Математическая статистика что изучает: Математическая статистика: основные понятия теории

Математическая статистика: основные понятия теории

Математическая статистика — наука, которая разрабатывает математические методы систематизации и применения статистических данных для практических и научных выводов.

Отрасль тесно связана с математическим аппаратом и с теорией вероятности: часто статистика использует те же формулы и методы. Она помогает описывать данные, анализировать их, строить прогнозы — для этого существуют свои методики и разделы статистики.

Кому нужна математическая статистика

• Ученым, которые работают с результатами экспериментов и исследований и стараются правильно их интерпретировать.
• Социологам, которые занимаются изучением общественного мнения, анализом и группировкой результатов.
• Аналитикам, которые работают в разных отраслях бизнеса: оценивают эффективность действий, строят модели, выявляют тенденции и выдвигают гипотезы.
• Маркетологам, которым важно понимать и уметь работать со статистическими данными, чтобы строить рекламные стратегии по имеющейся информации.
• Аналитикам данных, которым нужно уметь обрабатывать большое количество информации, и в этом помогает статистика.
• Экономистам, которые работают с финансовыми показателями, в том числе со статистикой.
• Инженерам, врачам и другим специалистам, чья работа может быть связана с вычислениями и группировкой данных.

Для чего используется математическая статистика

• Для правильного сбора и обработки статистических данных.
• Для описания больших массивов данных, которые выражают какие-либо явления: от результатов физического эксперимента до соцопроса или информации о посещениях сайта.
• Для представления данных в форме графиков или таблиц.
• Для прогнозирования и проверки гипотез — предположений, которые можно подтвердить или опровергнуть с помощью статистических данных.
• Для избавления от ошибок, которые могут быть связаны с неправильным сбором, обработкой или интерпретацией сведений.
• Для расчета возможных отклонений результата от истины.

С какими понятиями работает статистика

Генеральная совокупность 

Совокупность всех потенциально возможных вариантов, которые можно получить при одинаковых условиях. Измерить генеральную совокупность нельзя, ее размер стремится к бесконечности. Но математическая статистика использует методы, которые помогают понять, как описать ее, — для этого используется выборка.

Выборка

Данные, которые получены при наблюдениях. Размер выборки конечен и ограничен критериями — методами отбора. Таким образом выбирают множество вариантов из генеральной совокупности, по которым в теории можно сделать вывод о целом. Например, если генеральная совокупность — мнение абсолютно всех людей по вопросу, то выборка — результаты опроса по нему.

Репрезентативность

Понятие, которое говорит, насколько показательна выборка, реалистично ли в ней распределены варианты. Выборка считается репрезентативной, если в ней учтено множество параметров и она достоверно отражает генеральную совокупность.

Например, если в выборку попали только пожилые люди, то она не будет репрезентативной для оценки всех возрастных групп. А если изучалась старшая возрастная группа, то генеральной совокупностью будут все пожилые. В этом случае выборка может оказаться репрезентативной.

Репрезентативность обычно получают с помощью рандомизации — объекты или людей для исследования отбирают из генеральной совокупности случайным образом. Так в выборке получится множество разнообразных вариантов. Если же это невозможно, к репрезентативности стараются приблизиться другими способами.

Распределение

Показатель часто описывают через математические формулы. Он показывает частоту, с которой в выборке встречаются разные варианты. В результате можно сделать вывод о том, каких вариантов данных больше, каких меньше — что больше или меньше распространено внутри выборки. Если она репрезентативная, это поможет сделать выводы и о генеральной совокупности.

Визуализация

Чтобы результаты воспринимались легче, их визуализируют. Обычно строят гистограммы распределения — диаграммы со столбцами, размер которых различается в зависимости от значения. Но применяют и другие виды визуализации: точечные графики, круговые диаграммы и так далее.

Числовые характеристики 

Распределения обычно недостаточно, чтобы сделать подробные выводы. Поэтому у вариантов внутри выборки есть ряд характеристик, которые нужны для большей наглядности. Это, например:

• среднее арифметическое — усредненное значение среди всех показателей;
• медиана — значение, которое находится посередине распределения, то есть фактическое среднее;
• мода — значение, которое встречается в выборке чаще всего;
• размах — разница между минимальным и максимальным значением;
• дисперсия — отклонение значений от среднего арифметического. Помогает понять, насколько равномерны результаты;
• коэффициент вариации — значение, которое показывает рассеяние результатов в процентах.

