Описательная и инференциальная статистика: разница и сравнение

Описательная статистика суммирует и описывает основные характеристики набора данных, предоставляя простую и содержательную информацию. Инференциальная статистика делает выводы или прогнозирует численность населения на основе выборки данных, используя теорию вероятностей и проверку гипотез. Вместе они помогают аналитикам понимать и интерпретировать характеристики данных.

Основные выводы

  1. Описательная статистика обобщает и описывает основные характеристики набора данных, в то время как статистика логического вывода использует выборочные данные, чтобы делать прогнозы или делать выводы о совокупности.
  2. Описательная статистика включает в себя центральную тенденцию и меры дисперсии, в то время как статистика логического вывода включает проверку гипотез и методы оценки.
  3. Описательная статистика обеспечивает основу для анализа данных, в то время как статистика логического вывода позволяет исследователям принимать решения и прогнозы на основе данных.

Описательная статистика против логической статистики

Описательная статистика обобщает и описывает основные характеристики набора данных, такие как среднее значение, медиана и стандартное отклонение. Это дает возможность понять распределение и структуру данных. Логическая статистика использует выборку данных, чтобы сделать выводы о населении, из которого были взяты данные.

Описательная статистика против логической статистики

 

Сравнительная таблица

ОсобенностьОписательная статистикаВыведенный статистика
ЦельОписать характеристики набора данныхДелать выводы о популяции на основе выборки
ФокусСами данныеНаселение, представленное данными
Предоставленная информацияМеры центральной тенденции, дисперсии и распределенияДоверительные интервалы, значения p, проверка гипотез
Размер образцаПрименимо к любому размеруОбычно опирается на выборки, но может применяться к небольшим популяциям.
ОпределенностьОбобщает известные данныеДелает прогнозы или обобщения с присущим им уровнем неопределенности.
ПримерыСреднее значение, медиана, мода, диапазон, стандартное отклонение, частотное распределениеПроверка гипотез, корреляционный анализ, регрессионный анализ, ANOVA
РезультатДиаграммы, таблицы, графикиУтверждения о населении с вероятностью оказаться правдой
ограниченияНевозможно обобщить за пределами набора данныхТребует тщательного отбора выборки и достоверных статистических тестов.

 

Что такое описательная статистика?

Описательная статистика включает в себя методы организации, обобщения и представления данных осмысленным образом. Эти статистические методы направлены на предоставление четкого и краткого обзора основных особенностей и характеристик набора данных. Описательная статистика не предполагает делать выводы или обобщения о более широкой популяции; вместо этого их основная цель — дать представление о конкретном анализируемом наборе данных.

Читайте также:  Cardano против Polkadot: разница и сравнение

Меры центральной тенденции

Описательная статистика включает меры центральной тенденции, такие как среднее значение, медиана и мода. Эти меры обеспечивают центральное или репрезентативное значение, вокруг которого группируются точки данных, давая представление о типичном значении набора данных.

Меры Дисперсии

Другой аспект описательной статистики включает в себя такие меры дисперсии, как диапазон, дисперсия и стандартное отклонение. Эти меры помогают оценить разброс или изменчивость точек данных, предоставляя информацию о том, насколько отдельные значения данных отклоняются от центральной тенденции.

Визуализация данных

Описательная статистика часто дополняется визуальным представлением данных, включая гистограммы, коробчатые диаграммы и диаграммы рассеяния. Эти визуализации улучшают понимание распределения данных, закономерностей и потенциальных выбросов.

описательная статистика
 

Что такое Инференциальная статистика?

Инференциальная статистика предполагает получение выводов или выводов о населении на основе выборки данных. Эта отрасль статистики использует теорию вероятностей и проверку гипотез для экстраполяции результатов за пределы наблюдаемой выборки.

Ключевые идеи:

  1. Население и выборка:
    • Население: Вся группа на учёбе.
    • Пример: Подгруппа населения, используемая для сбора данных.
  2. Методы отбора проб:
    • Случайная выборка: Каждый член генеральной совокупности имеет равные шансы попасть в выборку.
    • Стратифицированная выборка: Популяция делится на подгруппы, и из каждой подгруппы берутся образцы.
    • Выборочное обследование: Популяция делится на кластеры, и целые кластеры выбираются случайным образом.
  3. Проверка гипотезы:
    • Нулевая гипотеза (H0): Заявление, не имеющее никакого эффекта или никакой разницы.
    • Альтернативная гипотеза (H1): Утверждение, указывающее на эффект или различие.
    • Уровень значимости (α): Вероятность отклонения нулевой гипотезы, если она верна (установлена ​​на уровне 0.05).
    • P-значение: Вероятность получения наблюдаемых результатов или, что более важно, при условии, что нулевая гипотеза верна. Более низкое значение p предполагает более сильные доказательства против нулевой гипотезы.
  4. Доверительные интервалы:
    • Диапазон значений, рассчитанный на основе данных выборки, в пределах которого истинный параметр совокупности может находиться с определенным уровнем достоверности (например, 95%).
  5. Регрессивный анализ:
    • Изучение взаимосвязей между переменными для прогнозирования или объяснения результатов.
  6. Методы статистического вывода:
    • Т-тесты: Используется для сравнения средних значений двух групп.
    • ANOVA (дисперсионный анализ): Сравнивает средние значения более чем двух групп.
    • Регрессивный анализ: Прогнозирует взаимосвязь между зависимыми и независимыми переменными.
  7. Ошибки в умозаключении:
    • Ошибка типа I: Неправильное отклонение истинной нулевой гипотезы.
    • Ошибка II типа: Неспособность отвергнуть ложную нулевую гипотезу.
выведенный статистика

