Статистика

Статистика состоит из методов, процедур и формул, которые позволяют собирать информацию, а затем анализировать ее и делать из нее соответствующие выводы. Можно сказать, что это наука о данных и что ее главная цель-улучшить понимание фактов из доступной информации.

Происхождение слова статистика обычно приписывается экономисту Готфриду Ахенуоллу (прусский, 1719-1772), который понимал статистику как “науку о вещах, принадлежащих государству”.

Следует знать, что статистика https://www.panram.ru/partners/news/statistiko-analiticheskie-sistemy/ не является отраслью математики. Он использует математические инструменты так же, как физика, инженерия или экономика, но это не делает их частью математики. Правда, у них тесные отношения, но статистика и математика-разные дисциплины.

Одной из фундаментальных особенностей статистики является ее поперечность. Его методология применима к изучению различных дисциплин, таких как: биология, физика, экономика, социология и т. д.

Статистика помогает получить соответствующие выводы для изучения всех видов агентов, таких как: люди, животные, растения и т. д. Обычно он делает это через статистические образцы.

Типы статистики можно разделить на две большие ветви: описательную и умозаключительную.

• Описательная статистика: относится к методам сбора, организации, суммирования и представления набора данных. Речь идет главным образом о описании основных характеристик данных, и для них обычно используются индикаторы, диаграммы и таблицы.
• Умозаключительная статистика : это шаг за пределы простого описания. Это относится к методам, используемым для того, чтобы иметь возможность делать прогнозы, обобщения и делать выводы из проанализированных данных с учетом степени существующей неопределенности.

Умозаключительная статистика, в свою очередь, подразделяется на два больших типа: параметрическую и непараметрическую статистику.

• Параметрическая статистика: характеризуется тем, что предполагается, что данные имеют определенное распределение или указаны определенные параметры, которые должны быть выполнены. Так, например, в параметрическом анализе мы можем работать в предположении, что население распределяется как нормальное (мы должны обосновать наше предположение), а затем делать выводы в предположении, что это условие выполняется.
• Непараметрическая статистика: в ней невозможно предположить какое-либо базовое распределение данных или конкретный параметр. Примером такого анализа является биномиальный тест.

История статистики датируется до 3000 г. до н. э. Он рождается с целью сбора необходимой государству информации, например, о сельском хозяйстве и торговле.

В Древней Ассирии и Египте имеются свидетельства сбора статистических данных. Кроме того, в Риме собирались демографические данные жителей империи, такие как данные о рождаемости и смертности. Это с целью принятия лучших решений от правительства.

Впоследствии, в Средние века, статистика не имела больших успехов. Однако в современную эпоху будет составлена первая современная статистическая перепись и первая таблица возрастных вероятностей, оба из которых произошли в XVII веке. Затем, к двадцатому веку, математические инструменты, исходящие из теории вероятностей, начали включаться в статистику. Это в основном за счет вкладов Колмогорова и Бореля.

Основные цели статистики заключаются в следующем:

• Знать характеристики и делать выводы или делать выводы в отношении целевой группы населения. Это, как правило, из анализа образца. Это свойственно умозаключительной статистике.
• Это может позволить установить связь между различными переменными, найти возможное происхождение явления, изучить изменения в этом событии и сделать прогнозы на него, если это возможно.
• На основе полученных выводов могут быть приняты решения, например, если говорить о статистическом исследовании, проведенном Правительством для определения государственной политики.
• В случае описательной статистики это позволяет иметь состояние вопроса, то есть знать характеристики базы данных, например, вычисляя показатели Центрального тренда, такие как среднее или мода.
• Он поддерживает другие дисциплины, такие как экономика, в анализе и прогнозировании таких показателей, как инфляция или валовой внутренний продукт. Кроме того, в области биологии у нас есть биостатистика, которая анализирует, в других, данные общественного здравоохранения и окружающей среды.

Основными элементами статистики являются:

• Население: группа людей, которая представляет или может представлять общую характерную черту, которую вы хотите исследовать.
• Образец: это подгруппа данных, извлеченных из популяции, которая должна адекватно представлять всю группу.
• Параметры: это показатели, которые дают информацию о центре набора данных (показатели центральной тенденции), другие-о дисперсии или изменчивости (показатели дисперсии) и другие-о положении значения (измерения положения, такие как процентили).
• Эксперимент: процесс или деятельность, выполняемая намеренно для получения ряда данных или для ратификации или опровержения гипотезы.
• Переменная: характеристика или качество выборки или населения, которому может быть присвоено значение.

Статистика широко используется в экономическом анализе. Это помогает нам проверить применение экономической теории на практике. Примерами использования статистики в экономике являются:

• Разработка агрегированных макроэкономических показателей.
• Прогнозы о будущем поведении спроса.
• Проверить обоснованность гипотез, основанных на экономической теории.
• Рассчитать уровень безработицы.
• Организация и представление экономических данных, таких как: динамика цен, ВВПи т. д.