Tilastot on termi, joka on johdettu latinankielisestä sanasta "status", joka tarkoittaa joukkoa lukuja, joita käytetään edustamaan tietoa ihmisen kiinnostuksesta. Se viittaa tekniikkaan, joka on kehitetty määrällisten tietojen keräämiseksi, tarkistamiseksi, analysoimiseksi ja johtopäätösten tekemiseksi. Saatuja tietoja käytetään sitten päätöksentekoprosessissa.
Rahoitusanalyytikot Talousanalyytikot - mitä he tekevät, käyttävät tilastollisia menetelmiä suurten tietomäärien analysointiin, arviointiin ja yhteenvetoon hyödylliseksi matemaattiseksi muodoksi. Tilastoja käytetään lukuisilla tieteenaloilla, kuten liike-elämässä, yhteiskuntatieteissä, valmistuksessa, psykologiassa jne.
Tilastotyypit
Tilastojen tutkimus on ryhmitelty kahteen pääluokkaan. Ne sisältävät kuvaavia ja päätelmällisiä tilastoja.
1. Kuvailevat tilastot
Kuvailevat tilastot kuvaavat väestön perusominaisuuksia ja miten tiedot järjestetään. Tämä antaa analyytikoille mahdollisuuden nähdä tietojen ominaisuudet ja ymmärtää niitä. Oletetaan esimerkiksi, että tietokonekauppa myy elektronisia laitteita, ja 1000 myydystä elektronisesta laitteesta 300 on kannettavaa tietokonetta. Näiden tietojen perusteella yksi tietojen kuvaus olisi 30% näytteestä, joka edustaa kannettavia tietokoneita.
Tutkijat käyttävät kahta päätyyppiä kuvailevista tilastoista, ja ne sisältävät:
Keskeisen taipumuksen mittaus
Keskitaipumus Keskitaipumus Keskitaipumus on kuvaava yhteenveto tietojoukosta yhden arvon kautta, joka heijastaa tiedonjakelun keskipistettä. Variaatiomittausten lisäksi keskiarvo, mediaani ja tila. Niitä käytetään tietojen yleisten suuntausten näyttämiseen. Keskiarvoa käytetään näyttämään tietojoukon kaikkien komponenttien keskiarvo, kun taas mediaani edustaa datan keskiosaa, kuten yliopistoon menevien opiskelijoiden keski-ikä. Tilaa käytetään yleisimpien tietojen näyttämiseen populaatiossa, kuten opiskelijoiden yleisin ikä heidän ensimmäisenä yliopistovuotenaan.
Levitysmitat
Leviämismittaukset osoittavat, kuinka samanlaiset tai erilaiset arvot ovat ja kuinka ne liittyvät toisiinsa. Joitakin tilastoja, joita käytetään kuvaamaan kuinka hajautetaan, ovat alue, kvartilit, varianssit, absoluuttinen poikkeama, taajuusjakauma ja keskihajonta. Standardipoikkeama Tilastollisesta näkökulmasta tietojoukon keskihajonta mittaa poikkeamien suuruutta sisältämien havaintojen arvojen välillä.
Esimerkiksi 20 opiskelijan luokassa matemaattisen työn keskiarvo voi olla 70/100 pistettä. Vaikka keskiarvo on 70 pistettä, se ei tarkoita, että kaikki opiskelijat saavat 70 pistettä. Se tarkoittaa pikemminkin sitä, että tulokset jakautuvat keskimääräisen pistemäärän alapuolelle ja yläpuolelle. Tässä tapauksessa leviämismittareita käytetään osoittamaan, kuinka pisteet jakautuvat.
2. Päätelmätilastot
Perusteellisissa tilastoissa käytetään monimutkaisia matemaattisia laskutoimituksia päätellä suuren väestön suuntauksia. Suurta väestöä analysoitaessa on vaikea analysoida kunkin väestön jäsentä yksi kerrallaan. Pikemminkin tutkijat käyttävät pääteltäviä tilastoja määritellessään muuttujien väliset suhteet otospopulaatiossa ja käyttävät sitten tietoja ennustamaan muuttujien suhteita yleiseen populaatioon.
Esimerkiksi, jos tutkijat analysoivat naimisissa olevien miesten määrää miljoonan miehen väestössä, he keräävät otoksen miljoonan miehen väestöstä ja tekevät sitten yleistyksiä koko väestöstä otoksesta saatujen tietojen perusteella.
