — это расчетная сумма, которая прибавляется к точечной оценке и вычитается из нее.Это способ численного представления просчетов или ошибок при выборке из совокупности (например, когда выборка не является полностью репрезентативной для совокупности).

Потренируемся вычислять доверительный интервал! Представьте, что мы собираем выборку из 49 студентов для исследования сна и получаем, что средняя продолжительность сна для студентов составляет 10,5 часов (наша точечная оценка). Затем нам нужно вычислить стандартное отклонение , которое представляет собой среднее расстояние между точкой данных каждого человека и общим средним значением.Когда стандартное отклонение мало, это означает, что большинство данных близки по значению к среднему, а большое стандартное отклонение означает, что данные более разбросаны по большему количеству значений. Допустим, в нашей выборке стандартное отклонение составляет 1,5 часа. Затем нам нужно рассчитать погрешность, используя эту формулу:

В этой формуле s представляет собой стандартное отклонение (1,5 ч), а n относится к количеству точек данных в нашей выборке (49 человек). Мы заменяем символы их соответствующими значениями и вычисляем, что наша погрешность равна 0.42 часа сна. Чтобы завершить доверительные интервалы, мы добавляем и вычитаем погрешность из нашей точечной оценки, чтобы получить нижнюю и верхнюю границы доверительного интервала. Психологи обычно используют доверительный интервал 95% для расчета погрешности, что означает, что мы можем быть уверены, что в 95% случаев наш доверительный интервал содержит фактическое среднее значение для населения. Наш доверительный интервал для точечной оценки в нашем примере будет 10,5 ± 0,42 ч, или 10,08 и 10,92. Это означает, что в 95% случаев количество часов сна, которые получают студенты в общей популяции, составляет от 10 часов.08 и 10,92 ч (рис. 3).

Рисунок 3. Доверительные интервалы показывают нам диапазон значений, которые, вероятно, содержат истинное значение генеральной совокупности переменной.
В этом примере показано среднее количество часов сна в нашей выборке (10,5 ч). Столбец показывает 95% доверительный интервал вокруг среднего значения, при этом 0,42 часа сна добавляются к среднему значению и вычитаются из него, чтобы получить погрешность. Доверительный интервал показывает, что истинное среднее количество часов сна, которые получают студенты в общей популяции, составляет где-то между 10.08 и 10,92 ч сна.

Ученые могут уменьшить погрешность несколькими способами, чтобы сделать свои оценки населения более точными. Один из способов — включить в выборку больше людей, чтобы она была более репрезентативной для населения. Еще один способ уменьшить допустимую погрешность — сделать сбор данных как можно более безошибочным, чтобы уменьшить изменчивость данных, например убедиться, что все инструменты измерения (например, весы, опросы, линейки и т. д.) точны в том, что они используют. измеряют.Чем точнее выборка представляет совокупность с использованием случайной выборки и надлежащей практики сбора данных, тем меньше предел погрешности и тем точнее будет доверительный интервал для оценки истинной величины совокупности.

Задавать более сложные исследовательские вопросы

Иногда ученые хотят выйти за рамки простых расчетов, таких как средний рост или возраст в своих популяциях, и понять более сложные аспекты своих популяций.Допустим, нас интересует не только то, сколько спят студенты, но мы хотим знать, насколько упадут результаты тестов после потери нескольких часов сна. Величина эффекта — это значения, которые оценивают величину явления или степень, в которой одна переменная (например, количество часов сна) влияет на другую переменную (например, результаты тестов). Например, если если вы спите всего 3 часа, ваша оценка за тест снижается на несколько баллов по сравнению с тем, когда вы спите 9 часов, вы можете не «потерять сон» из-за потери сна. Хотя разница в баллах есть, это не большая разница. Однако, если после 6 часов сна вы потеряете много баллов за тест, это может сильно повлиять на вашу оценку. В этом случае вы, вероятно, согласитесь, что недосыпание влияет на ваши оценки.

Существуют разные способы расчета размера эффекта в зависимости от вопроса исследования и типа статистики, которую использует ученый. Как только ученый рассчитает размер эффекта, он может определить, является ли эффект малым, средним или большим.Величина эффекта позволяет ученому, а также другим людям, просматривающим результаты, лучше понять влияние определенных переменных на другие переменные в популяции.

Выводы

Ученые задают много разных вопросов, и статистика может ответить на них разными способами. Примеры статистики, которые мы обсуждали в этой статье, — это способы, с помощью которых социологи могут отвечать на простые вопросы из выборок. Но статистика не ограничивается какой-либо областью или областью научных исследований. Статистика помогла ученым узнать, могут ли лекарства излечивать болезни, а инженерам — понять безопасность автомобиля, в котором вы едете. Есть бесконечное количество вопросов, на которые мы можем ответить с помощью статистики.

