Opisowe statystyki
Statystyka opisowa to krótkie współczynniki opisowe, które podsumowują dany zestaw danych, który może być reprezentacją całej populacji lub próbką populacji. Statystyka opisowa jest podzielona na miary tendencji centralnej i miary zmienności (rozpiętości). Miary tendencji centralnej obejmują średnią, medianę i tryb, natomiast miary zmienności obejmują odchylenie standardowe, wariancję, zmienne minimalne i maksymalne oraz kurtozę i skośność.
1:36Co to są statystyki opisowe?
Zrozumienie statystyki opisowej
Krótko mówiąc, statystyki opisowe pomagają opisać i zrozumieć cechy określonego zestawu danych, dostarczając krótkich streszczeń na temat próby i miar danych. Najbardziej rozpoznawalnymi typami statystyki opisowej są miary środka: średnia, mediana i tryb, które są stosowane na prawie wszystkich poziomach matematyki i statystyki. Średnia lub średnia jest obliczana przez dodanie wszystkich liczb w zestawie danych, a następnie podzielenie przez liczbę cyfr w zestawie. Na przykład suma następującego zestawu danych wynosi 20: (2, 3, 4, 5, 6). Średnia to 4 (20/5). Tryb zestawu danych to najczęściej pojawiająca się wartość, a mediana to liczba znajdująca się na środku zestawu danych. Jest to liczba oddzielająca wyższe liczby od niższych liczb w zestawie danych. Istnieją jednak rzadziej spotykane rodzaje statystyk opisowych, które są nadal bardzo ważne.
Ludzie używają statystyk opisowych, aby zmienić przeznaczenie trudnych do zrozumienia danych ilościowych w dużym zbiorze danych na opisy wielkości kęsa. Na przykład średnia ocen studenta (GPA) zapewnia dobre zrozumienie statystyki opisowej. Idea GPA polega na tym, że pobiera punkty danych z szerokiej gamy egzaminów, klas i stopni oraz uśrednia je razem, aby zapewnić ogólne zrozumienie ogólnych umiejętności akademickich studenta. Osobisty GPA studenta odzwierciedla jego średnie wyniki w nauce.
Kluczowe dania na wynos
- Statystyka opisowa podsumowuje lub opisuje cechy zestawu danych.
- Statystyka opisowa składa się z dwóch podstawowych kategorii miar: miar tendencji centralnej i miar zmienności lub rozprzestrzeniania.
- Miary tendencji centralnej opisują centrum zbioru danych.
- Miary zmienności lub rozprzestrzeniania opisują rozproszenie danych w zbiorze.
Miary statystyki opisowej
Wszystkie statystyki opisowe są albo miarami tendencji centralnej, albo miarami zmienności, znanymi również jako miary rozproszenia. Miary tendencji centralnej koncentrują się na średnich lub średnich wartościach zbiorów danych; podczas gdy miary zmienności koncentrują się na rozproszeniu danych. Te dwie miary wykorzystują wykresy, tabele i ogólne dyskusje, aby pomóc ludziom zrozumieć znaczenie analizowanych danych.
Miary tendencji centralnej opisują pozycję środkową rozkładu dla zbioru danych. Osoba analizuje częstotliwość każdego punktu danych w rozkładzie i opisuje go za pomocą średniej, mediany lub trybu, który mierzy najczęstsze wzorce analizowanego zestawu danych.
Miary zmienności lub miary rozprzestrzeniania pomagają w analizie, jak rozkład dystrybucji jest dla zestawu danych. Na przykład, chociaż miary tendencji centralnej mogą dać osobie średnią zbioru danych, nie opisuje ona, w jaki sposób dane są dystrybuowane w tym zestawie. Tak więc, chociaż średnia danych może wynosić 65 na 100, nadal mogą istnieć punkty danych zarówno na 1, jak i na 100. Miary zmienności pomagają to przekazać, opisując kształt i rozprzestrzenianie się zestawu danych. Zasięg, kwartyle, odchylenie bezwzględne i wariancja są przykładami miar zmienności. Rozważ następujący zestaw danych: 5, 19, 24, 62, 91, 100. Zakres tego zestawu danych wynosi 95, który jest obliczany przez odjęcie najniższej liczby (5) w zestawie danych od najwyższej (100).
Porównaj rachunki inwestycyjne Nazwa dostawcy Opis Ujawnienie reklamodawcy × Oferty przedstawione w tej tabeli pochodzą od partnerstw, od których Investopedia otrzymuje wynagrodzenie.