En el mundo real del análisis, al analizar la información, es normal usar tipos de estadísticas descriptivos e inferenciales.
Comúnmente, en muchas investigaciones ejecutadas en grupos de personas (como la investigación de mercado para definir los segmentos del mercado) se utilizan estadísticas descriptivas e inferenciales para analizar los resultados y llegar a conclusiones.
¿Qué son las estadísticas descriptivas e inferenciales? ¿Cuál es la diferencia entre ellos?
Como su nombre indica, ¡la estadística descriptiva se usa para describir! Describe las características básicas de la información y muestra o resume los datos de manera racional. La estadística descriptiva es un estudio de descripción cuantitativa.
Este tipo de estadísticas se basa en todos los datos de una determinada población (una población es un grupo completo, es cada miembro de este grupo) o una muestra de ellas. Las estadísticas descriptivas pueden incluir números, gráficos, tablas, gráficos u otros tipos de visualización de datos para presentar datos sin procesar.
Sin embargo, las estadísticas descriptivas no permiten llegar a conclusiones. No puede obtener conclusiones y hacer generalizaciones que se extiendan más allá de los datos en cuestión. Con estadísticas descriptivas, simplemente puede describir qué es y cuáles son los datos.
Por ejemplo, si tiene una población de datos que incluye 30 trabajadores en un departamento de negocios, puede encontrar el promedio de ese conjunto de datos para esos 30 trabajadores. Sin embargo, no puede descubrir cuál es el promedio eventual para todos los trabajadores de toda la compañía utilizando solo esos datos. Imagine, esta compañía tiene 10 000 trabajadores.
¿Cómo se dividen los métodos estadísticos?
Las estadísticas, en su propio concepto resumido, es la exposición ordenada del estado social, en todos sus aspectos, en un momento dado.
Asigna sus datos, investiga el sistema causal, formula la forma en que se expresa la acción de las diversas causas, es decir, la ley a la que obedecen en ese momento.
Su punto de partida es el de la observación repetida en una gran cantidad de hechos homogéneos y comparables; su lenguaje natural, el de la figura; Su cochecito científico, inducción matemática.
Tome un estado, cualquier complejo social, y proponga estudiarlo y conocerlo desde todos los puntos de vista, en el sistema de fuerzas vitales del que está animado y en su forma de acción actual, en su producto múltiple.
Para este fin, comience con un procedimiento de análisis; descompone la gran unidad orgánica en sus elementos (es la palabra); asignado la expresión y el valor cuantitativo de estos; ordenar el sistema; Luego divide los resultados; y aún no aislado, y como si el uno fuera independiente y se separó de los demás, pero en su acción y reacción mutua, a su relación y en sus razones causales, lo que significa bajo el nombre de causas, en un sentido muy grande, todas las circunstancias sin embargo efectivo.
Por ejemplo, el territorio y la población, dos factores fundamentales de cada estado, de cada sociedad civil, y los analizaron en todos sus elementos, en todas sus relaciones principales.
¿Qué tipos de modelos estadísticos hay?
El mundo real, ya sea el mundo físico, por ejemplo, las máquinas, o el mundo natural, por ejemplo, el comportamiento humano y animal, es muy complejo con muchos factores, algunos desconocidos, que determinan su comportamiento y respuestas a las intervenciones. Incluso si se conoce cada factor contribuyente a un fenómeno, no es realista esperar que la contribución única de cada factor al fenómeno pueda aislarse y cuantificarse. Por lo tanto, los modelos matemáticos son representaciones simplificadas de la realidad, pero para ser útiles deben dar resultados realistas y revelar ideas significativas.
En su artículo de 1976 «Ciencia y estadísticas» en el Journal of the American Statistical Association, George Box escribió «Dado que todos los modelos están equivocados, el científico no puede obtener una» correcta «por elaboración excesiva. Por el contrario, después de William de Occam, debe buscar una descripción económica de los fenómenos naturales. Así como la capacidad de idear modelos simples pero evocadores es la firma del gran científico, por lo que la elaboración y la soberametrización excesiva es a menudo la marca de la mediocridad. «De alguna manera, esta es una extensión de un dicho famoso de Einstein», Todo debe hacerse lo más simple posible, pero no más simple.
Los términos minería de datos, modelado estadístico y análisis predictivo a menudo se usan indistintamente, mientras que, de hecho, tienen diferentes significados, particularmente la minería de datos y el modelado estadístico. El objetivo de esta publicación de blog es aclarar estas diferencias y presentar un glosario de los siguientes términos:
- Estadística y estadística
- Modelos matemáticos
- Modelos deterministas
- Modelos estadísticos
- Procesamiento de datos
La palabra estadística deriva de Stato, la palabra italiana para el estado. El objetivo original de las estadísticas era la recopilación de información para y sobre el estado.
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