Глоссарий

Население : ↑ Идентифицированная группа лиц, о которых ученые хотят ответить на вопросы.

Переменная : ↑ Фактор, черта или состояние, которое существует в различных количествах или типах и измеряется в исследованиях.

Случайная выборка : ↑ Способ отбора индивидуумов из популяции, который гарантирует, что каждый индивидуум имеет равную вероятность быть выбранным.

Точечная оценка : ↑ Оценка некоторого значения в совокупности, например, среднего.

Доверительные интервалы : ↑ Диапазон значений вокруг точечных оценок, которые, вероятно, содержат истинное значение переменной в генеральной совокупности.

Допустимая погрешность : ↑ Расчетная сумма, добавляемая и вычитаемая из точечной оценки, которая учитывается при просчетах или ошибках.

Стандартное отклонение : ↑ Среднее расстояние между каждой точкой данных и общим средним значением.

Размер эффекта : ↑ Сообщает нам, насколько велика разница между средними значениями переменных.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Дополнительная литература

Камминг, Г.2013. Понимание новой статистики: размеры эффекта, доверительные интервалы и метаанализ . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Рутледж.

Бакалавр наук в области статистики | Кафедра математики и статистики | Колледж науки и математики

На этой странице:

Почему стоит выбрать статистику?

Статистика отличается от математики как область изучения, но основана на теории вероятностей — математике случая. Бакалавр наук в области статистики — это программа получения степени, в которой упор делается на статистику как на самостоятельную науку, так и на науку об услугах, с мощными приложениями в таких дисциплинах, как биология, медицина, социология, химия, сельское хозяйство, образование, инженерия, экономика, психология и контроль качества.Закончив эту программу, вы должны иметь хорошую квалификацию для работы во многих корпорациях и государственных учреждениях, для которых статистики разрабатывают эксперименты, проводят опросы и анализируют данные. Кроме того, степень бакалавра наук в области статистики готовит вас к аспирантуре в области статистики (или науки, в которой статистика играет решающую роль), после чего у вас будет еще больше возможностей для трудоустройства.

Консультант

Джулан Аль-Яссин, CFA, директор программы актуарных наук
165 Здание математических и микробиологических наук
937-775-4636
[email protected]

Карьера

Не ограничивайтесь одной областью карьеры! Программы бакалавриата и магистратуры по математике и статистике Государственного университета Райта помогут вам приобрести инструменты, которые предоставят практически безграничные возможности трудоустройства после окончания учебы.

Наши выпускники по математике и статистике учатся проводить исследования, решать проблемы, разрабатывать системы — навыки, которые хорошо подходят для любой карьеры, включая медицину и юриспруденцию. Ваши навыки количественного анализа сложных проблем и интерпретации данных откроют многие двери.

выпускников штата Райт уже работают в области актуарной науки, преподавания, математической экономики, статистики, финансов, здравоохранения, математического моделирования, компьютерного моделирования, исследований и системного анализа. Другие были приняты в аспирантуру и профессиональные школы. А в районе Дейтона находится множество предприятий, желающих нанять выпускников штата Райт, в том числе Исследовательская лаборатория ВВС, Ball Aerospace, Infoscitex, Canary Consulting, Applied Optimization, Nationwide Insurance и другие.

Узнайте больше о математике и статистике карьеры и работодателях.

Реальный опыт

Практический опыт – это часть развития аналитических и количественных навыков, за которыми вы пришли в колледж. Наши многочисленные деловые партнеры в районе Дейтона означают, что у вас есть доступ к лучшим экспертам и средствам, где вы можете применить свои знания для решения реальных проблем и, возможно, найти свою будущую карьеру во время стажировок, кооперативов, теневой работы, исследований и других опыт обучения.

Истории успеха

Академический и учебный план

Бакалавр наук в области статистики включает обязательные курсы по математике (исчисление, линейная алгебра) и статистике (прикладная статистика, теория статистики, статистические методы). Продвинутые факультативы по статистике или математике выбираются из обширного меню вариантов (например, экспериментальный дизайн для студентов, заинтересованных в «реальном» использовании статистики, или реальные переменные для тех, кто готовится к аспирантуре по теоретической статистике).Кроме того, студенты проходят несколько курсов по дисциплине, в которой может применяться статистика; биология, инженерия, менеджмент и психология — это лишь некоторые из многих возможностей.

