En esta parte de las estadísticas y el tutorial de probabilidad, aprenderá qué es la estadística descriptiva y cómo calcular el valor cetral de los datos utilizando diferentes métodos como media aritmética, media geométrica y más. También aprenderá a hacer otros cálculos, como varianza, desviación estándar y más.
El propósito de las estadísticas descriptivas es presentar una masa de datos en una forma más comprensible. Podemos resumir los datos en números como (a) alguna forma de promedio, o en algunos casos una proporción, (b) alguna medida de variabilidad o extensión, y (c) cantidades como cuartiles o percentiles, que dividen los datos para que Ciertos porcentajes de los datos están por encima o por debajo de estas marcas. Además, podemos optar por describir los datos mediante varias pantallas gráficas o por los gráficos de barras llamados histogramas, que muestran la distribución de datos entre varios intervalos de la cantidad variable.
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Se utilizan varios «promedios» para indicar un valor central de un conjunto de datos. Algunos de estos se denominan medios.
De estos «promedios», el más común y familiar es la media aritmética, definida por
La media geométrica, la media logarítmica y la media armónica son importantes en algunas áreas de ingeniería. La media geométrica se define como la enésima raíz del producto de N observaciones: media geométrica:-
La media logarítmica de dos números viene dada por la diferencia de los logaritmos naturales de los dos números, divididos por la diferencia entre los números. Se usa particularmente en transferencia de calor y transferencia de masa.
Media logarítmica =
La media armónica implica inversos, es decir, uno dividido por cada una de las cantidades. La media armónica es la inversa de la media aritmética de todas las inversas. Media armónica =
¿Qué es Probabilidades y estadística descriptiva e inferencial?
La diferencia entre las estadísticas descriptivas y inferenciales se puede rastrear claramente por las siguientes razones:
- Las estadísticas descriptivas son una disciplina que se ocupa de describir la población diseñada. Las estadísticas inferenciales son un tipo de estadísticas; que se centra en deducir conclusiones sobre la población, sobre la base del análisis y la observación de la muestra.
- Las estadísticas descriptivas recopilan, organiza, analiza y presenta los datos significativamente. Por el contrario, las estadísticas inferenciales, comparen los datos, verifique la hipótesis y realice pronósticos en los resultados futuros.
- Existe una representación esquemática o de tabla del resultado final en estadísticas descriptivas, mientras que el resultado final se muestra en forma de probabilidad.
- Las estadísticas descriptivas describen una situación, mientras que las estadísticas inferenciales explican la probabilidad de que ocurra un evento.
- Las estadísticas descriptivas explican los datos, que ya se conocen, para resumir la muestra. Por el contrario, las estadísticas inferenciales intentan lograr la conclusión para conocer a la población; que va más allá de los datos disponibles.
Por lo tanto, tenemos una discusión suficiente sobre los dos temas, todo lo que tiene que saber es que las estadísticas descriptivas se refieren a la ilustración de su conjunto de datos actual, mientras que las estadísticas inferenciales se centran en hacer hipótesis en la población adicional, que va más allá del conjunto de datos en cuestión. Si bien las estadísticas descriptivas proporcionan la suma de los datos que el investigador realmente ha estudiado, mientras que las estadísticas inferenciales hacen generalización, lo que significa que los datos proporcionados no se estudian realmente.
¿Qué es Probabilidades y estadística descriptiva?
Descripción general • El objetivo general de este «curso corto» en estadísticas es proporcionar una introducción a los métodos estadísticos descriptivos e inferenciales, con un enfoque en el uso de MATLAB para la implementación. • Los cuatro módulos son: – – – –
• Cada conferencia se complementará con un tutorial de MATLAB sobre el mismo tema: trabajaremos en parte o todo el tutorial después de revisar los conceptos; ¡Cualquier cosa que no llegamos debe revisarse fuera de clase! 2
Estadísticas – A (muy breve) Introducción • 1663 – Se publicaron observaciones naturales y políticas sobre los proyectos de ley de mortalidad por parte de John Graunt – Motivado por el deseo de basar la política en los datos demográficos
• 1700 – Laplace introduce la distribución y regresión normales a través de su estudio de astronomía • 1800 – Quetelet aplica un análisis estadístico a la biología humana • El propósito central de las estadísticas es aprender más sobre alguna población de interés (por ejemplo, todos los humanos en el mundo) – – Sin embargo, ¡muy raramente, si alguna vez, tenemos acceso a cada individuo de la población! • “Muestra”: un subconjunto de toda la población • ??? – Compilación de datos sobre toda la población
– Con una muestra en la mano, buscamos resumir esos datos (usando estadísticas descriptivas) o usar los datos para hacer alguna predicción o declaración sobre la población (usando estadísticas inferenciales) 3
El «dogma central de las estadísticas» utilizados para resumir los datos; (Este es el foco para hoy)
solía hacer inferencias sobre la población
¿Qué es estadística inferencial en probabilidad y estadística?
