|
|
Применение статистических методов
Применение статистических методов
“Есть ложь, есть большая ложь и есть статистика”, - это популярная цитата Марк Твена. Применение статистических методов для научных, промышленных, или социальных исследований, применяется для изучения каких-либо процессов или состава населения. Это может быть количество населения в стране, или изучение пород в скале, или количество произведенных товаров в течение определенного периода. Эти данные изучаются на протяжении определенного промежутка времени; подобные о "населении" имеют название временных рядов.
По практическим соображениям данные собираются не со всей популяции населения, а в основном, исследователи выбирают подмножество, которое называется - выборка. Данные о выборке добываются с помощью наблюдений или в экспериментальных условиях. В дальнейшем полученные данные подвергаются статистическому анализу, цель которого выполнить две взаимосвязанные задачи: описание и выводы.
Детальные описательные статистики используются, чтобы сгруппировать данные, они могут быть представлены либо численно, либо графически, для описания выборки. Основным видом описательной статистики являются среднее и стандартное отклонение. Для графического описания данных используют некоторые виды диаграмм и графиков.
Полученная статистика применяются для создания типовых моделей с погрешностью на случайность, и представляют выводы о крупных популяциях. Эти выводы представляются в виде ответов: да / нет (гипотезы), оценки числовых характеристик (оценка), описания ассоциации (корреляция), или моделирование взаимосвязей (регрессии). Другие методы моделирования включают ANOVA (дисперсионный анализ), временные ряды.
Хотелось бы остановиться на корреляции. При проведении статистического анализа может быть выявлено, что две переменные (например две характеристики населения вес и рост), как правило, изменяются при изменении другой, как как буд-то они взаимосвязаны. Вот пример, при исследовании годового дохода населения и возраста смерти среди населения, возможно обнаружить, что бедные люди, как правило, живут короче, чем длится жизнь богатых людей. Эти две переменные, как говорят, коррелируют (в данном случае - положительная корреляция). Однако, нельзя сразу делать вывод о существовании причинно-следственной связи между этими двумя переменными. Необходимо опасаться преждевременных выводов насчет корреляции, т.к. это явление может быть вызвано третьей переменной, на которую не обратили внимание, которую называют скрытой переменной или смешанной переменной.
Если выборка является репрезентативной для населения, то предположения и выводы, основанные на этой выборки могут быть распространены на все население в целом. Основная проблема заключается в определении того, насколько выбранный образец представителен. Статистика предоставляет методы для оценки этого. Также в статистике используется рандомизация, чтобы в образец попали данные случайным образом.
Математическая статистика (величается теорией статистики), является отраслью прикладной математики, которая использует теорию вероятностей и анализ, для того чтобы изучить теоретические основы статистики.
Использование каждого статистического метода является правильным только тогда, когда рассматриваемая выборка удовлетворяет основным математическим предположениям о статистическом методе. Неправильное использование статистических методов может произвести маленькие, но серьезные ошибки в описании и интерпретации - маленькие в том смысле, что даже опытные специалисты часто делают такие ошибки, серьезные в том смысле, что они могут влиять, например, на социальную политику, медицинскую практику или надежность строений (например мосты). Набор базовых статистических навыков (и скептицизма), необходимые людям в наш век постоянной поступающей информации в повседневной жизни называют статистической грамотности.
|
| Категория: Мои статьи | Добавил: Vovkodav (20.12.2011)
|
| Просмотров: 274
| Рейтинг: 0.0/0 |
|
|
|