Просмотрите информацию о программе бакалавриата в области статистики, требованиях к получению степени и стратегии планирования выпуска в Академическом каталоге.

Требования к степени бакалавра наук в области статистики (PDF)

Прием

Ознакомьтесь с требованиями для поступления и заполните заявление о приеме.Определите, будете ли вы заниматься статистикой.

Если вы в настоящее время являетесь студентом и хотите сменить специальность, перейдите к форме запроса на изменение основной/неосновной специальности WINGS Express и измените свою специальность. Если вы еще не определились или изучаете статистику, поговорите со своим консультантом о специализации в области статистики.

Логическая статистика – обзор

РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ВЫБОРКИ

Одним из преимуществ работы с выборками является то, что исследователю не нужно наблюдать за каждым членом совокупности, чтобы получить ответ на заданный вопрос.Выборка, взятая случайным образом, представляет совокупность. Можно изучить выборку и сделать выводы о населении, из которого она была взята.

Давайте сосредоточимся на группе, которая составляет выборку. Нас не так интересует реакция отдельного человека, как реакция группы. Индивидуальные значения, конечно, учитываются в группе, но способ сравнения результатов заключается в рассмотрении общего отклика. Данные из групп используются для оценки параметра.Как вы помните, это значения, которые представляют собой среднее значение набора значений, таких как средний возраст или стандартное (которое на самом деле является «средним») отклонением от среднего возраста.

Чтобы увидеть, как это делается, давайте сначала рассмотрим гипотетическую ситуацию. Подумайте, что произойдет, если мы будем изучать переменную генеральной совокупности с нормальным распределением. Если бы мы взяли несколько выборок из этой популяции, каждая выборка теоретически имела бы немного другое среднее значение и стандартное отклонение.Когда все выборочные средние (средние) нанесены на график (если это можно было сделать), они будут иметь тенденцию группироваться вокруг истинного среднего значения генеральной совокупности, μ. Многие были бы даже правы.

Проблема, конечно, в том, что мы не знаем с уверенностью насколько мы близки, взглянув только на один образец. Среднее значение любой данной выборки () может быть по обе стороны от μ и на разном расстоянии от μ.

На рис. 11-1 показано, что может произойти, когда мы берем выборку из населения. Это очень умная идея, которая была использована для иллюстрации концепции выборочного распределения в учебнике Primer of Biostatistics Стэнтона Гланца.² В данном случае население составляют марсиане (как и у тех, кто с Марса). На рис. 11-1А показано частотное распределение высоты 90 587 для каждого члена 90 588 населения, если предположить, что это можно измерить. Но поскольку мы действительно не можем это измерить, обратите внимание на различные 90 587 выборок 90 588, которые были взяты на графиках B, C и D. Точки — выборочные средние значения; они близки, но не точны. Столбцы по обе стороны от средних точек представляют собой стандартные отклонения образцов.

Теперь закрасьте график A. Законы случайной выборки говорят нам, что вероятность выбора каждой из этих выборок одинакова. Они являются довольно хорошими оценщиками параметра среднего роста населения. Крайне маловероятно, что выборка будет состоять только из членов, находящихся на одном конце кривой. В этом случае оценка будет далеко не верной.

Логическая статистика не фокусируется на вопросе «Каков истинный параметр?» Вместо этого мы спрашиваем: «Насколько вероятно, что мы находимся на определенном расстоянии от истинного параметра?» Что нам действительно нужно знать, так это степень изменчивости среди образцов, которая может произойти случайно, и возможность получения аберрантного или необычного образца.Используемый нами метод зависит от выборочного распределения тестовой статистики . Каждый статистический тест опирается на это. Это основа всей теории вывода.

•: Выборочное распределение статистики – это распределение всех значений этой статистики для каждой выборки определенного размера из одной и той же совокупности .

Статистика в данном случае имеет особое значение — это результат анализа данных, который используется для оценки параметра совокупности.Распределение выборки является абстрактным понятием. Распределение статистики выборки является результатом того, что произойдет, если изучить каждую выборку определенного размера. Несмотря на то, что мы изучаем одну случайную выборку, это всего лишь одна из невероятно большого числа возможных выборок, каждая из которых имеет свою собственную статистику.

В оставшейся части главы обсуждается, как генерируются выборочные распределения для различных типов тестовой статистики. Это не фактический шаг в этом процессе проверки логического вывода.Мы не создаем дистрибутив, потому что у нас есть только один образец для работы. Статистики смотрят на размер выборки, тип и изменчивость данных, чтобы определить, какое распределение использовать.

