Tanımlayıcı istatistikler
Tanımlayıcı İstatistikler Nelerdir?
Tanımlayıcı istatistikler, belirli bir veri setini özetleyen, tüm popülasyonun bir temsili veya bir popülasyon örneği olabilen kısa tanımlayıcı katsayılardır. Tanımlayıcı istatistikler, merkezi eğilim ölçüleri ve değişkenlik ölçüleri (yayılım) olarak ikiye ayrılır. Merkezi eğilim ölçüleri ortalama, medyan ve modu içerirken, değişkenlik ölçüleri standart sapma, varyans, minimum ve maksimum değişkenler, basıklık ve çarpıklığı içerir.
Tanımlayıcı İstatistikleri Anlama
Tanımlayıcı istatistikler, kısaca, örneklem ve verilerin ölçüleri hakkında kısa özetler vererek belirli bir veri kümesinin özelliklerini tanımlamaya ve anlamaya yardımcı olur. En çok tanınan tanımlayıcı istatistik türleri, merkez ölçüleridir: neredeyse tüm matematik ve istatistik seviyelerinde kullanılan ortalama,. medyan ve mod . Ortalama veya ortalama, veri kümesindeki tüm rakamların eklenmesi ve ardından kümedeki rakam sayısına bölünmesiyle hesaplanır.
Örneğin, aşağıdaki veri kümesinin toplamı 20'dir: (2, 3, 4, 5, 6). Ortalama 4 (20/5). Bir veri kümesinin modu, en sık görünen değerdir ve medyan, veri kümesinin ortasında yer alan rakamdır. Bir veri setinde yüksek rakamları alt rakamlardan ayıran rakamdır. Ancak, hala çok önemli olan daha az yaygın tanımlayıcı istatistik türleri vardır.
İnsanlar, büyük bir veri kümesindeki anlaşılması zor nicel içgörüleri küçük boyutlu açıklamalara dönüştürmek için tanımlayıcı istatistikleri kullanır. Örneğin, bir öğrencinin not ortalaması (GPA), tanımlayıcı istatistiklerin iyi anlaşılmasını sağlar. GPA fikri, çok çeşitli sınavlardan, sınıflardan ve notlardan veri puanları alması ve bir öğrencinin genel akademik performansının genel olarak anlaşılmasını sağlamak için bunların ortalamasını almasıdır. Bir öğrencinin kişisel not ortalaması, ortalama akademik performansını yansıtır.
Tanımlayıcı İstatistik Türleri
Tüm tanımlayıcı istatistikler ya merkezi eğilim ölçüleri ya da dağılım ölçüleri olarak da bilinen değişkenlik ölçüleridir .
###Merkezi Eğilim
Merkezi eğilim ölçüleri, veri kümelerinin ortalama veya orta değerlerine odaklanırken, değişkenlik ölçüleri, verilerin dağılımına odaklanır. Bu iki ölçü, insanların analiz edilen verilerin anlamını anlamalarına yardımcı olmak için grafikler, tablolar ve genel tartışmaları kullanır.
Merkezi eğilim ölçüleri, bir veri kümesi için bir dağılımın merkez konumunu tanımlar. Bir kişi dağılımdaki her bir veri noktasının sıklığını analiz eder ve analiz edilen veri kümesinin en yaygın modellerini ölçen ortalama, medyan veya modu kullanarak tanımlar.
Değişkenlik Ölçüleri
Değişkenlik ölçüleri (veya yayılma ölçüleri), bir dizi veri için dağılımın ne kadar dağınık olduğunu analiz etmeye yardımcı olur. Örneğin, merkezi eğilim ölçüleri bir kişiye bir veri kümesinin ortalamasını verirken, verilerin küme içinde nasıl dağıldığını açıklamaz.
Bu nedenle, verilerin ortalaması 100 üzerinden 65 olabilirken, hem 1 hem de 100'de hala veri noktaları olabilir. Değişkenlik ölçüleri, veri kümesinin şeklini ve yayılımını tanımlayarak bunu iletmeye yardımcı olur. Aralık, çeyrekler,. mutlak sapma ve varyans, değişkenlik ölçülerinin örnekleridir.
Aşağıdaki veri kümesini göz önünde bulundurun: 5, 19, 24, 62, 91, 100. Bu veri kümesinin aralığı 95'tir ve bu, veri kümesindeki en düşük sayı (5) en yüksekten (100) çıkarılarak hesaplanır.
##Öne çıkanlar
Tanımlayıcı istatistikler iki temel ölçü kategorisinden oluşur: merkezi eğilim ölçüleri ve değişkenlik (veya yayılma) ölçüleri.
Tanımlayıcı istatistikler, bir veri setinin özelliklerini özetler veya tanımlar.
Değişkenlik veya yayılma ölçüleri, küme içindeki verilerin dağılımını tanımlar.
Merkezi eğilim ölçüleri, bir veri kümesinin merkezini tanımlar.
##SSS
Tanımlayıcı istatistikler çıkarım veya tahmin yapmak için kullanılabilir mi?
hayır. Bu tanımlayıcılar veri niteliklerini anlamaya yardımcı olurken, değişkenlerin bir veri setinde birbirleriyle nasıl etkileşime girdiğini anlamak için çıkarımsal istatistiksel teknikler - ayrı bir istatistik dalı - gereklidir.
Ortalama ve standart sapma nedir?
Bunlar yaygın olarak kullanılan iki tanımlayıcı istatistiktir. Ortalama, bir veri parçasında gözlemlenen ortalama seviyedir, standart sapma ise varyansı veya bu değişkende gözlenen verilerin ortalaması etrafında nasıl dağıldığını tanımlar.
Verileri basitçe tanımlayan istatistiklere neden ihtiyacımız var?
Tanımlayıcı istatistikler, bir değişkenin ortalaması, standart sapması veya sıklığı gibi bir örneğin veya veri kümesinin özelliklerini tanımlamak veya özetlemek için kullanılır. Çıkarımsal istatistikler, bir veri örneğinin öğelerinin toplu özelliklerini anlamamıza yardımcı olabilir. Bir değişkenin örnek ortalamasını, varyansını ve dağılımını bilmek, etrafımızdaki dünyayı anlamamıza yardımcı olabilir.
