Las estadísticas descriptivas son medidas resumidas utilizadas para describir las características más básicas de un conjunto de datos, como el centro, la variabilidad y las características de distribución. El procedimiento de estadísticas descriptivas en NCSS le permite resumir los datos continuos tanto de forma gráfica como estadística utilizando una amplia variedad de medidas de ubicación (centro), propagación (variabilidad) y la distribución subyacente. El NCSS puede producir resúmenes para una o más variables en una sola ejecución, opcionalmente agrupada por otras variables categóricas de «agrupación». La salida de muestra del procedimiento de estadísticas descriptivas en NCSS se proporciona a continuación.
Las estadísticas descriptivas: el procedimiento de tablas resumidas en NCSS produce tablas que contienen una o más de las siguientes estadísticas resumidas:
- Contar
- Recuento faltante
- Suma
- Significar
- Desviación estándar (SD)
- Error estándar (SE)
- Límite de confianza del 95% para la media
- Mediana
- Mínimo
- Máximo
- Rango
- Rango intercuartil (IQR)
- Décimo, 25, 75 y 90 percentiles
- Diferencia
- Desviación absoluta media (loca)
- Desviación absoluta media de la mediana (MADM)
- Coeficiente de variación (COV)
- Coeficiente de dispersión (bacalao)
- Oblicuidad
- Curtosis
El diseño de la tabla es completamente personalizable y proporciona la capacidad de resumir grandes volúmenes de datos continuos en un formato muy compacto y listo para informar. Se pueden incluir variables de agrupación categóricas opcionales para refinar aún más los resultados. Los datos de muestra, la entrada del procedimiento y la salida se muestran a continuación.
Las estadísticas descriptivas: el procedimiento de listas de resumen en NCSS agrega la capacidad de almacenar estadísticas de resumen directamente a un nuevo conjunto de datos NCSS, que se puede analizar más a fondo utilizando otras capacidades dentro de NCSS. Aquí están disponibles las mismas estadísticas resumidas que están disponibles en las estadísticas descriptivas: el procedimiento de tablas de resumen está disponible. La salida de datos de resumen de muestra se muestra a continuación.
«Pass es un gran programa. Hace mucho y es fácil de usar. Es mucho mejor que los otros programas de tamaño de muestra que he usado, me ha ayudado mucho en mi investigación».
¿Qué software hay para estadística?
Aquí está el mejor software de estadísticas que se proporciona con funciones extensas y le ayuda a completar su trabajo.
Si estás en el mundo de la programación, ¿cuál podría ser una mejor alternativa a Matlab? El software completo ofrece un entorno dedicado adecuado para programación, análisis de datos, visualización, cálculo matemático, etc. Matlab es probablemente la plataforma más confiable para millones de científicos e ingenieros.
El kit de herramientas profesionales está bien documentado y estrictamente probado. Además, incluso puede convertir algoritmos en HDL, CUDA, C y C ++ y realizarlos en dispositivos en el tablero. Además, es una opción ideal para cualquier persona obsesionada con las matemáticas y las estadísticas.
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Minitab 18 es un poderoso software estadístico y analítico diseñado para ser utilizado por cualquier persona. Esto puede ser muy útil para descubrir información preciosa, tendencias de puntos y análisis estadísticos. Le permite trabajar con técnicas matemáticas y aprendizaje automático. Además, ofrece características únicas, por ejemplo, la reducción del modelo, que ofrece la mejor ecuación de regresión basada en datos de muestra. Además, se proporciona con interferencia precisa, diagramas de moda y capacitación en el sitio.
¿Cuál es el software estadistico más utilizado?
Un paquete estadístico puede influir en la forma en que aborda un problema de estadística.
No es solo el violín el que da forma al violinista, todos estamos moldeados por las herramientas que nos entrenamos para usar.
Edsger Dijkstra
Al seleccionar una herramienta estadística, es importante considerar los siguientes 4 puntos:
- Popularidad: la popularidad de cualquier tipo de software afecta cuánto se actualizará y, por lo tanto, es un buen predictor de cuánto relevante será en el futuro.
- Costo: cuando se trata de software estadístico, «gratuito» no siempre significa menor calidad, sino que algunas de las opciones gratuitas y de código abierto tienen la misma calidad, a veces aún más alta, que sus alternativas pagas.
- Interfaz: aunque muchos paquetes estadísticos se comercializan como simples, fáciles de usar y pueden realizar un análisis estadístico totalmente automatizado, si desea trabajar profesionalmente con datos del mundo real, tendrá que aprender cómo codificar y necesitará Una herramienta que le permite hacerlo. Dicho esto, no necesita ser un programador experto para la mayoría de las tareas, solo saber que los conceptos básicos lo distinguirán de sus compañeros.
- Flexibilidad: Manténgase alejado de las herramientas que tienen una sintaxis esotérica y siempre prefieren aquellos que tienen mucho en común con los demás, ya que en algún momento se encuentra fuera de su zona de confort, trabajando con diferentes tipos de herramientas. Por ejemplo, aunque prefiero usar R para todo lo relacionado con las estadísticas, elegí Python para analizar datos para este artículo y JavaScript para crear visualizaciones. La conclusión clave es ser lo suficientemente flexible como para elegir la mejor herramienta para el trabajo en lugar de verse obligado a modificar sus proyectos solo por trabajar con su herramienta preferida.
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