Статистика — это дисциплина математики, связанная со сбором, анализом, интерпретацией и представлением больших объемов числовых данных. По сути, это набор числовых данных. Пройдите онлайн-курс аналитика данных, чтобы построить блестящую карьеру.
Описательная статистика — это слово, используемое для описания, отображения аналитики и обобщения данных в понятной форме. Это простой способ выражения наших данных. Описательная статистика имеет решающее значение для эффективного представления необработанных данных с помощью числовых расчетов, графиков и таблиц. Этот тип статистики используется для ранее известных данных. Вы получите больше информации, записавшись на онлайн-курс по науке о данных.
Логическая статистика делает прогнозы на основе любого набора данных. Случайная выборка данных из населения используется для характеристики взаимосвязи между переменными и вывода о населении. Термин «население» относится к любой группе данных, которая включает в себя все интересующие вас данные. По сути, это позволяет вам делать прогнозы, используя крошечную выборку, а не всю совокупность.
Описательная Статистика против выводной статистики
1. Описательная статистика представляет собой серию коротких описательных коэффициентов, которые обобщают набор данных, который может быть представлением всего населения или подмножества населения. Меры центральной тенденции и меры изменчивости - это два типа используемых описательных статистик (разброс).
Статистический метод логической статистики предполагает прогнозирование характеристик большей совокупности по небольшой, но репрезентативной выборке. Другими словами, это позволяет исследователю делать обобщения о большей группе на основе меньшей выборки этой группы.
2. Среднее значение, медиана и мода являются примерами показателей центральной тенденции, тогда как стандартное отклонение, дисперсия, минимальные и максимальные переменные, эксцесс и асимметрия являются примерами измерений изменчивости.
Наряду с описательной статистикой дедуктивная статистика является одной из двух статистических процедур, используемых для изучения данных. Цель этого инструмента — предложить метрики, которые можно использовать для описания всего населения исследовательского проекта, рассматривая его меньшую выборку.
3. Это помогает организовывать, анализироватьи представлять данные осмысленным образом. Это позволяет нам сравнивать факты, формулировать гипотезы и создавать прогнозы.
4. Это фраза, которая используется для описания обстоятельств. Это термин, который используется для описания вероятности того, что что-то произойдет.
5. Он объясняет ранее известные данные и ограничен небольшой выборкой или популяцией. Он пытается прийти к выводу о населении.
6. Это можно сделать с помощью диаграмм, графиков, таблиц и других наглядных пособий. Зарегистрируйтесь на онлайн-курс по науке о данных, чтобы узнать больше о диаграммах.
Вероятность может помочь вам добраться туда. Запишитесь на лучшие онлайн-курсы по науке о данных, чтобы получить более глубокие знания.
7. Для точного измерения используется описательная статистика. Погрешность исследования фиксируется с помощью логической статистики.
8. Он приходит к суждениям в зависимости от предоставленной информации. Он приходит к выводам, основанным на данных, которых нет в широком доступе.
9. Он использует показатели, включая центральную тенденцию, распределение и дисперсию. Проверка гипотез, доверительные интервалы, регрессия и корреляционный анализ — вот некоторые из подходов, используемых для понимания взаимосвязи между переменными.
10. Уточняются характеристики генеральной совокупности и выборки. На основе выборки он делает широкие обобщения в отношении более крупных групп.
11. Он предоставляет информацию о необработанных данных, и эта информация каким-то образом объясняет данные. Он делает выводы на основе данных, собранных от населения в целом.
12. Поскольку никаких предположений относительно фактических используемых данных не делается, описательная статистика, вероятно, будет точной на 100 процентов. Логическая статистика всегда делает вывод о большой совокупности из небольшой выборки. Этот подход не может быть точным на 100%, потому что он не является надежным. В споре между описательной статистикой и статистикой вывода это дает описательной статистике преимущество.
Заключение
Основное различие между описательной и логической статистикой заключается в том, что дескриптивная статистика используется для определения окончательного измерения, тогда как логическая статистика используется для определения предела погрешности исследования. Чтобы определить, какая статистика более практична для вас, вам необходимо учитывать сроки ваших исследований и разработок. Записавшись на лучший онлайн-курс по науке о данных, вы узнаете больше об этих темах.
Все, что вам нужно знать, это то, что описательная статистика связана с иллюстрацией вашего текущего набора данных, тогда как статистика логического вывода связана с предположениями о совокупности, которая существует за пределами набора данных, подвергаемого аналитическому исследованию. В то время как описательная статистика представляет собой сводку данных, которые исследовал исследователь, статистика логического вывода обобщает, подразумевая, что предоставленные вам данные не изучались. Зарегистрируйтесь на онлайн-курс аналитика данных, чтобы узнать, какой из них лучший.
