Описательная статистика и статистика, основанная на выводах: упрощение анализа данных

In анализ данных, две фундаментальные концепции формируют основу того, как мы интерпретируем и делаем прогнозы на основе данных: описательная статистика и выводная статистика. Обе играют центральную роль, но служат разным целям. Цель этой статьи — развеять мифы об этих терминах и прояснить их важность в принятии решений на основе данных.

---

Описательная статистика: что и как

Описательная статистика — это инструменты, которые позволяют нам суммировать и количественно описывать характеристики набора данных. Помимо цифр, они также используют графики и таблицы для визуального представления и организации данных, что упрощает понимание и передачу их основных характеристик. Представьте, что у вас есть набор данных, представляющий результаты тестов класса. Описательная статистика предоставит вам обзор среднего балла (среднего), разброса баллов (стандартного отклонения) и медианного балла, а также позволит вам визуализировать эту информацию с помощью гистограмм, круговых диаграмм или коробчатых диаграмм. Эти методы дают нам полную картину данных, помогая понять их основные характеристики без дальнейших предположений или прогнозов.

---

Инференциальная статистика: за пределами данных

В то время как описательная статистика помогает нам понять, что находится перед нами, инференциальная статистика позволяет нам выйти за рамки непосредственных данных. Используя методы из этой области, мы можем делать прогнозы или выводы о популяции на основе выборки. Например, если бы мы хотели оценить средний балл по тестам всех классов школы на основе одного класса, мы бы использовали статистические выводы. Это включает в себя распределение вероятностей, проверку гипотез, доверительные интервалы и многое другое, что позволяет нам делать обоснованные предположения о больших популяциях на основе меньших выборок.

---

Соединяя двоих

Красота статистики заключается в ее способности брать осязаемое (описательное) и расширять его до сферы возможного (вывода). Описательная статистика обеспечивает язык для описания наших данных. Напротив, статистика, основанная на выводах, предлагает инструменты для прогнозирования и принятия решений на основе этих данных. Оба имеют решающее значение в исследованиях, бизнес-аналитике, разработке политики и везде, где требуется выбор, основанный на данных.

---

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Вопрос 1: Каковы принципиальные различия между описательной и инференциальной статистикой? Описательная статистика фокусируется на обобщении и описании характеристик набора данных, часто с использованием графиков и таблиц. Инференциальная статистика, напротив, использует эти данные для прогнозирования или выводов о более широкой популяции.

Вопрос 2: Почему описательная статистика так важна? Они предоставляют простую сводку данных, необходимую для первоначального анализа, понимания структуры данных и визуального представления, а также подготовки к более сложному статистическому анализу.

Вопрос 3: Как логическая статистика помогает в принятии решений? Позволяя нам делать прогнозы и проверять гипотезы относительно населения на основе выборочных данных, они обеспечивают принятие обоснованных решений в условиях неопределенность.

Вопрос 4: Можете ли вы привести пример описательной статистики? Средний (средний) балл набора данных представляет собой центральное значение, вокруг которого распределяются другие точки данных. Графики, такие как гистограммы или коробчатые диаграммы, также являются инструментами описательной статистики.

Вопрос 5: Какой стандартный метод используется в логической статистике? Проверка гипотез — это стандартный метод, при котором теория о параметре совокупности проверяется с использованием выборочных данных, что помогает нам понять, верна ли теория.

Рекомендуемые статьи

• Присоединяйтесь к революции данных: руководство для непрофессионалов по статистическому обучению
• Описательная статистика против инференциальной статистики: подробное руководство
• Как статистика может изменить вашу жизнь: руководство для начинающих
• Распространенные ошибки, которых следует избегать при однофакторном анализе ANOVA
• Точность, точность, полнота или F1: какой показатель преобладает?
• Инференциальная статистика – обзор (Внешний)
• Мастер-парные t-тесты (История)