Описательная статистика

Одной из основных составляющих любого анализа данных является

описательная статистика (дескриптивная статистика). Её главной задачей

является предоставление сжатой и концентрированной характеристики

изучаемого явления в числовом и графическом виде.

Популяционное значение параметра (среднее значение, медиану, долю

и т.д.) получить невозможно (исключение составляют случаи, когда

исследование проводится на группе, которая включает всех членов

популяции). Однакопопуляционное значение параметра можно оценитьпо

выборке. Точность такой оценки зависит от метода измерения (ошибки

измерения), объема и ошибки выборки и биологической вариации.

Показатели описательной статистики можно разбить на несколько

групп:

· показатели положения, описывающие положение экспериментальных

данных на числовой оси. Примеры таких данных – максимальный и

минимальный элементы выборки, среднее значение, медиана, мода и др.;

· показатели разброса, описывающие степень разброса данных

относительно центральной тенденции. К ним относятся: выборочная

дисперсия, разность между минимальным и максимальным элементами

(размах, интервал выборки) и др.;

· показатели асимметрии: положение медианы относительно среднего и др.

· графические представления результатов – гистограмма, частотная

диаграмма и др.

Группировка. Группировка — это метод, при котором вся исследуемая совокупность разделяется на группы по какому-то существенному признаку. Группировка представляет собой способ подразделения рассматриваемой совокупности данных на однородные по изучаемым признакам группы. Это делается с целью изучения структуры этой совокупности либо взаимосвязей между отдельными элементами этой совокупности. С помощью группировки можно выявить влияние отдельных единиц на средние итоговые показатели

Вопрос 72. Понятие о нормальном распределении случайных величин (распределении Гаусса), основания к применению нормального распределения, параметрическая и непараметрическая статистика.

Нормальное распределение (распределение Гауса)- это распределение вероятностей, которое в одновременном случае задается функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гауса:

Основания к применению нормального распределения:

• многие реально наблюдаемые переменные действительно нормально распределены, что является аргументом в пользу того, что нормальное распределение представляет "фундаментальный закон"

• при возрастании объема выборки форма выборочного распределения приближается к нормальной, даже если распределение исследуемых переменных не является нормальным

Дата добавления: 2015-08-17