통계 - 개념, 수준, 역사, 중요성 및 분기

우리는 통계가 무엇인지, 측정 수준, 역사, 분기 및 그 중요성을 설명합니다. 또한 확률에 따른 차이.

통계는 데이터 관리의 과학입니다.

통계란 무엇인가요?

통계는 공식 과학 분야 연역적이며, 종종 수학의 한 분야로 간주됩니다. 가변성과 법칙을 연구합니다. 확률, 개념 및 샘플링의 다양한 도구를 통해.

통계 분야는 다음을 포함합니다. 방법 및 필요한 절차 수집하다 정보 의 현실 그리고 그것을 조직하고, 맥락화하고, 분류하는 것 실행 가능한 결론을 얻기 위해 수학적으로 표현됩니다. 라고 할 수 있습니다. 과학 의 관리의 데이터.

이러한 방식으로 통계는 다음과 같이 알려진 4가지 수준의 데이터 측정을 고려합니다. 저울 의 측량 통계는 다음과 같습니다.

• 명목(Nominal)은 다음을 설명합니다. 변수 그들 사이의 차이는 양보다 질에 더 있습니다.

• 순서(Ordinal) - 연속체에서 변수를 설명하며, 이 변수에서 값의 순서를 지정할 수 있는 변수, 즉 데이터에 계층 구조 또는 순서를 할당할 수 있습니다.

• Interval: 값이 인식 가능한 간격을 설정하는 변수를 설명합니다.

• 합리성(Rational)은 동일한 간격을 가진 변수를 설명하고 특성의 부재를 나타내는 방식으로 절대 0을 배치할 수 있도록 합니다.

통계학은 그 자체로 연구 분야이지만, 특정 지식 분야에 관계없이 다른 많은 분야와 과학의 도구 역할을 하는 횡단적 성격이 특징입니다. 생물학이 경제이 인구 통계학등등.

다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다. 주파수 폴리곤

통계의 역사

통계의 선행은 다음과 같습니다. 고대, 특히 첫 번째 큰 것들이 생겨났을 때 더욱 그렇습니다 제국 수많은 인구바빌론, 이집트 또는 중국과 같이 인구를 계산하고 관련 정보를 얻을 필요가 있습니다. 상태, 수집에 관하여 과세 및 기타 유사한 문제.

그렇지만 첫 번째 방법 1654 년 파스칼과 피에르 드 페르마 (Pierre de Fermat) 사이의 서신에 기록 된 확률 계산. 다른 한편으로는이 주제에 대한 최초의 과학적 치료는 1657 년 Christian Huygens와 1713 년 Jackob Bernoulli의 Ars conjectandi, 1718 년 Abraham de Moivre의 Doctrine of Possibilities입니다.

공식적으로 통계학은 19세기에 등장했는데, 그때 통계학은 데이터와 정보를 수집하는 방법을 연구하는 학문으로 인식되었습니다. 이 용어는 프로이센 경제학자 Gottfried Achenwall (1719-1772)에 의해 이미 만들어졌으며, 그는 그것을 "국무의 과학", 즉 Statistik으로 제안했으며 영어로 "정치적 산술"로 번역되었습니다.

Achenwall은이 분야의 아버지로 인정 받고 있지만, 스코틀랜드 농업 경제학자 John Sinclair (1754-1835)에 의해 인간 생활의 다른 영역에서의 구현이 이루어졌습니다.

그 이후로 통계와 확률에 대한 연구는 끊임없이 이루어졌습니다. 근본적으로 현대적으로 중요한 순간 중 하나는 20세기 초에 프랜시스 골턴(Francis Galton)과 칼 피터슨(Karl Peterson)이 수학적 엄격함을 가져와 과학뿐만 아니라 과학에도 적용하면서 연구 분야를 변화시킨 것입니다. 정치 그리고 공장.

통계의 중요성

통계는 현대 사회에서 엄청난 관련성을 가지고 있으며, 이는 국가가 가지고 있는 인구 조직의 특정 요구를 초월합니다. 그러나 후자는 의 제어 및 제어와 연결되어 있습니다. 의사 결정, 공공 정책의 실행은 접근해야 할 기본적인 문제입니다. 생각 그리고 인구의 생활 방식.

그러나 통계는 또한 다양한 분야의 정보 처리 도구 역할도 합니다. 자연과학 뿐만 아니라 사회 과학, 모든 성격의 물체에 대한 정보를 수집할 수 있기 때문입니다.

통계의 분기

통계는 대체로 두 가지 매우 다른 분야를 고려합니다.

• 기술 통계(Descriptive statistics)는 연구 중에 나타난 데이터의 시각화, 분류 및 수치 또는 그래픽 표현에 전념합니다. 그 목적은 인구 피라미드, 히스토그램 또는 파이 차트와 같은 대량의 데이터를 쉽게 처리할 수 있도록 하는 것입니다.

• 추론 통계, 생성에 전념 모델 그리고 무작위성 역학을 고려하여 연구된 현상을 기반으로 한 예측. 이러한 수학적 모델을 통해 그는 찾고자 합니다. 결론 단순히 설명적인 범위를 초월하는 유용하거나 예측.

통계 및 확률

통계와 확률은 모두 우연에 대한 과학적이고 공식적인 연구에 전념하지만 두 가지 다른 관점에서 그렇게 합니다.

• 반면에 확률은 비교에 전념합니다. 빈도 사건이 우연에 의존하는 한, 구체적인 예측을 할 수 있는 인식 가능한 패턴을 찾기 위해 발생한다는 것.

• 반면에 통계는 무작위 사실에서 결론을 도출하려고 합니다. 그들을 지켜보며 그들이 그들을 정의하는 법칙을 발견하고, 따라서 그것들을 해석할 수 있게 하기 전까지는.