Statistische Prognose Information - Ressourcen Statistiken, Forecasting
Was ist Statistische Datenanalyse?
Computer spielen eine sehr wichtige Rolle in der statistischen Datenanalyse. Studiert ein Problem durch die Verwendung von statistischer Datenanalyse in der Regel vier grundlegende Schritte.
1. Definieren des Problems
2. Das Sammeln der Daten
3. Die Analyse der Daten
4. Berichterstattung über die Ergebnisse
Definition des Problems
Eine genaue Definition des Problems ist zwingend notwendig, um genaue Daten darüber zu erhalten. Es ist extrem schwierig, Daten zu sammeln, ohne eine klare Definition des Problems.
Das Sammeln der Daten
Wir leben und arbeiten in einer Zeit, die Datenerfassung und statistische Berechnungen leicht fast bis zur Trivialität geworden sind. Paradoxerweise hat die Gestaltung der Datenerhebung, nie genug betont in dem statistischen Datenanalyse Lehrbuch, wurde durch eine scheinbare Glaube geschwächt, dass umfangreiche Berechnung für etwaige Mängel bei der Gestaltung der Datenerhebung bilden kann. Man muss mit einem Schwerpunkt auf der Bedeutung beginnen, die Bevölkerung zu definieren, über die wir suchen, Schlüsse zu machen, alle Anforderungen der Probenahme und experimentellen Designs müssen erfüllt werden.
Designing Möglichkeiten, Daten zu sammeln, ist eine wichtige Aufgabe in der statistischen Datenanalyse. Zwei wichtige Aspekte einer statistischen Studie sind:
Bevölkerung - ein Satz aller Elemente von Interesse in einer Studie
Probe - eine Teilmenge der Bevölkerung
Statistische Inferenz ist fast zu einem aus einer Population aus einer Stichprobe für die gesamte Bevölkerung bezieht Ihr Wissen zu erhalten. Dies wird in der Mathematik als Inductive Reasoning bekannt. Das heißt, Kenntnis der gesamten von einem bestimmten. Seine Hauptanwendung ist in Hypothesen Tests zu einer bestimmten Population.
Der Zweck statistische Inferenz sind Informationen über eine Population Formularinformationen in einer Probe enthalten sind, zu erhalten. Es ist einfach nicht möglich, die gesamte Bevölkerung zu testen, so dass eine Probe ist der einzige realistische Weg, um Daten zu erhalten, da der Zeit- und Kostendruck. Die Daten können entweder quantitativ oder qualitativ sein. Qualitative Daten sind Etiketten oder Namen verwendet, um ein Attribut jedes Elements zu identifizieren. Quantitative Daten sind immer numerisch und zeigen entweder, wie viel oder wie viele.
Für die Zwecke der statistischen Datenanalyse, zwischen Querschnitts- und Zeitreihendaten zu unterscheiden, ist wichtig. Querschnittsdaten erneut Daten mit dem gleichen oder annähernd dem gleichen Zeitpunkt gesammelt. Zeitreihendaten sind Daten über mehrere Zeitperioden gesammelt.
Die Daten können aus vorhandenen Quellen oder erhalten durch Beobachtung und experimentellen Studien gesammelt werden entwickelt, um neue Daten zu erhalten. In einer experimentellen Studie wird die Variable von Interesse identifiziert. Dann ein oder mehr Faktoren in der Studie werden so gesteuert, dass Daten über erhalten werden, wie die Faktoren, die die Variablen beeinflussen. In Beobachtungsstudien wird nicht versucht, die Parameter von Interesse zu kontrollieren oder zu beeinflussen. Eine Umfrage ist vielleicht die häufigste Art der Beobachtungsstudie.
Die Analyse der Daten
Berichterstattung über die Ergebnisse