В приведенном выше примере мы говорили об использовании среднего значения выборки, обозначенного как , для оценки параметра совокупности, μ. Многие статистические тесты будут использовать выборочные средние значения при анализе данных. Существуют и другие способы анализа данных, которые приводят к различным типам тестовой статистики. Мы рассмотрим некоторые из них при рассмотрении различных типов данных, но пока давайте сосредоточимся только на выборочных средних значениях как на способе оценки средних значений населения.

Для любой выборки заданного размера мы можем вычислить среднее значение . Если бы мы нанесли значение на частотное распределение, для всех значений для выборок одинакового размера возникла бы закономерность. Распределение выборочных средних имеет то же среднее значение, что и совокупность, но с гораздо меньшим разбросом, чем исходная выборка. Это имеет смысл, поскольку средние значения каждой выборки не будут иметь такой же степени разброса, как отдельные значения. Средние значения, нанесенные на хвосты распределения, будут встречаться реже, поскольку выборочное среднее, которое заметно отклоняется от среднего значения генеральной совокупности, очень маловероятно. Образцы ведут себя предсказуемым образом. Они будут иметь некоторую изменчивость, но если они будут получены из одной и той же совокупности, статистика попадет в предсказуемый набор значений. Распределение выборки является иллюстрацией этой ожидаемой частоты и диапазона.

Рисунок 11-2 представляет собой график средних значений 25 выборок марсианских высот. Когда эти средние значения нанесены на график, возникает нормальное распределение, которое формирует предсказуемую картину. Обратите внимание, что среднее значение всех этих выборок, обозначенное как , такое же, как среднее значение генеральной совокупности, μ, но разброс стандартного отклонения средних значений намного уже, чем исходные данные.Отклонение выборочных средних (в данном случае 25 средних) известно как стандартная ошибка 90 587 среднего 90 588, чтобы отличить его от стандартного отклонения одиночной выборки. Стандартная ошибка среднего обозначается как SE . Как метко отмечает Гланц, «в отличие от стандартного отклонения, которое количественно определяет изменчивость населения, стандартная ошибка среднего количественно определяет неопределенность в оценке среднего». ³

Теоретически, если бы мы взяли средние значения для данной переменной из каждой возможной выборки одинакового размера, мы могли бы изобразить их в виде частотного распределения.Компьютерное моделирование действительно может продемонстрировать этот процесс. Возникает закономерность, попадающая в нормальное распределение 90 587, даже если исходное распределение значений не было нормальным 90 588 . Удивлен? Так было и у меня сначала. Но имеет смысл то, что выборка означает, что имеет тенденцию приближаться к истинному параметру с равными шансами недооценить или переоценить истинное среднее значение.

Рисунок 11-3 представляет собой сгенерированное компьютером выборочное распределение средних значений. Исходная популяция (график А) имела среднее значение 50 и стандартное отклонение 29.На самом деле это было прямоугольное распределение. Все значения от 0 до 100 встречались одинаково часто.

На графиках B и C каждая точка представляет выборочное среднее значение. Средние значения выборок имеют более широкое распределение для меньшего размера выборки 5 (график B) с приблизительно нормальным распределением. Когда размер выборки увеличивается до 30 (график C), распределение средних становится уже.

Оказывается, образцы действуют предсказуемым образом. Эта предсказуемость проявляется не только в выборочных средних, но и в других параметрах.Напомним, что некоторые параметры могут быть весьма абстрактными, например, «риск аварии». Для всех возможных выборок одинакового размера из совокупности рассчитанный риск будет формировать предсказуемый набор значений. Фактический риск в популяции фиксирован, и выборка дает вам оценку этого риска.

Думайте о выборочных распределениях как о предсказуемых наборах чисел, образующих закономерность. Затем остальная часть процесса становится на свои места: если слишком маловероятно, что наша выборочная статистика получена из предсказуемой совокупности, которую мы могли бы ожидать, если бы лечение не имело эффекта, мы отклоняем нулевую гипотезу и объявляем одно лечение значительно лучше. Логика всех статистических тестов основана на этом методе.

Статистика | Вики по математике | Фэндом

Статистика — это широкая математическая дисциплина, изучающая способы сбора, обобщения и получения выводов из данных. Он применим к широкому кругу академических областей от физических и социальных наук до гуманитарных наук, а также к бизнесу, правительству и промышленности.

После сбора данных либо с помощью формальной процедуры выборки, либо каким-либо другим, менее формальным методом наблюдения, графические и числовые сводки могут быть получены с использованием методов описательной статистики.Выбор конкретных методов обобщения зависит от метода сбора данных. Методы описательной статистики можно также применять к данным переписи населения, которые собираются по всему населению.