Погрешность

Данные не могут быть стопроцентно точными, поэтому в математической статистике учитывается погрешность — это отклонение имеющихся результатов от объективно реальных. Она помогает понять, насколько точен анализ.

Инструменты для работы с математической статистикой

Таблицы

Это простой инструмент для начинающих. Excel и похожее ПО позволяет автоматически рассчитывать параметры, строить графики и гистограммы.

ПО для работы с данными 

Для работы с математической статистикой могут использоваться Matlab, SPSS, SAS, Stat и другие программы.

Языки программирования

Разработчикам и аналитикам данных может потребоваться самостоятельно писать код для работы со статистикой. Обычно для этого используется язык программирования Python: сейчас есть много библиотек и дополнений для решения математических задач. Это, например, NumPy или Matplotlib.

Как начать изучение статистики

• Статистика — математическая дисциплина, поэтому нужно хорошее знание математики.
• Также статистика тесно связана с теорией вероятности, формулами и расчетами.
• Считать статистические данные вручную сложно, а порой невозможно, так как речь может идти об огромных выборках. Поэтому необходимо владеть хотя бы одним из инструментов, перечисленных выше.

Получить структурированную информацию можно на курсе SkillFactory.

Математическая статистика | это… Что такое Математическая статистика?

Математи́ческая стати́стика — наука, разрабатывающая математические методы систематизации и использования статистических данных для научных и практических выводов.

Во многих своих разделах математическая статистика опирается на теорию вероятностей, позволяющую оценить надёжность и точность выводов, делаемых на основании ограниченного статистического материала (напр., оценить необходимый объём выборки для получения результатов требуемой точности при выборочном обследовании).

Содержание 1 Предмет и методы 2 Примечания 3 Литература 4 См. также 5 Ссылки

Предмет и методы

Математическая статистика — раздел математики, разрабатывающий методы регистрации, описания и анализа данных наблюдений и экспериментов с целью построения вероятностных моделей массовых случайных явлений^[1]. В зависимости от математической природы конкретных результатов наблюдений статистика математическая делится на статистику чисел, многомерный статистический анализ, анализ функций (процессов) и временных рядов, статистику объектов нечисловой природы.

Выделяют описательную статистику, теорию оценивания и теорию проверки гипотез. Описательная статистика есть совокупность эмпирических методов, используемых для визуализации и интерпретации данных (расчет выборочных характеристик, таблицы, диаграммы, графики и т. д.), как правило, не требующих предположений о вероятностной природе данных. Некоторые методы описательной статистики предполагают использование возможностей современных компьютеров. К ним относятся, в частности, кластерный анализ, нацеленный на выделение групп объектов, похожих друг на друга, и многомерное шкалирование, позволяющее наглядно представить объекты на плоскости.

Методы оценивания и проверки гипотез опираются на вероятностные модели происхождения данных. Эти модели делятся на параметрические и непараметрические. В параметрических моделях предполагается, что характеристики изучаемых объектов описываются посредством распределений, зависящих от (одного или нескольких) числовых параметров. Непараметрические модели не связаны со спецификацией параметрического семейства для распределения изучаемых характеристик. В математической статистике оценивают параметры и функции от них, представляющие важные характеристики распределений (например, математическое ожидание, медиана, стандартное отклонение, квантили и др.), плотности и функции распределения и пр. Используют точечные и интервальные оценки.

Большой раздел современной математической статистики — статистический последовательный анализ, фундаментальный вклад в создание и развитие которого внес А. Вальд во время Второй мировой войны. В отличие от традиционных (непоследовательных) методов статистического анализа, основанных на случайной выборке фиксированного объема, в последовательном анализе допускается формирование массива наблюдений по одному (или, более общим образом, группами), при этом решение об проведении следующего наблюдения (группы наблюдений) принимается на основе уже накопленного массива наблюдений. Ввиду этого, теория последовательного статистического анализа тесно связана с теорией оптимальной остановки.

В математической статистике есть общая теория проверки гипотез и большое число методов, посвящённых проверке конкретных гипотез. Рассматривают гипотезы о значениях параметров и характеристик, о проверке однородности (то есть о совпадении характеристик или функций распределения в двух выборках), о согласии эмпирической функции распределения с заданной функцией распределения или с параметрическим семейством таких функций, о симметрии распределения и др.

Большое значение имеет раздел математической статистики, связанный с проведением выборочных обследований, со свойствами различных схем организации выборок и построением адекватных методов оценивания и проверки гипотез.