Основные различия между описательной и логической статистикой

  • Объем:
    • Описательная статистика: Обобщает и описывает основные особенности набора данных.
    • Выведенный статистика: Делает выводы или делает прогнозы о популяции на основе выборки.
  • Цель:
    • Описательная статистика: Предоставляет представление о характеристиках данных.
    • Выведенный статистика: Экстраполирует результаты выборки, чтобы сделать выводы о популяции.
  • Анализ данных:
    • Описательная статистика: Основное внимание уделяется организации и обобщению данных с использованием таких показателей, как среднее значение, медиана и стандартное отклонение.
    • Выведенный статистика: Включает проверку гипотез, доверительные интервалы и регрессионный анализ для прогнозирования или выводов о популяции.
  • Примеры методов:
    • Описательная статистика: Среднее значение, медиана, мода, диапазон, стандартное отклонение.
    • Выведенный статистика: Проверка гипотез, доверительные интервалы, регрессионный анализ, t-критерии, ANOVA.
  • Цель:
    • Описательная статистика: Предоставляет снимок и обзор набора данных.
    • Выведенный статистика: Целью является сделать обобщения или прогнозы о популяции на основе выборочных данных.
  • Население против выборки:
    • Описательная статистика: Основное внимание уделяется характеристикам наблюдаемого образца.
    • Выведенный статистика: Включает в себя выводы о более широкой совокупности, из которой формируется выборка.
  • Применение:
    • Описательная статистика: Обычно используется для обобщения и представления данных в осмысленной форме.
    • Выведенный статистика: Необходим для прогнозирования, вывода и принятия решений, выходящих за рамки наблюдаемых данных.
  • Пример сценария:
    • Описательная статистика: Расчет среднего дохода выборки.
    • Выведенный статистика: Прогнозирование среднего дохода всего населения на основе выборочных данных.
Разница между описательной и логической статистикой
Рекомендации
  1. https://repository.upenn.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1314&context=marketing_papers
  2. https://journals.library.ualberta.ca/eblip/index.php/EBLIP/article/view/168
  3. https://psycnet.apa.org/record/1994-98130-000
  4. https://arxiv.org/abs/1302.2525
Читайте также:  Кредитный рейтинг против ипотечного кредита: разница и сравнение

Последнее обновление: 11 февраля 2024 г.

точка 1
Один запрос?

Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️

21 мысль о «Описательной и логической статистике: разница и сравнение»

  1. Описательная статистика и статистика, основанная на выводах, необходимы для понимания и интерпретации данных. Описательная статистика обобщает основные характеристики данных, а индуктивная статистика позволяет нам делать прогнозы относительно более широкой популяции.

    Ответить
  2. Описательная статистика и статистика, основанная на выводах, служат разным, но взаимодополняющим целям анализа данных. Понимание их различий повышает ясность интерпретации данных.

    Ответить
  3. В статье представлен всесторонний обзор описательной и инференциальной статистики, выделены их ключевые различия и цели. Эта ясность неоценима для аналитиков и исследователей.

    Ответить
    • Абсолютно, Деванс. Уверенное владение этими статистическими методами имеет основополагающее значение в различных областях, от исследований до бизнес-аналитики.

      Ответить
    • Я не мог не согласиться. Это различие имеет решающее значение для обеспечения точности и надежности аналитических данных, основанных на данных.

      Ответить
  4. Различие между описательной и индуктивной статистикой очевидно. В то время как описательная статистика суммирует характеристики набора данных, индуктивная статистика позволяет нам обобщать и делать прогнозы относительно более крупной популяции.

    Ответить
    • Хорошо сказано, Дэвид. Синергия между этими статистическими методами имеет основополагающее значение для комплексного анализа данных.

      Ответить
  5. В статье дается четкое и краткое объяснение описательной статистики и статистики, основанной на выводах, проливающей свет на их отдельные, но дополняющие друг друга роли в анализе данных.

    Ответить
  6. Описательная статистика и статистика, основанная на выводах, подобны инь и янь анализа данных, каждая из которых по-своему важна для содержательных интерпретаций и прогнозов.

    Ответить
  7. Описательная статистика предлагает комплексное представление о наборе данных, в то время как статистика выводов выводит нас за рамки наблюдаемой выборки, чтобы сделать более широкие выводы обо всей совокупности.

    Ответить
  8. Крайне важно иметь глубокое понимание описательной и логической статистики, чтобы извлекать значимую информацию и делать точные выводы на основе данных.

    Ответить
    • Действительно, Тина. Оба аспекта жизненно важны для обоснованной и эффективной интерпретации данных и принятия решений.

      Ответить
  9. Сравнение описательной и индуктивной статистики весьма показательно. Крайне важно понимать цель и сферу применения каждого из них, чтобы эффективно их использовать.

    Ответить
    • Абсолютно. Ясность описательной и логической статистики имеет основополагающее значение для любого аналитика данных или исследователя.

      Ответить
  10. Различие между описательной и индуктивной статистикой имеет решающее значение. Описательная статистика обеспечивает прочную основу для анализа данных, а логическая статистика позволяет делать более широкие обобщения и прогнозы.

    Ответить
    • Действительно, способность делать выводы о популяции на основе выборки неоценима в процессах исследований и принятия решений.

      Ответить

Оставьте комментарий

Хотите сохранить эту статью на потом? Нажмите на сердечко в правом нижнем углу, чтобы сохранить в свой собственный блок статей!