Если данные можно рассматривать как выборку (подмножество некоторой интересующей совокупности), можно использовать логическую статистику, чтобы сделать выводы о более крупной, в основном ненаблюдаемой совокупности. Эти выводы, которые обычно основаны на идеях случайности и неопределенности, количественно определяемых с помощью вероятностей, могут принимать любую из нескольких форм:

Ответы на основные вопросы да/нет (проверка гипотез)
Оценки числовых характеристик (оценка)
Прогнозы будущих наблюдений (прогноз)
Описание ассоциации (корреляции)
Моделирование взаимосвязей (регрессия)

Процедуры, с помощью которых делаются такие выводы, иногда в совокупности называются прикладной статистикой.Напротив, статистическая теория (или, как академический предмет, иногда называемый математической статистикой) является субдисциплиной прикладной математики, которая использует теорию вероятностей и математический анализ, чтобы поставить статистическую практику на прочную теоретическую основу. (Если прикладная статистика — это то, что вы делаете в статистике, то статистическая теория говорит вам, почему это работает.)

В курсах академической статистики слово statistic (без конечного s ) обычно определяется как числовая величина, рассчитанная на основе набора данных. В этом использовании статистика будет формой множественного числа, означающей набор таких числовых величин. См. статистику для дальнейшего обсуждения.

Менее формально слово статистика (единственное число статистика ) часто используется примерно как синоним данных или просто чисел , типичным примером является спортивная «статистика», публикуемая в газетах. В Соединенных Штатах Бюро трудовой статистики собирает данные о занятости и общих экономических условиях; Кроме того, Бюро переписи публикует большой ежегодный том под названием Statistical Abstract of the United States , основанный на данных переписи.

Этимология

Слово статистика происходит от современной латинской фразы statisticum collegium (лекция о государственных делах), которая дала начало итальянскому слову statista (государственный деятель или политик — сравните со статусом) и немецкому Statistik (первоначально анализ данных о состоянии). Значение сбора и систематизации данных оно приобрело в основном в начале 19 века. Сбор данных о штатах и местностях продолжается, в основном через национальные и международные статистические службы.

История статистики

В IX веке исламский математик Аль-Кинди первым использовал статистику для расшифровки зашифрованных сообщений и разработал первый алгоритм взлома кода в Доме мудрости в Багдаде на основе частотного анализа. Он написал книгу под названием Manuscript on Deciphering Cryptographic Messages , содержащую подробные обсуждения статистики. ^[1] Охватывает методы криптоанализа, шифрования, криптоанализа некоторых шифров и статистического анализа букв и буквенных комбинаций на арабском языке.^[2]

В начале 11 века научный метод Аль-Бируни делал упор на повторные эксперименты. Бируни интересовался тем, как осмыслить и предотвратить как систематические ошибки, так и погрешности наблюдений, такие как «ошибки, вызванные использованием небольших инструментов, и ошибки, сделанные людьми-наблюдателями». Он утверждал, что если инструменты производят ошибки из-за своего несовершенства или идиосинкразических свойств, то необходимо провести несколько наблюдений, качественно проанализировать и на этой основе прийти к «единому здравому смыслу значения искомой константы», будь то среднее арифметическое или «достоверная оценка.^[3]

Современная история

: История статистики профессора Ноэльсона Манилая

Слово статистика произошло от латинского слова «Status» или итальянского слова «Statista», что означает «политическое государство» или правительство. Шекспир использовал слово «государственник» в своей драме «Гамлет» (1602). В прошлом статистика использовалась правителями. Применение статистики было очень ограниченным, но правители и короли нуждались в информации о землях, сельском хозяйстве, торговле, населении своих государств, чтобы оценить их военный потенциал, свое богатство, налогообложение и другие аспекты управления.

Готфрид Ахенвалль использовал слово statistik в немецком университете в 1749 году, что означает политическую науку разных стран. В 1771 году У. Хупер (англичанин) употребил слово статистика в своем переводе «Элементов универсальной эрудиции» барона Б. Ф. Бифорда, в его книге статистика была определена как наука, которая учит нас, каково политическое устройство всех современных государств мира. известный мир. Существует большой разрыв между старой статистикой и современной статистикой, но старая статистика также используется как часть настоящей статистики.

В течение 18 века английские писатели использовали в своих работах слово статистика, поэтому статистика развивалась постепенно в течение последних нескольких столетий. В конце девятнадцатого века было проделано много работы.

