Что такое статистика?
Статистика - это форма математического анализа, которая использует количественные модели, представления и краткие описания для данного набора экспериментальных данных или реальных исследований. Статистика изучает методологии, чтобы собирать, анализировать, анализировать и делать выводы из данных. Некоторые статистические показатели включают в себя следующее:
- MeanSkewnessKurtosisVarianceАнализ дисперсии
Статистика
Ключевые вынос
- Статистика изучает методологии сбора, анализа, анализа и получения выводов из данных. Существует множество различных типов статистики, относящейся к ситуации, которую необходимо проанализировать. Статистика используется для принятия более обоснованных деловых решений.
Понимание статистики
Статистика - это термин, используемый для обобщения процесса, который аналитик использует для характеристики набора данных. Если набор данных зависит от выборки из большей популяции, тогда аналитик может разработать интерпретации о совокупности, главным образом на основе статистических результатов из выборки. Статистический анализ включает в себя процесс сбора и оценки данных, а затем обобщение данных в математической форме.
Статистика используется в различных дисциплинах, таких как психология, бизнес, физические и социальные науки, гуманитарные науки, государственное управление и производство. Статистические данные собираются с использованием процедуры выборки или другого метода. При анализе данных используются два типа статистических методов: описательная статистика и логическая статистика. Описательные статистические данные используются для анализа данных из выборки, в которой используется среднее или стандартное отклонение. Инференциальная статистика используется, когда данные рассматриваются как подкласс определенной совокупности.
Типы статистики
Статистика - это общий, широкий термин, поэтому естественно, что под этим зонтиком существует множество различных моделей.
Жадный
Среднее значение - это математическое среднее группы из двух или более цифр. Среднее значение для указанного набора чисел может быть вычислено несколькими способами, включая среднее арифметическое, которое показывает, насколько хорошо конкретный товар работает с течением времени, и среднее геометрическое значение, которое показывает результаты эффективности портфеля инвестора, инвестированного в тот же самый товар. за тот же период.
Регрессивный анализ
Регрессионный анализ определяет степень, в которой конкретные факторы, такие как процентные ставки, цена продукта или услуги или конкретные отрасли или сектора, влияют на колебания цен актива. Это изображено в форме прямой линии, называемой линейной регрессией.
перекос
Асимметрия описывает степень, в которой набор данных отличается от стандартного распределения в наборе статистических данных. Большинство наборов данных, в том числе данные о товарных доходах и ценах на акции, имеют либо положительный перекос, кривую, наклоненную влево от среднего значения данных, либо отрицательный перекос, кривую, наклоненную вправо от среднего значения данных.
эксцесс
Куртоз измеряет, являются ли данные светлыми хвостами (менее подверженными выбросам) или тяжелыми хвостами (более склонными к выбросам), чем нормальное распределение. Наборы данных с высоким эксцессом имеют тяжелые хвосты или выбросы, что подразумевает больший инвестиционный риск в виде случайных диких доходов. Наборы данных с низким эксцессом имеют слабые хвосты или отсутствие выбросов, что подразумевает меньший инвестиционный риск.
отклонение
Дисперсия - это измерение диапазона чисел в наборе данных. Дисперсия измеряет расстояние каждого числа в наборе от среднего. Дисперсия может помочь определить риск, на который может пойти инвестор при покупке инвестиций.
Рональд Фишер разработал метод дисперсионного анализа. Он используется для определения влияния отдельных переменных на зависимую переменную. Он может использоваться для сравнения производительности различных акций с течением времени.
