Статистика - Statistic

А статистика (единственное число) или статистика выборки любое количество, вычисленное из значений в образец который используется в статистических целях. Статистические цели включают оценку параметра совокупности, описание выборки или оценку гипотезы. В средний (он же средний) значений выборки - это статистика. Термин статистика используется как для функции, так и для значения функции в данной выборке. Когда статистика используется для определенной цели, на нее можно ссылаться по имени, указывающему ее цель.

Когда статистика используется для оценки параметра совокупности, статистика называется оценщик. Параметр популяции - это любая характеристика Население изучается, но когда невозможно напрямую измерить значение параметра совокупности, используются статистические методы, чтобы вывести вероятное значение параметра на основе статистики, вычисленной на основе выборки, взятой из совокупности. Например, среднее значение выборки - это объективный оценщик среднего населения. Это означает, что среднее значение нескольких выборок будет стремиться сходиться к истинному среднему значению генеральной совокупности.[1].

В описательной статистике описательная статистика используется для полезного описания выборочных данных. При статистической проверке гипотез статистика теста используется для проверки гипотезы. Обратите внимание, что одну статистику можно использовать для нескольких целей - например, среднее значение выборки можно использовать для оценки среднего значения генеральной совокупности, для описания набора данных выборки или для проверки гипотезы.

Примеры

Вот некоторые примеры статистики:

  • "В недавнем опросе американцев 52% из Республиканцы говорят, что происходит глобальное потепление ".

    В данном случае «52%» - это статистика, а именно процент республиканцев в выборке опроса, которые верят в глобальное потепление. Население - это набор всех республиканцев в Соединенных Штатах, а параметр - процент все Республиканцы, а не только опрошенные, верят в глобальное потепление.

  • "Менеджер большого отеля, расположенного недалеко от Диснейленда, указал, что средняя продолжительность пребывания 20 выбранных гостей была равна 5.6 дней ".

    В этом примере «5,6 дней» - это статистика, а именно средняя продолжительность пребывания для нашей выборки из 20 гостей отеля. Население - это совокупность всех гостей этого отеля, а параметр - средняя продолжительность пребывания на все гости.[2]

Есть множество функций, которые используются для расчета статистики. Некоторые включают:

Свойства

Наблюдаемость

Статистика - это наблюдаемый случайная переменная, что отличает его от параметр это обычно ненаблюдаемая величина, описывающая свойство статистическая совокупность, и от ненаблюдаемой случайной величины, такой как разница между наблюдаемым измерением и средним по совокупности. Параметр можно вычислить точно только в том случае, если можно без ошибок наблюдать за всей совокупностью; например, при совершенной переписи или для населения стандартизированный тест берущие.

Статистики часто рассматривают параметризованное семейство из распределения вероятностей, любой член которого может быть распределением некоторого измеримого аспекта каждого члена генеральной совокупности, из которого случайным образом выбирается выборка. Например, параметром может быть средний рост 25-летних мужчин в Северной Америке. Измеряется рост членов выборки из 100 таких мужчин; среднее значение этих 100 чисел является статистикой. Среднее значение роста всех членов населения не является статистикой, если это не было каким-либо образом установлено (например, путем измерения каждого члена населения). Средняя высота, которая будет рассчитана с использованием все индивидуальных высот все 25-летние мужчины из Северной Америки - это показатель, а не статистика.

Статистические свойства

Важные потенциальные свойства статистики включают: полнота, последовательность, достаточность, непредвзятость, минимальная среднеквадратичная ошибка, низкий отклонение, надежность и вычислительное удобство.

Информация статистики

Информацию статистики о параметрах модели можно определить несколькими способами. Самым распространенным является Информация Fisher, который определяется на статистической модели, индуцированной статистикой. Информация о кульбаке мера также может использоваться.

Смотрите также

Рекомендации

  • Кокоска, Стивен (2015). Вводная статистика: подход к решению проблем (2-е изд.). Нью-Йорк: В. Х. Фриман и компания. ISBN  978-1-4641-1169-3.
  • Паркер, Сибил П. (главный редактор). «Статистика». Словарь научных и технических терминов Макгроу-Хилла. Пятое издание. McGraw-Hill, Inc. 1994. ISBN  0-07-042333-4. Стр. 1912.
  • ДеГрут и Шервиш. «Определение статистики». Вероятность и статистика. Международное издание. Третье издание. Эддисон Уэсли. 2002 г. ISBN  0-321-20473-5. Страницы с 370 по 371.
  1. ^ Кокоска 2015, п. 296-308.
  2. ^ Кокоска 2015, п. 296-297.