В начале 20 века Уильям С. Госсет разработал методы принятия решений на основе небольшого набора данных. В течение 20 века несколько статистиков активно разрабатывали новые методы, теории и приложения статистики. В наши дни доступность электронных компьютеров, безусловно, является важным фактором современного развития статистики.

Основные понятия

Существует несколько подходов к статистике, большинство из которых опирается на несколько основных концепций.

Население и выборка

В статистике население — это совокупность всех объектов (людей и т. д.), о которых нужно сделать выводы. Для этого обычно выбирают 90 268 выборок из 90 269 объектов: подмножество населения. Тщательно изучив выборку, можно сделать 90 268 выводов 90 269 о большей совокупности.

Например, если кто-то хочет определить средний рост взрослых женщин в возрасте 20–29 лет в США, было бы нецелесообразно пытаться найти всех таких женщин и спросить или измерить их рост. Однако, взяв небольшую, но репрезентативную выборку из таких женщин, можно довольно точно определить средний рост всех молодых женщин. Вопрос о взятии репрезентативных проб находится в центре внимания отбора проб.

Случайность, вероятность и неопределенность

Понятие случайности трудно определить точно. В общем, любой результат действия или серии действий, который нельзя предсказать заранее, может быть описан как случайный . Когда статистики используют это слово, они обычно имеют в виду, что, хотя точный результат не может быть известен заранее, множество всех возможных результатов известно или, по крайней мере теоретически, известно. Простым примером является результат подбрасывания монеты: выпадет ли монета 90 268 решкой вверх, 90 269 или 90 268 решкой, 90 269 (в идеале) неизвестно до подбрасывания, но то, что 90 268 есть 90 269, известно, так это то, что результат будет одним из этих двух. возможностей, а не, скажем, на ребре (при условии, что монета не может стоять вертикально на ребре).Множество всех возможных исходов обычно называют пространством выборки .

Вероятность события также трудно определить точно, но в основном она эквивалентна обыденному представлению о вероятности или шансе события. Событие, которое никогда не может произойти, имеет вероятность нулевая ; событие, которое должно произойти, имеет вероятность один . (Обратите внимание, что обратные утверждения не обязательно верны; подробности см. в статье о вероятности.) Все остальные события имеют вероятность строго между нулем и единицей. Чем больше вероятность, тем более вероятно событие и, следовательно, тем меньше наша неопределенность в отношении того, произойдет ли оно; чем меньше вероятность, тем больше наша неопределенность.

Существует несколько основных интерпретаций вероятности, используемых для определения или вычисления вероятностей в статистике:

Интерпретация относительной частоты: Вероятность события – это долгосрочная относительная частота возникновения события. То есть после длинной серии из испытаний вероятность события A принимается равной:

Чтобы сделать это определение строгим, правой части уравнения должен предшествовать предел по мере того, как число испытаний возрастает до бесконечности.

Субъективная интерпретация: Вероятность события отражает нашу субъективную оценку вероятности того, что событие произойдет. Эту идею можно уточнить, если рассмотреть, например, сколько человек должен быть готов заплатить за шанс выиграть определенную сумму денег, если событие произойдет.Для получения дополнительной информации см. Байесовскую вероятность.
Классический подход к определению вероятности : Этот подход требует, чтобы каждый исход был равновероятным. В этом случае вероятность того, что событие А произойдет, равна количеству способов, которыми может произойти А, деленному на количество возможных исходов эксперимента.

Обратите внимание, что интерпретация относительной частоты не требует фактического проведения длинной серии испытаний. Обычно расчеты вероятности в конечном счете основаны на восприятии равновероятных результатов — например, когда кто-то подбрасывает так называемую «честную» монету или бросает «честную» игральную кость.Многие частотные статистические процедуры основаны на простых случайных выборках , в которых каждая возможная выборка данного размера столь же вероятна, как и любая другая.

Предварительная информация и потери

После выбора процедуры для присвоения вероятностей событиям вероятностный характер рассматриваемого явления может быть резюмирован в одном или нескольких распределениях вероятностей. Собранные данные затем рассматриваются как сгенерированные в некотором смысле в соответствии с выбранным распределением вероятностей.

Раздел требует расширения…

Сбор данных

Отбор проб

Основная статья: Выборка (статистика)

Если у вашего бизнеса миллион клиентов, на самом деле невозможно спросить их всех, каково их впечатление от вашего бизнеса. Чтобы провести обследование населения, статистики используют выборку населения. Например, вы можете опросить пять тысяч человек вместо миллиона и все же получить некоторые ответы, близкие к тем, которые вы получили бы, если бы опросили всех.

