O que são estatísticas?

Estatística é um termo derivado da palavra latina “status”, que significa um grupo de figuras usadas para representar informações sobre um interesse humano. Refere-se à técnica desenvolvida com o objetivo de coletar, revisar, analisar e tirar conclusões de dados quantificados. Os dados obtidos são então utilizados no processo de tomada de decisão.

Analistas financeiros Analistas financeiros - o que eles fazem usam métodos estatísticos para analisar, avaliar e resumir grandes volumes de dados em uma forma matemática que seja útil. A estatística é aplicada em várias disciplinas, como negócios, ciências sociais, manufatura, psicologia, etc.

Estatísticas - Imagem de gráficos e tabelas

Tipos de estatísticas

O estudo da estatística é agrupado em duas categorias principais. Eles incluem estatísticas descritivas e inferenciais.

1. Estatísticas descritivas

As estatísticas descritivas descrevem as características básicas de uma população e como os dados são organizados. Isso permite que os analistas vejam as características dos dados e entendam esses dados. Por exemplo, suponha que uma loja de informática venda dispositivos eletrônicos e, dos 1.000 dispositivos eletrônicos vendidos, 300 são laptops. Com esses dados, uma descrição dos dados seria 30% da amostra representa laptops.

Existem dois tipos principais de estatísticas descritivas que os cientistas usam e incluem:

Medidas de tendência central

Tendência central Tendência central A tendência central é um resumo descritivo de um conjunto de dados por meio de um único valor que reflete o centro da distribuição de dados. Junto com a variabilidade, as medidas compreendem a média, a mediana e a moda. Eles são usados ​​para mostrar as tendências gerais com os dados. A média é usada para mostrar a média de todos os componentes de um conjunto de dados, enquanto a mediana representa o meio dos dados, como a meia-idade dos alunos que vão para a faculdade. O modo é usado para mostrar os dados mais comuns em uma população, como a idade mais comum dos alunos no primeiro ano de faculdade.

Medidas de propagação

As medidas de propagação mostram o quão semelhante ou diferente um conjunto de valores é e como eles se relacionam entre si. Algumas das estatísticas usadas para descrever como os dados são espalhados incluem intervalo, quartis, variâncias, desvio absoluto, distribuição de frequência e desvio padrão. Desvio padrão Do ponto de vista estatístico, o desvio padrão de um conjunto de dados é uma medida da magnitude dos desvios entre os valores das observações contidas.

Por exemplo, em uma classe de 20 alunos, a pontuação média para um trabalho de matemática pode ser 70 em 100 pontos. Embora a média seja de 70 notas, isso não significa que todos os alunos farão 70. Em vez disso, significa que as notas serão distribuídas, tanto abaixo quanto acima da média. Nesse caso, as medidas de dispersão são usadas para mostrar como as pontuações são distribuídas.

2. Estatísticas inferenciais

A estatística inferencial usa cálculos matemáticos complexos para inferir tendências sobre uma grande população. Ao analisar uma grande população, é difícil analisar cada membro dessa população um por um. Em vez disso, os cientistas usam estatísticas inferenciais para determinar as relações entre as variáveis ​​em uma população de amostra e, em seguida, usam as informações para fazer previsões sobre como as variáveis ​​se relacionam com a população em geral.

Por exemplo, se os cientistas estão analisando o número de homens casados ​​em uma população de um milhão de homens, eles coletarão uma amostra da população de um milhão de homens e então farão generalizações sobre toda a população com base nas informações obtidas na amostra.

As duas principais classificações de estatísticas inferenciais compreendem o seguinte:

Intervalo de confiança

O intervalo de confiança Intervalo de confiança Um intervalo de confiança é uma estimativa de um intervalo nas estatísticas que pode conter um parâmetro de população. O parâmetro de população desconhecido é encontrado por meio de um parâmetro de amostra calculado a partir dos dados de amostra. Por exemplo, a média da população μ é encontrada usando a média da amostra x̅. é calculado a partir das estatísticas de dados observados que podem conter o valor real de um parâmetro desconhecido da população.

Testando hipóteses

Teste de hipóteses Teste de hipóteses O teste de hipóteses é um método de inferência estatística. É usado para testar se uma afirmação sobre um parâmetro de população está correta. O teste de hipótese ocorre quando os cientistas analisam uma amostra de uma população e então usam essa informação para fazer uma afirmação sobre a grande população à qual a amostra pertence.

Propriedades das estatísticas

Algumas das características potenciais que uma estatística deve incluir:

1. Completude

Completude refere-se à indicação de se os dados necessários para atender à demanda de informação estão disponíveis no recurso de dados. A integridade dos dados é necessária para garantir a precisão dos dados observados.

2. Consistência

A consistência é vista em termos de uniformidade ou estabilidade dos dados. Algumas das estatísticas usadas para medir a consistência incluem desvio padrão, intervalo e variância. Ao medir a consistência dos dados de uma amostra representativa de uma grande população, o erro padrão da média é geralmente examinado.

Além disso, ao usar instrumentos para coletar dados, a consistência pode ser medida estimando a confiabilidade dos escores obtidos.

3. Suficiência

Uma estatística é considerada suficiente se não houver outra estatística que possa ser calculada a partir da amostra. O conceito de suficiência é comum na estatística descritiva devido a sua forte dependência do pressuposto da forma de distribuição dos dados.

4. Imparcialidade

A tendência das estatísticas é determinada pela diferença entre o valor verdadeiro do parâmetro sendo medido e o valor esperado do estimador. Se a média da distribuição amostral e o valor esperado do parâmetro forem iguais, a estatística é considerada não enviesada.

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