Estatísticas descritivas BREAKING Down Estatísticas descritivas As estatísticas descritivas, em suma, ajudam a descrever e compreender os recursos de um conjunto de dados específico, fornecendo breves resumos sobre a amostra e as medidas dos dados. Os tipos mais reconhecidos de estatística descritiva são a média, a mediana e o modo, que são utilizados em quase todos os níveis de matemática e estatística. No entanto, existem tipos menos comuns de estatística descritiva que ainda são muito importantes. As pessoas usam estatísticas descritivas para reutilizar informações quantitativas difíceis de entender em um grande conjunto de dados em descrições de tamanho de mordida. A média de pontos de alunos (GPA), por exemplo, fornece uma boa compreensão das estatísticas descritivas. A idéia de um GPA é que é preciso dados de uma ampla variedade de exames, aulas e notas, e os compõe em conjunto para fornecer uma compreensão geral das habilidades acadêmicas gerais de um aluno. Um GPA pessoal de estudantes reflete seu desempenho acadêmico médio. Medidas de estatísticas descritivas Todas as estatísticas descritivas, quer sejam a média, a mediana, o modo, o desvio padrão, a curtose ou a aspereza, são medidas de tendência central ou medidas de variabilidade. Essas duas medidas usam gráficos, tabelas e discussões gerais para ajudar as pessoas a entender o significado dos dados que estão sendo analisados. Medidas de tendência central descrevem a posição central de uma distribuição para um conjunto de dados. Uma pessoa analisa a freqüência de cada ponto de dados na distribuição e descreve-a usando a média, a mediana ou o modo, que medem os padrões mais comuns do conjunto de dados em análise. As medidas de variabilidade ou as medidas de disseminação ajudam a analisar a distribuição da distribuição para um conjunto de dados. Por exemplo, enquanto as medidas de tendência central podem dar a uma pessoa a média de um conjunto de dados, ela não descreve como os dados são distribuídos dentro do conjunto. Assim, enquanto a média dos dados pode ser 65 de 100, ainda pode haver pontos de dados em 1 e 100. As medidas de variabilidade ajudam a comunicar isso descrevendo a forma e a disseminação do conjunto de dados. Gama, quartis. Desvio absoluto e variância são exemplos de medidas de variabilidade. Statistics BREAKING DOWN Statistics Statistics é um termo usado para resumir um processo que um analista usa para caracterizar um conjunto de dados. Se o conjunto de dados depende de uma amostra de uma população maior, o analista pode desenvolver interpretações sobre a população principalmente com base nos resultados estatísticos da amostra. A análise estatística envolve o processo de coleta e avaliação de dados e, em seguida, resumindo os dados em uma forma matemática. Os métodos estatísticos analisam grandes volumes de dados e suas propriedades. As estatísticas são usadas em várias disciplinas, como psicologia, negócios, ciências físicas e sociais. Humanidades, governo e fabricação. Os dados estatísticos são coletados usando um procedimento de exemplo ou outro método. São utilizados dois tipos de métodos estatísticos na análise de dados: estatística descritiva e estatística inferencial. As estatísticas descritivas são utilizadas para sintetizar dados de uma amostra que usa a média ou o desvio padrão. As estatísticas inferenciais são usadas quando os dados são vistos como uma subclasse de uma população específica. Um meio é a média matemática de um grupo de dois ou mais números. A média para um conjunto especificado de números pode ser calculada de várias maneiras, incluindo a média aritmética. O que mostra o quão bem uma mercadoria específica executa ao longo do tempo, e a média geométrica. Que mostra os resultados de desempenho de uma carteira de investidores investida na mesma commodity no mesmo período. Análise de regressão A análise de regressão determina em que medida fatores específicos como taxas de juros, preço de um produto ou serviço ou indústrias ou setores particulares influenciam as flutuações de preços de um bem. Isso é retratado na forma de uma linha direta chamada regressão linear. Skewness descreve o grau em que um conjunto de dados varia de distribuição padrão em um conjunto de dados estatísticos. A maioria dos conjuntos de dados, incluindo os retornos de commodities e os preços das ações, têm uma inclinação positiva, uma curva inclinada para a esquerda da média de dados, ou inclinação negativa, uma curva distorcida em direção ao direito da média de dados. A curtose mede se os dados são de cauda leve ou de cauda pesada que se correlacionam com uma distribuição padrão. Conjuntos de dados com alta cursite têm caudas pesadas, o que resulta em menos risco de investimento. Conjuntos de dados com baixa cursite têm colas leves, o que resulta em maior risco de investimento. A diferença é uma medida do intervalo de números em um conjunto de dados. A variância mede a distância de cada número no conjunto é da média. A diferença pode ajudar a determinar o risco que um investidor pode aceitar ao comprar um investimento. Análise de Variância Ronald Fisher desenvolveu o método de análise de variância. Ele é usado para decidir o efeito que as variáveis solitárias têm em uma variável dependente. Pode ser usado para comparar o desempenho de diferentes ações ao longo do tempo.
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