Экспериментальный проект

Основная статья: Экспериментальный план (статистика)

Сводка данных: описательная статистика

Основная статья: Описательная статистика

Уровни измерения

Основная статья: Уровень измерения

Качественный (категориальный)
Количественный (числовой)

Графические сводки

Основная статья: Статистические графики

Числовые сводки

Основная статья: Сводная статистика

Интерпретация данных: статистика вывода

Основная статья: Статистический вывод

Оценка

Основная статья: Статистическая оценка

Предсказание

Основная статья: Статистический прогноз

Проверка гипотез

Основная статья: Статистическая проверка гипотез

Отношения и моделирование

Корреляция

Основная статья: Корреляция

Две величины называются коррелированными , если большие значения одной имеют тенденцию быть связанными с большими значениями другой ( положительно коррелированы ) или с меньшими значениями другой ( отрицательно коррелированы ). В случае переменных интервала или отношения это часто видно на диаграмме рассеяния данных: положительная корреляция отражается в общей тенденции увеличения точек данных при просмотре слева направо на графике; отрицательная корреляция проявляется в виде общей тенденции к снижению.

Корреляция между двумя переменными представляет собой число, измеряющее силу и обычно направление этой связи. Большинство показателей корреляции принимают значения от -1 до 1 или от 0 до 1.Нулевая корреляция означает, что большие значения одной переменной не связаны ни с более высокими, ни с более низкими значениями другой или, возможно, с обоими. Корреляция, равная 1, подразумевает совершенную положительную корреляцию , что означает, что увеличение одной переменной всегда связано с увеличением другой (и, возможно, всегда одинакового размера, в зависимости от используемой меры корреляции). Наконец, корреляция -1 означает, что увеличение одной переменной всегда связано с уменьшением другой.

Дополнительные сведения см. в статье о корреляции.

Регрессия

Основная статья: Регрессия

Временной ряд

Основная статья: Временные ряды

Интеллектуальный анализ данных

Основная статья: Интеллектуальный анализ данных

Статистика в других областях

Биостатистика
Бизнес-статистика
Хемометрикс
Демография
Экономическая статистика
Инженерная статистика
Эпидемиология
Геостатистика
Психометрия
Статистическая физика

Подразделы или специальности статистики

Математическая статистика
Надежность
Анализ выживания
Контроль качества
Временной ряд
Категориальный анализ данных
Многомерная статистика
Теория больших выборок
Байесовский вывод
Регрессия
Теория выборки
План экспериментов
Статистические вычисления
Непараметрическая статистика
Оценка плотности
Одновременный вывод
Линейный вывод
Оптимальный вывод
Теория принятия решений
Линейные модели
Моделирование данных
Последовательный анализ
Пространственная статистика

Вероятность:

Случайные процессы
Теория массового обслуживания

Смежные области математики

Статистическое программное обеспечение

Основная статья: Список статистического программного обеспечения

Коммерческий

ТЕЛЕЖКА
ЭЧИПЫ (EChips)
Эксель
надстройки: Analyse-It, SigmaXL, statistiXL, WinSTAT, XL STAT ( XL STAT)
СПМ
Минитаб
НКСС
nQuery
ПРОПУСК
Система SAS (SAS)
С
потомки: S-PLUS (С-Плюс), S2, S3, S4, S5, S6
СПСС
Статус
STATISTICA (Статистика)
StatXact, ЛогХакт
SUDAAN (Судаан)
SYSTAT (Систат)

Бесплатные версии коммерческого ПО

Gnumeric — не клон Excel, но реализует многие из тех же функций
R — бесплатная версия S
FIASCO или PSPP — бесплатная версия SPSS

Другое бесплатное ПО

ОШИБКИ — байесовский вывод с использованием выборки Гиббса
ESS — надстройка GNU Emacs
. ..
см. также [1]

Лицензия неизвестна

Всемирная паутина

StatLib — большое хранилище статистического программного обеспечения и наборов данных

Интернет-источники данных

Каталожные номера

↑ Сингх, Саймон (2000). Кодовая книга: наука о секретности от Древнего Египта до квантовой криптографии (1-е изд. Anchor Books). Нью-Йорк: Якорные книги. ISBN 0-385-49532-3.
↑ «Аль-Кинди, Криптография, взлом кодов и шифры».http://www.muslimheritage.com/topics/default.cfm?ArticleID=372. Проверено 12 января 2007 г. .
↑ Глик, Томас Ф.; Ливси, Стивен Джон; Уоллис, Вера (2005), Средневековая наука, технологии и медицина: энциклопедия , Routledge, стр. 89–90, ISBN 0-415-96930-1

