Что такое статистика. Предмет. Цели. Составные части.
Название статистика происходит от латинского слова “status” – состояние. Певая публикация по статистике зафиксирована в «Книге чисел» в Библии. Термин статистика впервые был употреблён Готфридом Ахенвалемв 1749 году в значении «госудаствоведение».
Статистика - искусство и наука сбора и анализа данных.
Статистика бывает математической и прикладной. Прикладная включает в себя такие науки как демография, психометрика, биометрика, хемометрика, эконометрика, «государствоведение» и др.
Предмет статистики – массовые варьирующиеся явления.
4 этапа статистического анализа.
1.Планирование сбора данных
2.Сбор данных
3.Систематизация собранных данных
4.Проверка гипотез
Статистическая совокупность. Единица статистической совокупности.
Статистическая совокупность – это совокупность объектов или явлений одного и того же вида, объединённых наличием общих признаков.
Свойство статистической совокупности – вариация – количественные изменения в значении статистического признака, при переходе от одного её элемента к другому.
Единица статистической совокупности – первичный элемент статистической совокупности, является носителем признаков, подлежащим исследованию.
-
Содержание
- Что такое статистика. Предмет. Цели. Составные части.
- Классификация признаков.
- Абсолютные и относительные показатели.
- Способы формирования выборок.
- План статистического наблюдения.
- Виды статистического наблюдения:
- Степенные средние.
- 5 Базовых показателей вариационного ряда.
- Мода и медиана.
- Квартили и квинтили.
- Децили и перцентили.
- Основные показатели изменчивости.
- Простое и взвешенное стандартное отклонение (для выборки и гс).
- Дисперсия.
- Относительные показатели изменчивости
- Основные параметры нормального распределения.
- Асимметрия.
- Эксцесс.
- Классификация гипотез.
- Понятие и классификация критериев проверки гипотез.
- Критерий Розенбаума.
- Правила ранжирования
- Алгоритм 4 Подсчет критерия u Манна-Уитни.
- Критерий χ2 Пирсона.
- Корреляция: цели, виды.
- Надежность коэффициента корреляции.
- Регрессия: цели, виды
- Регрессия: ошибка выбранной математической модели.
- Множественная регрессия.
- Факторный анализ: цели, этапы
- 1 Этап: Построение матрицы попарных корреляций
- Кластерный анализ: цели, Евклидово расстояние.
- Кластерный анализ: методы объединения объектов.
- Кластерный анализ: стандартизация.
- Основные характеристики кластеров.
- Дисперсионный анализ: цели, классификация.
- Однофакторый дисперсионный анализ: основные формулы, область применения.