Задачи восстановления зависимостей активно изучаются более 200 лет, с момента разработки К. Гауссом в 1794 г. метода наименьших квадратов.

Разработка методов аппроксимации данных и сокращения размерности описания была начата более 100 лет назад, когда К. Пирсон создал метод главных компонент. Позднее были разработаны факторный анализ^[2] и многочисленные нелинейные обобщения^[3].

Различные методы построения (кластер-анализ), анализа и использования (дискриминантный анализ) классификаций (типологий) именуют также методами распознавания образов (с учителем и без), автоматической классификации и др.

В настоящее время компьютеры играют большую роль в математической статистике. Они используются как для расчётов, так и для имитационного моделирования (в частности, в методах размножения выборок и при изучении пригодности асимптотических результатов).

Примечания

1. ↑ Вероятностные разделы математики / Под ред. Ю. Д. Максимова.
    — Спб.: «Иван Фёдоров», 2001. — С. 400. — 592 с. — ISBN 5-81940-050-X
2. ↑ Харман Г., Современный факторный анализ. — М.: Статистика, 1972. — 486 с.
3. ↑ Gorban A. N., Kegl B., Wunsch D., Zinovyev A. Y. (Eds.), Principal Manifolds for Data Visualisation and Dimension Reduction, Series: Lecture Notes in Computational Science and Engineering 58, Springer, Berlin — Heidelberg — New York, 2007, XXIV, 340 p. 82 illus. ISBN 978-3-540-73749-0 (а также онлайн).

Литература

• Вероятность и математическая статистика. Энциклопедия / Гл. ред. Ю. В. Прохоров. — М.: Изд-во «Большая Российская Энциклопедия», 1999.
• Вальд А. Последовательный анализ, пер. с англ.- М.: Физматгиз, 1960.
• Ширяев А. Н. Статистический последовательный анализ. Оптимальные правила остановки — М.: Наука, 1976

См. также

• Прикладная статистика
• Статистические методы
• Теория вероятностей
• Теория принятия решений
• Факторный анализ
• Эконометрика

Ссылки

• Шкалы измерения

терминология — В чем разница между математической статистикой и статистикой?

Задавать вопрос

спросил 10 лет, 9 месяцев назад

Изменено 7 лет, 5 месяцев назад

Просмотрено 36 тысяч раз

$\begingroup$

Чем отличается математическая статистика от статистики?

Я прочитал это:

Статистика – это изучение сбора, организации, анализа и интерпретация данных.

Он касается всех аспектов этого, в том числе планирование сбора данных с точки зрения дизайна обследований и эксперименты.

А это:

Математическая статистика – это изучение статистики из математической точки зрения, используя теорию вероятностей, а также другие разделы математика, такая как линейная алгебра и анализ.

Так какая между ними разница? Я могу понять, что процессы сбора не могут быть математическими, но я предполагаю, что организация, анализ и интерпретация являются, я что-то упускаю?

• математико-статистика
• терминология

$\endgroup$

2

$\begingroup$

Есть три типа статистиков;

1. те, кто (предпочитает) работать с реальными данными,
2. те, кто (предпочитает) работать с смоделированными данными,
3. тех, кто (предпочитает) работать с символом $X$.

типа математической статистики будет (3). Как правило, тип (1) у статистиков есть некоторый префикс, присоединенный к разъяснить источник данных, с которыми они работают (биостатистика, эконометрика, психометрия,….) потому что эти поля имеют неявный общий доступ предположения о данных, которые они используют, и некоторые общепринятые порядки достоверности этих предположений.

$\endgroup$

5

$\begingroup$

Математическая статистика концентрируется на теоремах и доказательствах и математической строгости, как и другие разделы математики. Его обычно изучают на математических факультетах, и математические статистики часто пытаются вывести новые теоремы.

«Статистика» включает в себя математическую статистику, но другие области этой области имеют тенденцию концентрироваться на более практических проблемах анализа данных и так далее.

$\endgroup$

5

$\begingroup$

Границы всегда очень размыты, но я бы сказал, что математическая статистика больше сосредоточена на математических основах статистики, тогда как статистика в целом больше зависит от данных и их анализа.

$\endgroup$

$\begingroup$

Нет разницы. Наука Статистика , как ее преподают в академических учреждениях по всему миру, в основном является сокращением от «Математическая статистика». Она делится на «Прикладную (математическую) статистику» и «Теоретическую (математическую) статистику». В обоих случаях статистика является подполем математики (или прикладной математики, если хотите), а все ее принципы и теоремы выведены из чистой математики.

