统计学只是指数值数据，是数学领域，通常涉及数据的收集、制表和数值数据的解释。它实际上是一种数学分析形式，它使用不同的定量模型来产生一组实验数据或对现实生活的研究。它是应用数学的一个领域，涉及数据收集分析、解释和展示。统计学处理如何使用数据来解决复杂的问题。有些人认为统计学是一门独特的数学科学，而不是数学的一个分支。
统计使工作变得轻松简单，并为您定期完成的工作提供清晰干净的画面。
统计学的基本术语：
- 人口 –
它实际上是要分析其属性的一组个人或对象或事件的集合。 - 样本 –
它是人口的子集。
统计类型：
1. 描述性统计：
描述性统计使用通过数值计算或图形或表格提供总体描述的数据。它提供了数据的图形摘要。它只是简单地用于概括对象等。这里有以下两类。
- (一种)。集中趋势的度量 –
集中趋势的度量也称为汇总统计，用于表示数据集或样本集的中心点或特定值。
在统计学中，常见的集中趋势度量有以下三种：- (我的意思是 ：
它是样本集中所有值的平均值的度量。
例如，
- (ii) 中位数：
它是样本集中心值的度量。在这些中，数据集从最低值到最高值排序，然后找到精确的中间值。
例如，
- (iii) 模式：
它是样本集中最常到达的值。中心集中大部分时间重复的值实际上是模式。
例如，
- (我的意思是 ：
- (b)。变异性的测量——
变异性度量也称为离散度量，用于描述样本或总体中的变异性。在统计学中，存在三种常见的变异性度量，如下所示：- (i) 范围：
它给出了如何在样本集或数据集中分散值的度量。Range = Maximum value - Minimum value - (ii) 差异：
它简单地描述了随机变量偏离预期值的程度，并且它也被计算为偏差的平方。S2= ∑ni=1 [(xi - ͞x)2 ÷ n]在这些公式中， n代表总数据点， ͞x代表数据点的平均值， x i代表单个数据点。
- (iii) 分散：
它是一组数据与其平均值的离散程度的度量。σ= √ (1÷n) ∑ni=1 (xi - μ)2
- (i) 范围：
2. 推论统计：
推理统计基于从人口中提取的数据样本对人口进行推断和预测。它概括了一个大型数据集并应用概率得出结论。它仅用于解释描述性统计数据的含义。它仅用于分析、解释结果和得出结论。推论统计主要与假设检验相关，其主要目标是拒绝零假设。
假设检验是一种推理程序，它利用样本数据来评估和评估关于总体的假设的可信度。推论统计通常用于确定样本内的关系有多强。但是要得到一个人口清单并随机抽取样本是非常困难的。
推论统计可以在下面给出的各个步骤的帮助下完成：
- 获得并从一个理论开始。
- 产生研究假设。
- 操作或使用变量
- 确定或找出我们可以应用研究材料的人群。
- 为这些总体生成或形成零假设。
- 从人口中收集并收集儿童样本，然后简单地进行研究。
- 然后，进行所有的统计检验，以阐明所获得的样本特征是否与原假设下的预期特征有很大不同，以便我们能够找到并拒绝原假设。
推理统计的类型 –
如今，各种类型的推理统计被广泛使用并且非常容易解释。这些在下面给出：
- 一样本差异检验/一样本假设检验
- 置信区间
- 列联表和卡方统计量
- T 检验或方差分析
- 皮尔逊相关
- 双变量回归
- 多元回归