统计数据分析简介

关于研究

统计分支数学处理收集、组织、分析、解释和提交数据使用统计处理科学、工业或社会问题时,典型做法是研究统计群或模型或水晶中所有原子都举人例子,统计关注所有数据元素,包括勘测实验设计与数据采集规划

无法获取普查数据时,统计员自创实验设计并测量样本从样本中得出的推理和结论可用代表性采样向全组归纳实验研究正在采集系统测量数据 并修改系统 并用相同过程取取其他测量数据 看修改是否改变测量结果观察研究不需实验修改

数据分析有两种基本统计方法:描述性统计使用平均值或标准偏差等指数描述样本数据;推理性统计从易随机波动数据推断出推理(例如观察误差、采样变差)。描述性统计最常涉及分布的两个属性(样本或群度):中心趋势(或定位)力求描述分布中心值或典型值,而分布性(或变异性)则力求描述分布成员从中心偏差的程度概率理论处理随机过程检验,用于基于数学统计推理

标准统计技术收集信息以评估两套统计数据之间的联系或数据集与从理想化模型生成合成数据之间的联系假设两组数据之间的统计联系,对比后形成理想化无效假设,即两组数据互不关联统计测试量化无效假设根据测试中提供的数据可能被证明不准确感用拒绝或否定无效假设

处理无效假设时,有两类错误需要了解:类型I错误(错误拒绝无效假设,产生“假正数”)和类型II错误(错误拒绝无效假设,产生“假负数”)为两类错误(无效假设不拒绝,群体间实际关系缺失,产生“假负数”)。范式与数个问题相关联,从获取合适的样本规模到定义适当的无效假设不等。生成统计数据的测量技术中也发现错误其中许多误差被定性为随机(噪声)或系统误差(bias),但也可能发生其他类型误差(例如误差,当分析师报告错误单元时)。有限数据或审查可能导致估计偏斜,并开发出特殊策略来克服这些问题

统计系数学研究或数学知识主体,与数据收集、分析、解释和展示相关统计有时被视为独立的数学学科,而不是数学题目数据用于许多科学项目,而统计则关注不确定性背景下的数据使用和模棱两可决策问题。通常的做法是从对问题应用统计时要审查的人口或过程开始从“所有生活在一个国家的人 ” 到“所有原子组成晶体 ” 等任何东西都可能隐含着。 在一个理想世界中,统计师会收集全人口数据(算作普查操作 ) 。联邦统计机构可能负责这项工作归纳人口数据时可使用描述性统计数值变量,如平均值和标准偏差理想持续数据(如收入),而频率和百分比优于绝对数据

无法进行普查时,检验样本样本代表群选后,即为样本成员收集观察或实验环境数据描述样本数据时,可再次使用描述性统计但由于样本随机抽取,从中提取的数值特征也受不精确性的影响。