Betimleyici ve Öngörülen İstatistik Arasındaki Fark: Betimleyici ve Öngörülen İstatistik Karşılaştırıldığında

Betimleyici vs Çıkarımsal İstatistikler

İstatistikler, verilerin toplanması, analizi ve sunumu disiplini. İstatistik teorisi, verileri analiz ederek ürettikleri bilgilere dayanarak iki kola ayrılır.

Betimsel İstatistik Nedir?

Tanımlayıcı istatistikler, bir veri kümesinin temel özelliklerini nicel olarak tanımlayan istatistik daldır. Bir veri kümesinin özelliklerini olabildiğince doğru olarak göstermek için, veriler grafiksel veya sayısal araçlarla özetlenmiştir.

Grafik özetleme, ilgilenen değişkenlerin değerlerini tablo haline getirerek, gruplandırarak ve grafikleştirerek yapılır. Frekans dağılımı ve bağıl frekans dağılım histogramları bu tür gösterimlerdir. Değerlerin nüfusa dağılımını tasvir ediyorlar.

Sayısal özetleme, ortalama, mod ve ortalama gibi tanımlayıcı önlemlerin hesaplanmasını içerir. Tanımlayıcı önlemler ayrıca iki sınıfa ayrılır; bunlar merkezi eğilim ölçüleri ve dağılım / değişim ölçüleri. Merkezi eğilim ölçüleri, ortalama / ortalama, medyan ve moddur. Her birinin uygulanabilirliği ve kullanışlılığı kendi seviyesine sahiptir. Biri başarısız olursa, diğeri veri setini daha iyi gösterebilir.

Adından da anlaşılacağı üzere dağılma önlemleri, verilerin dağılımının ölçülmesini içerir. Aralık, standart sapma, varyans, yüzdelikler ve çeyrek aralıklar ve değişim katsayısı dağılım ölçütleridir. Verilerin yayılımı hakkında bilgi sağlarlar.

Betimsel istatistikler kullanmanın basit bir örneği bir öğrencinin Derecelendirme Puanı Ortalamasını hesaplamaktır. Genel not ortalaması, öğrencilerin sonuçlarının ağırlıklı ortalamasıdır ve o öğrencinin genel akademik performansının bir yansımasıdır.

Çıkarsal İstatistik nedir?

Çıkarsama istatistikleri, rastgele, gözlemsel ve örneklem varyasyonlarına tabi tutulan bir örneklemden elde edilen veri setinden ilgili popülasyon hakkında sonuçlar çıkaran istatistik daldır. Genel olarak, sonuçlar popülasyondaki rasgele bir örneklemden elde edilir ve örnekten türetilen sonuçlar daha sonra tüm popülasyonu temsil edecek şekilde genelleştirilir.

Örnek, popülasyonun bir alt kümesidir ve örneklemden elde edilen veriler için tanımlayıcı istatistik ölçüleri, basitçe istatistikler olarak bilinir.Numunenin analizinden elde edilen tanımlayıcı istatistiklerin ölçütleri, nüfusa uygulandığında parametreler olarak bilinir ve bunlar tüm popülasyonu temsil eder.

Çıkarsama istatistikleri, bir örneğinden elde edilen istatistiklerin popülasyonu temsil etmek için olabildiğince doğru şekilde nasıl genelleştirileceği üzerine odaklanmaktadır. Endişe faktörlerinden biri de örnek niteliğidir. Eğer örnek önyargılıysa, sonuçlar da önyargılıdır ve bunlara dayanan parametreler bütün nüfusu doğru olarak temsil etmiyor. Dolayısıyla örnekleme, çıkarsama istatistiklerinin önemli bir çalışmasıdır. İstatistiksel varsayımlar, İstatiksel karar teorisi ve tahmin teorisi, hipotez testi, deney tasarımı, varyans analizi ve regresyon analizi çıkarımsal istatistik teorisinde önemli çalışmalardır.

Çıkarsama dayalı istatistiklerin iyi bir örneği, oylamadan önce yapılan seçim sonuçlarının seçim yoluyla öngörülmesidir.

Betimsel ve Öngörülen İstatistikler arasındaki fark nedir?

• Betimleyici istatistikler, bir örneklemden toplanan verilerin özetlenmesine odaklanmıştır. Teknik, değişkenlerin değerlerinin nasıl yoğunlaştırıldığını ve dağılma şeklini temsil eden merkezi eğilim ve dağılım ölçüleri üretir.

• Çıkarsama istatistikleri, bir örneğinden elde edilen istatistiklerin, numunenin ait olduğu genel popülasyona genelleştirilmesini sağlar. Nüfusun ölçüleri parametreler olarak adlandırılır.

• Tanımlayıcı istatistikler, verilerin elde edildiği örnek özelliklerin yalnızca özetlenmesini sağlar ancak çıkarım istatistiklerinde, örneklemden alınan ölçüm, popülasyonun özelliklerini çıkarmak için kullanılır.

• Çıkarsal istatistiklerde, parametreler bir örneklemden elde edilmiştir, ancak tüm popülasyon değil; Bu nedenle, gerçek değerlere kıyasla daima bazı belirsizlikler mevcuttur.