«Нематематическая» статистика, за неимением лучшего термина, была бы (для меня) чем-то вроде процента владения мячом футбольной командой после игры, т. с).

$\endgroup$

15

Статистика в математике: определение, типы и значение

Что такое статистика?

Статистика — это раздел прикладной математики, который включает сбор, описание, анализ и вывод выводов из количественных данных. Математические теории, лежащие в основе статистики, в значительной степени опираются на дифференциальное и интегральное исчисление, линейную алгебру и теорию вероятностей.

Статистики, люди, занимающиеся статистикой, особенно озабочены тем, как сделать надежные выводы о больших группах и общих событиях на основе поведения и других наблюдаемых характеристик небольших выборок. Эти небольшие выборки представляют собой часть большой группы или ограниченное число случаев общего явления.

Ключевые выводы

• Статистика — это изучение и обработка данных, включая способы сбора, обзора, анализа и получения выводов из данных.
• Двумя основными областями статистики являются описательная статистика и статистика вывода.
• Статистические данные могут передаваться на разных уровнях, от нечислового дескриптора (номинальный уровень) до числового относительно нулевой точки (уровень отношения).
• Для сбора статистических данных можно использовать ряд методов выборки, включая простую случайную, систематическую, стратифицированную или кластерную выборку.
• Статистика присутствует почти в каждом отделе каждой компании, а также является неотъемлемой частью инвестирования.

Статистика

Понимание статистики

Статистика используется практически во всех научных дисциплинах, таких как физические и социальные науки, а также в бизнесе, гуманитарных науках, правительстве и производстве. Статистика — это, по сути, раздел прикладной математики, который развился из применения математических инструментов, включая исчисление и линейную алгебру, к теории вероятностей.

На практике статистика — это идея, что мы можем узнать о свойствах больших наборов объектов или событий (населения), изучая характеристики меньшего числа подобных объектов или событий (выборка). Поскольку во многих случаях сбор всеобъемлющих данных обо всем населении слишком дорог, сложен или совершенно невозможен, статистика начинается с выборки, которую можно удобно или недорого наблюдать.

При анализе данных используются два типа статистических методов: описательная статистика и статистика вывода. Статистики измеряют и собирают данные об отдельных лицах или элементах выборки, а затем анализируют эти данные для создания описательной статистики. Затем они могут использовать эти наблюдаемые характеристики выборочных данных, которые правильно называются «статистикой», чтобы делать выводы или обоснованные предположения о неизмеренных (или неизмеренных) характеристиках более широкой совокупности, известных как параметры.

Статистика неофициально восходит к столетиям. Ранние записи переписки между французскими математиками Пьером де Ферма и Блезом Паскалем в 1654 году часто цитируются как ранний пример статистического вероятностного анализа.

Описательная и выводная статистика

Две основные области статистики известны как описательная статистика, которая описывает свойства данных выборки и генеральной совокупности, и статистика логического вывода, которая использует эти свойства для проверки гипотез и получения выводов. Описательная статистика включает среднее (среднее), дисперсию, асимметрию и эксцесс. Выводная статистика включает линейный регрессионный анализ, дисперсионный анализ (ANOVA), логит-/пробит-модели и проверку нулевой гипотезы.

Описательная статистика

Описательная статистика в основном фокусируется на центральной тенденции, изменчивости и распределении выборочных данных. Центральная тенденция означает оценку характеристик, типичного элемента выборки или генеральной совокупности, и включает описательную статистику, такую ​​как среднее значение, медиана и мода. Изменчивость относится к набору статистических данных, которые показывают, насколько велика разница между элементами выборки или генеральной совокупности по измеряемым характеристикам, и включает такие показатели, как диапазон, дисперсия и стандартное отклонение.

Распределение относится к общей «форме» данных, которые могут быть отображены на диаграмме, такой как гистограмма или точечный график, и включает в себя такие свойства, как функция распределения вероятностей, асимметрия и эксцесс. Описательная статистика также может описывать различия между наблюдаемыми характеристиками элементов набора данных. Описательная статистика помогает нам понять коллективные свойства элементов выборки данных и формирует основу для проверки гипотез и прогнозов с использованием логической статистики.

Логическая статистика

Инференциальная статистика — это инструменты, которые статистики используют, чтобы делать выводы о характеристиках населения на основе характеристик выборки и решать, насколько они могут быть уверены в надежности этих выводов. Основываясь на размере выборки и распределении, статистики могут рассчитать вероятность того, что статистика, которая измеряет центральную тенденцию, изменчивость, распределение и взаимосвязь между характеристиками в пределах выборки данных, даст точную картину соответствующих параметров всей совокупности, из которой состоит выборка. нарисован.