Päätelmastotilastojen kaksi pääluokitusta käsittävät seuraavat:
Luottamusväli
Luottamusväli Luottamusväli Luottamusväli on arvio tilastovälistä, joka voi sisältää populaatioparametrin. Tuntematon populaatioparametri löytyy näyteparametrista, joka lasketaan otantatiedoista. Esimerkiksi populaation keskiarvo μ löytyy otoksen keskiarvosta x̅. lasketaan havaittujen tietojen tilastoista, jotka saattavat sisältää tuntemattoman populaatioparametrin todellisen arvon.
Hypoteesin testaus
Hypoteesitestaus Hypoteesitestaus Hypoteesitestaus on menetelmä tilastolliseen päättelyyn. Sitä käytetään testaamaan, onko väestöparametriä koskeva väite oikea. Hypoteesitestaus tapahtuu, kun tutkijat analysoivat otoksen populaatiosta ja käyttävät sitten näitä tietoja väittääkseen suuresta populaatiosta, johon näyte kuuluu.
Tilastojen ominaisuudet
Joitakin potentiaalisia ominaisuuksia, jotka tilaston tulisi sisältää:
1. Täydellisyys
Täydellisyydellä tarkoitetaan osoitusta siitä, onko tietoresurssissa saatavilla tietoja, joita vaaditaan tietopyynnön tyydyttämiseksi. Tietojen täydellisyys on tarpeen havaittujen tietojen oikeellisuuden varmistamiseksi.
2. Johdonmukaisuus
Johdonmukaisuutta tarkastellaan tietojen yhtenäisyyden tai vakauden kannalta. Jotkut yhdenmukaisuuden mittaamiseen käytetyistä tilastoista sisältävät keskihajonnan, alueen ja varianssin. Mitattaessa suurta populaatiota edustavan otoksen tietojen johdonmukaisuutta tutkitaan yleensä keskiarvon keskivirhe.
Lisäksi, kun välineitä käytetään tietojen keräämiseen, johdonmukaisuus voidaan mitata arvioimalla saatujen pisteiden luotettavuus.
3. Riittävyys
Tilastoa pidetään riittävänä, jos ei ole muuta tilastoa, joka voidaan laskea otoksesta. Riittävyyskäsite on yleinen kuvailevissa tilastoissa johtuen vahvasta riippuvuudesta tiedonjakelulomakkeen oletuksesta.
4. Puolueettomuus
Tilastojen harhaisuus määräytyy mitattavan parametrin todellisen arvon ja estimaattorin odotetun arvon välisen eron avulla. Jos näytteenottojakauman keskiarvo ja parametrin odotettu arvo ovat samat, tilastoa pidetään puolueettomana.
Liittyvät lukemat
Finance on maailmanlaajuisen finanssimallinnus- ja arvostusanalyytikon (FMVA) ™ virallinen toimittaja. FMVA®-sertifiointi . Alla olevista lisärahoitusresursseista on hyötyä oppimisen ja urasi etenemisen kannalta:
- Bayesin lause Bayesin lause Tilastossa ja todennäköisyysteoriassa Bayesin lause (tunnetaan myös nimellä Bayesin sääntö) on matemaattinen kaava, jota käytetään ehdollisen
- Korrelaatiomatriisi Korrelaatiomatriisi Korrelaatiomatriisi on yksinkertaisesti taulukko, joka näyttää korrelaatiokertoimet eri muuttujille. Matriisi kuvaa kaikkien taulukon mahdollisten arvoparien välistä korrelaatiota. Se on tehokas työkalu, jolla voidaan tiivistää suuri tietojoukko ja tunnistaa ja visualisoida kuviot annetuissa tiedoissa.
- Suurten lukujen laki Suurten numeroiden laki Tilasto- ja todennäköisyysteoriassa suurten lukujen laki on lause, joka kuvaa saman kokeen toistamisen tulosta suurella määrällä
- Kokonais Todennäköisyyssääntö Kokonais Todennäköisyyssääntö Kokonais Todennäköisyyssääntö (joka tunnetaan myös nimellä kokotodennäköisyyden laki) on ehdolliseen ja marginaaliseen tilastojen perussääntö
