Differenza tra statistica descrittiva e inferenziale

Descrittivo vs Statistica Inferenziale

La statistica è la disciplina di raccolta, analisi e presentazione dei dati. La teoria delle statistiche è divisa in due filiali sulla base delle informazioni prodotte analizzando i dati.

Qual è la statistica descrittiva?

Statistiche descrittive è il ramo delle statistiche che descrivono le proprietà principali di un set di dati in modo quantitativo. Per rappresentare le proprietà di un set di dati nel modo più accurato possibile, i dati vengono riassunti utilizzando strumenti grafici o numerici.

La riepilogazione grafica avviene mediante tabulazione, raggruppamento e grafica dei valori delle variabili di interesse. La distribuzione della frequenza e gli istogrammi relativi alla distribuzione della frequenza sono tali rappresentazioni. Rappresentano la distribuzione dei valori in tutta la popolazione.

La riepilazione numerica prevede l'elaborazione di misure descrittive quali la media, la modalità e la media. Le misure descrittive sono ulteriormente classificate in due classi; sono misure di tendenza centrale e misure di dispersione / variazione. Le misure di tendenza centrale sono la media / media, media e modalità. Ognuno ha un proprio livello di applicabilità e di utilità. Se uno può fallire, l'altro può rappresentare meglio il set di dati.

Come il nome implica, le misure di dispersione comportano la misurazione della distribuzione dei dati. La gamma, la deviazione standard, la varianza, i percentili e le gamme quartili, e il coefficiente di variazione sono misure di dispersione. Forniscono informazioni sulla diffusione dei dati.

Un semplice esempio di utilizzo delle statistiche descrittive è calcolare il Grado di Grado Grado di uno studente. Il GPA in sostanza è la media ponderata dei risultati degli studenti e rappresenta un riflesso della performance accademica complessiva di quel particolare studente.

Che cos'è le statistiche inferenziali?

Le statistiche inferenziali sono il ramo delle statistiche, che traggono conclusioni sulla popolazione interessata dal set di dati ottenuto da un campione sottoposto a variazioni casuali, osservazionali e di campionamento. In generale, i risultati sono ottenuti da un campione casuale della popolazione e le conclusioni derivate dal campione vengono poi generalizzate per rappresentare l'intera popolazione.

Il campione è un sottoinsieme della popolazione e le misure delle statistiche descrittive per i dati acquisiti dal campione sono semplicemente conosciuti come statistiche .Le misure delle statistiche descrittive ottenute dall'analisi del campione sono conosciute come parametri applicate alla popolazione e rappresentano l'intera popolazione.

Le statistiche inferenziali si concentrano su come generalizzare le statistiche ottenute da un campione nel modo più accurato possibile per rappresentare la popolazione. Un fattore di preoccupazione è la natura del campione. Se il campione è polarizzato, i risultati sono anche biasati ei parametri basati su questi non rappresentano correttamente l'intera popolazione. Pertanto, il campionamento è un importante studio delle statistiche inferenziali. Le ipotesi statistiche, la teoria delle decisioni statistiche e la teoria della stima, la sperimentazione di ipotesi, la progettazione degli esperimenti, l'analisi della varianza e l'analisi della regressione sono argomenti importanti di studio nella teoria delle statistiche inferenziali.

Un buon esempio di statistiche inferenziali in azione è la previsione dei risultati di un'elezione prima della votazione per mezzo del voto.

Qual è la differenza tra le statistiche Descrittive e Inferenziali?

• Le statistiche descrittive si concentrano sulla sintesi dei dati raccolti da un campione. La tecnica produce misure di tendenza e dispersione centrali che rappresentano come i valori delle variabili sono concentrati e dispersi.

• Le statistiche inferenziali generalizzano le statistiche ottenute da un campione alla popolazione generale a cui appartiene il campione. Le misure della popolazione sono definite come parametri.

• Le statistiche descrittive fanno solo riepilogare le proprietà del campione da cui sono stati acquisiti i dati, ma nelle statistiche inferenziali, la misura del campione viene utilizzata per dedurre le proprietà della popolazione.

• Nelle statistiche inferenziali, i parametri sono stati ottenuti da un campione, ma non tutta la popolazione; quindi, esiste sempre una certa incertezza rispetto ai valori reali.