Логическая статистика используется для обобщения больших групп, например, для оценки среднего спроса на продукт путем изучения выборки покупательских привычек потребителей или для попытки предсказать будущие события, например для прогнозирования будущей доходности ценной бумаги или класса активов на основе возвращается в течение периода выборки.

Регрессионный анализ – это широко используемый метод статистического вывода, используемый для определения силы и характера взаимосвязи (т. е. корреляции) между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Выходные данные регрессионной модели часто анализируются на предмет статистической значимости, которая относится к утверждению о том, что результат результатов, полученных в результате тестирования или экспериментирования, вряд ли возник случайно или случайно, но, вероятно, может быть связан с конкретной причиной, выясненной данные. Наличие статистической значимости важно для академических дисциплин или практиков, которые в значительной степени полагаются на анализ данных и исследования.

Понимание статистических данных

Корень статистики управляется переменными. Переменная — это набор данных, который можно подсчитать, который отмечает характеристику или атрибут элемента. Например, у автомобиля могут быть такие переменные, как марка, модель, год выпуска, пробег, цвет или состояние. Объединяя переменные в наборе данных (например, цвета всех автомобилей на данной парковке), статистика позволяет нам лучше понять тенденции и результаты.

Существует два основных типа переменных. Во-первых, качественные переменные — это определенные атрибуты, которые часто не являются числовыми. Многие из примеров, приведенных в примере с автомобилем, являются качественными. Другими примерами качественных переменных в статистике являются пол, цвет глаз или город рождения. Качественные данные чаще всего используются для определения того, какой процент результата приходится на ту или иную качественную переменную, а качественный анализ часто не опирается на числа. Например, пытаясь определить, какой процент женщин владеет бизнесом, анализирует качественные данные.

Второй тип переменных в статистике — это количественные переменные. Количественные переменные изучаются численно и имеют вес только тогда, когда речь идет о нечисловом дескрипторе. Подобно количественному анализу, эта информация основывается на цифрах. В приведенном выше примере с автомобилем пробег является количественной переменной. Однако число 60 000 не имеет значения, если не понимать, что это общее количество пройденных миль.

Количественные переменные можно далее разбить на две категории. Во-первых, дискретные переменные имеют ограничения в статистике и предполагают, что между потенциальными значениями дискретных переменных существуют разрывы. Количество очков, набранных в футбольном матче, является дискретной переменной, поскольку (1) не может быть десятичных знаков и (2) команда не может набрать только 1 очко.

Во-вторых, статистика также использует непрерывные количественные переменные. Эти значения работают по шкале — в то время как дискретные значения имеют ограничения, непрерывные переменные часто измеряются десятичными знаками. При измерении роста футболистов можно получить любое значение (в возможных пределах), а рост можно измерять с точностью до 1/16 дюйма, если не больше.

Статистики могут занимать различные должности и должности в компании. По данным Glassdoor, средняя общая сумма вознаграждения статистика по состоянию на декабрь 2021 года составляла 9 долларов.8034. Не менее аналитическая роль специалиста по данным приносила годовую компенсацию почти в 119 000 долларов.

Статистические уровни измерения

После анализа переменных и результатов как части статистики можно выделить несколько результирующих уровней измерения. Статистика может дать количественную оценку результатов следующими способами:

1. Измерение номинального уровня. Нет числового или количественного значения, а качества не ранжированы. Вместо этого измерения номинального уровня представляют собой просто метки или категории, присвоенные другим переменным. Проще всего думать об измерениях номинального уровня как о нечисловых фактах о переменной. Пример. Имя президента, избранного в 2020 году, было Джозеф Робинетт Байден-младший.
2. Измерение порядкового уровня: Результаты могут располагаться по порядку, однако все значения данных имеют одинаковое значение или вес. Хотя числовые измерения порядкового уровня в статистике не могут быть вычтены друг из друга, поскольку имеет значение только положение точки данных. Часто включаемые в непараметрическую статистику, порядковые уровни часто сравнивают с общей группой переменных. Пример: американец Фред Керли был вторым самым быстрым человеком на Олимпийских играх 2020 года в Токио по результатам 100-метрового спринта .
3. Измерение интервального уровня: Результаты можно расположить по порядку; однако различия между значениями данных теперь могут иметь значение. Две разные точки данных часто используются для сравнения течения времени или изменения условий в наборе данных. Часто не существует «отправной точки» для диапазона значений данных, а календарные даты или температуры могут не иметь значимого внутреннего нулевого значения. Пример: инфляция достигла 8,6% в мае 2022 года. В последний раз инфляция была такой высокой в ​​декабре 1981 года.
4. Измерение уровня отношения: Результаты можно расположить по порядку, а различия между значениями данных теперь имеют значение. Однако теперь есть отправная точка или «нулевое значение», которое можно использовать для дальнейшего придания значения статистическому значению. Соотношение между значениями данных теперь имеет значение, включая его расстояние от нуля. Пример. Самая низкая зарегистрированная метеорологическая температура в Антарктиде составила -128,6 градусов по Фаренгейту.