Внешние ссылки

91 Статистический вывод

Категориальный, многомерный, анализ временных рядов или анализ выживаемости

Статистика

Описательная статистика

78 8 данные

Индекс дисперсии

Статистические графики 8 Гистограмма Двоичный сюжет Коробчатый участок Контрольная карта Коррелограмма Веерная карта Лесной участок Гистограмма Круговая диаграмма График Q–Q График выполнения Точечная диаграмма Степлот Радиолокационная карта
Непрерывные данные


Сводные таблицы	Сгруппированные данные Распределение частот Таблица сопряженности

Зависимость

3
7
3 Сбор данных
Планирование исследований
Размер эффекта
Стандартная ошибка
Статистическая мощность
Определение размера выборки
Методология обследования
Отбор проб
Стратифицированная выборка
Кластерная выборка
Опрос общественного мнения
Анкета
Контролируемый эксперимент
План экспериментов
Рандомизированный эксперимент
Случайное назначение
Репликация
Блокировка
Факторный эксперимент
Оптимальный дизайн
Неконтролируемые исследования
Естественный эксперимент
Квазиэксперимент
Наблюдательное исследование

6

Статистическая теория

Раздача проб
Статистика заказов
Статистика сканирования
Значение записи
Достаточность
Полнота
Экспоненциальное семейство
Тест перестановки (тест рандомизации)
Эмпирическое распределение
Начальная загрузка
U статистика
Эффективность
Асимптотика
Надежность

Частотный вывод

Несмещенная оценка (Средняя несмещенная минимальная дисперсия, Медиана несмещенная)

Смещенные оценки (максимальная вероятность, метод моментов, минимальное расстояние, оценка плотности)

Доверительный интервал

Проверка гипотез

Мощность

Параметрические тесты (отношение правдоподобия, Вальд, оценка)

Специальные тесты

Z (обычный)

Студенческий т -тест

Качество подгонки (хи-квадрат, G , источник выборки, нормальность выборки, нормальность асимметрии и эксцесса, сравнение моделей, качество модели)

Знаковый ранг (1 образец, 2 образца, 1-факторный анализ)

Шапиро-Уилк

Колмогоров–Смирнов

Байесовский вывод

Байесовская вероятность

Приора

Задний

Доверительный интервал

Коэффициент Байеса

Байесовская оценка

Максимальная апостериорная оценка Корреляция и регрессионный анализ

корреляция


регрессионный анализ	Ошибки и остатки Проверка регрессионной модели Модели со смешанными эффектами Модели одновременных уравнений MARS

Линейная регрессия	Простая линейная регрессия Обычные наименьшие квадраты Общая линейная модель Байесовская регрессия

Нестандартные предикторы	Нелинейная регрессия Непараметрический Полупараметрический Изотонический Прочный Гетероскедастичность Гомоскедастичность

Обобщенная линейная модель	Экспоненциальные семейства Логистика (Бернулли) Биномиальный Пуассона

Раздел дисперсии	Дисперсионный анализ (ANOVA) Ковариационный анализ Многомерный дисперсионный анализ Степени свободы

Категориальные данные

Каппа Коэна
Таблица непредвиденных обстоятельств
Графическая модель
Лог-линейная модель
Критерий Макнемара

Многомерная статистика

Многомерная регрессия

Основные компоненты

Факторный анализ

Кластерный анализ

Классификация

Копулы

Анализ временных рядов

Общие	Разложение Тренд Стационарность Сезонная регулировка Экспоненциальное сглаживание Коинтеграция

Специальные тесты	Причинность Грейнджер Q-статистика Дурбин-Ватсон

Временная область	АКФ ПАКФ XCF АРМА модель АРИМА модель АРКА Векторная авторегрессия

Частотный диапазон	Оценка спектральной плотности Анализ Фурье Вейвлет

Анализ выживаемости

Функция выживания

Каплан-Мейер

Логранговый тест

Частота отказов

Модели пропорциональных опасностей

Модель ускоренного времени отказа Приложения

Биостатистика	Биоинформатика Клинические испытания и исследования Эпидемиология Медицинская статистика

Инженерная статистика	Хемометрикс Разработка методов Вероятностный расчет Процесс и контроль качества Надежность Идентификация системы

Социальная статистика	Актуарная наука Перепись Статистика преступности Демография Эконометрика Национальные счета Официальная статистика Население человек Психометрия

Пространственная статистика	Картография Статистика окружающей среды Географическая информационная система Геостатистика Kriging

РубрикаРазное