Discutimos poblaciones y muestreo en la página 1.2. Como investigadores, a menudo estamos tratando de crear un modelo del mundo que nos rodea a partir de los datos que recopilamos y generalizamos a nuestra población de interés, haciendo declaraciones que seguramos se extienden más allá de los límites de nuestra muestra. Las propiedades de la distribución normal nos permiten hacer tales inferencias con cautela para probar nuestras hipótesis y calcular cuán seguros podemos estar sobre nuestros resultados. Field (2009), los capítulos 1 y 2 y Connolly (2007) El Capítulo 5 de OURRESOURCEPAGE podría ayudarlo con este tema si nuestra introducción es demasiado breve.
Las estadísticas inferenciales se utilizan para hacer generalizaciones sobre las características de su muestra, o asociaciones entre variables en su muestra, a las características/asociaciones en la población más amplia. Tales inferencias requieren que tenga una muestra adecuadamente grande y representativa. También requieren que haga ciertas suposiciones sobre sus datos, muchos de los cuales pueden probarse directamente.
Por lo general, cuando realiza investigaciones, desea probar un presentimiento o una hipótesis que tiene sobre una población. Hay varios pasos para probar su hipótesis:
Comencemos por hablar de hipótesis. Probablemente note que hay dos tipos de hipótesis mencionados en estos pasos; Su hipótesis inicial (a menudo llamada hipótesis alternativa) y algo llamado hipótesis nula. Para explicarlos, tomemos un ejemplo de una pregunta de investigación específica:
¿Las niñas tienen logros educativos superiores que los niños a los 14 años?
¿Qué es la estadística descriptiva y de ejemplos de aplicación de la misma?
Las estadísticas descriptivas se utilizan para resumir cuantitativamente o visualmente las características de una muestra. Mediante el uso de ciertos datos de herramientas de una muestra, se pueden analizar para atrapar ciertas tendencias o patrones seguidos de ello. Ayuda a organizar los datos en un formato más manejable y legible.
Las estadísticas descriptivas se pueden definir como un campo de estadísticas que se utiliza para resumir las características de una muestra utilizando ciertas técnicas cuantitativas. Ayuda a proporcionar resúmenes simples y precisos de la muestra y las observaciones utilizando medidas como media, mediana, varianza, gráficos y gráficos. Las estadísticas descriptivas univariadas se utilizan para describir los datos que contienen solo una variable. Por otro lado, se utilizan estadísticas descriptivas bivariadas y multivariadas para describir datos con múltiples variables.
Las medidas de tendencia central y las medidas de dispersión son dos tipos de estadísticas descriptivas que se utilizan para resumir cuantitativamente las características de los datos agrupados y no agrupados. Cuando se realiza un experimento, los datos sin procesar obtenidos se conocen como datos no agrupados. Cuando estos datos se organizan lógicamente, se conoce como datos agrupados. Para representar visualmente los datos, las estadísticas descriptivas usan gráficos, gráficos y tablas. Algunos tipos importantes de estadísticas descriptivas se dan a continuación.
En estadísticas descriptivas, las medidas de tendencia central se utilizan para describir los datos determinando un único valor central representativo. Las medidas importantes de tendencia central se dan a continuación:
Media: la media se puede definir como la suma de todas las observaciones divididas por el número total de observaciones. Las fórmulas para la media se dan de la siguiente manera:
Datos agrupados Media: x̄ = ( frac { sum m_ {i} f_ {i}} { sum f_ {i}} )
¿Que se entiende por estadística descriptiva?
Una vez que hayamos recopilado los datos, ¿qué haremos con él? Los datos se pueden analizar y utilizar en varios métodos y formatos. Hay dos tipos de métodos estadísticos ampliamente utilizados para analizar datos.
1. Estadísticas descriptivas 2. Estadísticas inferenciales
Al analizar un conjunto de datos, utilizamos métodos estadísticos para llegar a una conclusión. La toma de decisiones basada en datos también depende de cuán eficientemente usemos estos métodos.
El estudio de formas numéricas y gráficas para describir y mostrar sus datos se llama estadísticas descriptivas. Describe los datos y nos ayuda a comprender las características de los datos al resumir el conjunto de datos o la población de datos dado. En estadísticas descriptivas, generalmente tenemos en cuenta la muestra.
Podemos describir estos datos en varias dimensiones. Varias dimensiones de la descripción de datos son
Este es el centro de la distribución de datos. Describe la ubicación de los datos y se concentra donde se encuentran los datos.
Las tres medidas más utilizadas del «centro» de los datos son
El promedio se puede identificar sumando todos los números y luego dividiéndolos por el número de observación.
Datos: 10,20,30,40,50 y número de observaciones = 5
Los valores atípicos influyen en la tendencia central de los datos.
¿Qué son los valores atípicos? Los valores atípicos son comportamientos extremos. Un valor atípico es un punto de datos que difiere significativamente de otras observaciones. Puede causar serios problemas en el análisis.
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