Методы статистической выборки

Для сбора статистической информации часто бывает невозможно собрать данные из каждой точки данных в пределах совокупности. Вместо этого статистика опирается на различные методы выборки для создания репрезентативной подгруппы населения, которую легче анализировать. В статистике существует несколько основных типов выборки.

• Простая случайная выборка требует, чтобы каждый член совокупности имел равные шансы быть выбранным для анализа. В качестве основы для выборки используется вся совокупность, и любой генератор случайных чисел может выбирать элементы выборки на основе случайности. Например, 100 человек выстраиваются в очередь и 10 выбираются наугад.
• Систематическая выборка требует также случайной выборки. Однако его техника немного видоизменена, чтобы его было легче проводить. Генерируется одно случайное число, и затем через заданный регулярный интервал отбираются отдельные лица, пока размер выборки не будет заполнен. Например, 100 особей выстраиваются в ряд и нумеруются. Для выборки выбирается седьмое лицо, за которым следует каждое последующее девятое лицо, пока не будет отобрано 10 элементов выборки.
• Стратифицированная выборка требует большего контроля над вашим образцом. Население делится на подгруппы по схожим признакам. Затем вы подсчитываете, сколько людей из каждой подгруппы будет представлять все население. Например, 100 человек сгруппированы по полу и расе. Затем будет взята выборка из каждой подгруппы в той пропорции, в которой эта подгруппа репрезентативна для населения.
• Кластерная выборка также требует подгрупп. Однако каждая подгруппа должна быть репрезентативной для населения. Вместо случайного выбора людей в подгруппе случайным образом выбирается вся подгруппа.
  

Не знаете, кто из игроков Высшей лиги бейсбола должен был стать самым ценным игроком прошлого года? Статистика, часто используемая для определения стоимости, часто приводится при присуждении награды лучшему игроку. Статистика может включать в себя средний показатель, количество хоум-ранов и украденных баз.

Примеры статистики

Статистика занимает видное место в финансах, инвестициях, бизнесе и мире. Большая часть информации, которую вы видите, и данные, которые вы получаете, получены из статистики, которая используется во всех аспектах бизнеса.

• В инвестировании статистика включает средний объем торгов, 52-недельный минимум, 52-недельный максимум, бета и корреляцию между классами активов или ценными бумагами.
• В экономика статистика включает ВВП, безработицу, потребительские цены, инфляцию и другие показатели экономического роста
• В маркетинге статистика включает коэффициенты конверсии, рейтинг кликов, количество запросов и показатели социальных сетей.
• В бухгалтерия , статистика включает показатели ликвидности, платежеспособности и прибыльности во времени.
• В информационных технологиях статистика включает пропускную способность, сетевые возможности и аппаратную логистику.
• В человеческие ресурсы статистика включает текучесть кадров, удовлетворенность сотрудников и среднюю компенсацию по сравнению с рынком.
  

Почему важна статистика?

Статистика предоставляет информацию для обучения тому, как все работает. Статистика используется для проведения исследований, оценки результатов, развития критического мышления и принятия обоснованных решений. Статистику можно использовать для исследования почти любой области исследований, чтобы выяснить, почему что-то происходит, когда оно происходит и можно ли предсказать его повторение.

В чем разница между описательной и логической статистикой?

Описательная статистика используется для описания или обобщения характеристик выборки или набора данных, таких как среднее значение переменной, стандартное отклонение или частота. Логическая статистика, напротив, использует любое количество методов для связывания переменных в наборе данных друг с другом, например, используя корреляционный или регрессионный анализ. Затем их можно использовать для оценки прогнозов или вывода о причинно-следственной связи.

Кто использует статистику?

Статистика широко используется в самых разных областях и профессиях.