差異記述統計量と推論統計量の差異：記述統計量と推論統計量の比較

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統計は、データの収集、分析、および表示の規律です。統計の理論は、データを分析することによって生成される情報に基づいて2つの枝に分かれています。

記述統計量とは何ですか？

記述統計量は、データセットの主な特性を定量的に記述する統計の枝である。データセットのプロパティを可能な限り正確に表現するために、データはグラフィカルツールまたは数値ツールを使用して要約されます。

グラフィカルな要約は、関心のある変数の値を集計、グループ化、およびグラフ化することによって行われます。頻度分布および相対頻度分布ヒストグラムはそのような表現である。彼らは、人口全体の価値の分布を描いている。

数値要約は、平均、モード、および平均などの記述的尺度を計算することを含む。記述的尺度はさらに2つのクラスに分類される。彼らは中心的傾向の尺度であり、分散/ばらつきの尺度である。中心傾向の尺度は、平均/平均、中央値、およびモードである。それぞれには、独自のレベルの適用性と有用性があります。一方が失敗する場合、他方はデータセットをより良く表すかもしれない。

名前が示すように、分散の尺度はデータの分布を測定することを含む。範囲、標準偏差、分散、百分位数および四分位範囲、および変動係数は分散の尺度です。それらはデータの広がりに関する情報を提供します。

記述統計の使用の簡単な例は、学生の等級平均を計算することです。本質的にGPAは、学生の成績の加重平均であり、その特定の生徒の総合的な成績を反映しています。

推論統計とは何ですか？推論統計量は統計の枝であり、ランダム、観測値、およびサンプリングの変動を受けたサンプルから得られたデータセットから関係する母集団に関する結論を導出する。一般に、結果は集団のランダムサンプルから得られ、サンプルから得られた結論は全集団を代表するように一般化される。サンプルは、母集団のサブセットであり、サンプルから取得されたデータの記述統計の尺度は、単に

統計

として知られています。サンプルの分析から得られた記述統計量の測定値は、母集団に適用されたときのパラメータとして知られており、母集団全体を表す。 推論統計は、集団を表すためにできるだけ正確にサンプルから得られた統計を一般化する方法に焦点を当てています。懸念される要因の1つはサンプルの性質です。サンプルに偏りがある場合、結果も偏りがあり、これらに基づいたパラメータは、母集団全体を正しく表すものではありません。したがって、サンプリングは推論統計の重要な研究の1つです。統計的仮説、統計的決定理論、推定理論、仮説検定、実験の設計、分散分析、回帰分析は、推論統計理論における研究の重要なトピックである。 実際の推論統計の良い例は、投票前に選挙結果をポーリングによって予測することです。

記述統計と推論統計の違いは何ですか？

•記述統計は、サンプルから収集されたデータの要約に焦点を当てています。この技法は、変数の値がどのように集中し分散されているかを表す中央傾向および分散の尺度を生成する。

•推論統計は、サンプルから得られた統計を、サンプルが属する一般母集団に一般化する。母集団の指標はパラメータと呼ばれます。記述的統計は、データが取得された試料の特性の要約のみを作成するが、推論統計では、試料の測定値を用いて母集団の特性を推測する。

•推論統計では、パラメータは標本から得られたが、母集団全体では得られなかった。したがって、実際の値と比較して常に不確実性が存在します。