A relação entre as estatísticas de probabilidade e inferencial
UMA estatística
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Estatísticas descritivas: Como o nome indica, estatística descritiva concentrar em fornecer-lhe com uma descrição que ilumina alguma característica de seu conjunto de dados numéricos.
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Estatística inferencial: Ao invés de focar em descrições pertinentes do seu conjunto de dados, estatística inferencial esculpir uma seção menor do conjunto de dados e tentar deduzir algo significativo sobre o conjunto de dados maior. Utilize este tipo de estatísticas para obter informações sobre alguns reais - medida mundo em que você estiver interessado.
É verdade que as estatísticas descritivas descrever as características de um conjunto de dados numéricos, mas que realmente não dizer muito sobre por que você deve se preocupar com esses dados. Na verdade, a maioria dos cientistas de dados só estão interessados em estatísticas descritivas por causa do que eles revelam sobre os verdadeiros - medidas mundiais que descrevem. Por exemplo, uma estatística descritiva é muitas vezes associada a um grau de precisão, indicando o valor da estatística como uma estimativa da medida no mundo real.
Para entender melhor este conceito, imagine que um empresário quer estimar lucros seu próximo trimestre. Ele pode ter uma média de lucros seus últimos trimestres para usar como uma estimativa de quanto ele vai fazer durante o próximo trimestre. Mas se os lucros dos trimestres anteriores variou muito, uma estatística descritiva, que estimou o variação deste valor lucro (o montante pelo qual esta estimativa dólar poderia diferir dos lucros reais que ele vai fazer) previu que indicam o quão longe o valor previsto poderia ser dos reais. (Informação não ruim ter.)
Como a estatística descritiva, Estatística inferencial também revelam algo sobre a medida do mundo real] em que você estiver interessado. Em contraste com a estatística descritiva, no entanto, estatística inferencial fornecer informações sobre uma pequena seleção de dados, assim você pode usar esta informação para inferir algo sobre o conjunto de dados maior do qual ela foi tirada. Em estatística, esta seleção de dados menor é conhecido como um amostra, e o conjunto de dados maior, completa a partir do qual a amostra é colhida é chamado de população.
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Se o conjunto de dados é muito grande para analisar em sua totalidade, em seguida, puxe uma amostra menor deste conjunto de dados, analisar que, em seguida, fazer inferências sobre todo o conjunto de dados com base no que você aprendeu com a análise da amostra. Você também pode usar estatística inferencial em situações em que você simplesmente não pode dar ao luxo de coleta de dados para toda a população. Neste caso, você simplesmente usar os dados que você tem que fazer inferências sobre a população em geral.
Outras vezes, você pode encontrar-se em situações onde a informação completa para a população simplesmente não está disponível. Nestes casos, você pode usar estatística inferencial para estimar valores para os dados em falta com base no que você aprendeu com a análise dos dados que está disponível.
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estatística descritiva descrever as características de seu conjunto de dados numéricos, enquanto estatística inferencial são usados para fazer inferências a partir de subconjuntos de dados para que você possa entender melhor os conjuntos de dados maiores do que o subconjunto é tomada. Para entender melhor esta distinção, imagine que você tem um conjunto de dados sócio-econômico que descreve as mulheres, a partir dos 18 anos a 34 que vivem em Filadélfia, Pensilvânia.
estatística descritiva permitiria que você a entender as características da população mulher que compreende este subconjunto. Ou, você poderia usar estatística inferencial com este conjunto de dados para fazer inferências sobre a população maior de mulheres, que são 18 a 34 anos, mas que vivem em todas as cidades do estado da Pensilvânia (e não apenas na Filadélfia).
Para uma inferência seja válido, você deve selecionar sua amostra cuidadosamente para que você obtenha uma verdadeira representação da população. Mesmo que a sua amostra seja representativa, os números do conjunto de dados de amostra será sempre apresentar alguma barulho - variação aleatória, em outras palavras - que garante a estatística da amostra não é exatamente idêntico ao seu estatística população correspondente.