الإحصائيات الوصفية الإحصائيات الوصفي الإحصاء الوصفي، باختصار، يساعد في وصف وفهم ملامح مجموعة بيانات محددة، من خلال إعطاء ملخصات قصيرة عن عينة ومقاييس البيانات. إن أكثر أنواع اإلحصاءات الوصفية شيوعا هي الوسط والوسيط والوسيلة التي تستخدم في جميع مستويات الرياضيات واإلحصاء تقريبا. ومع ذلك، هناك أنواع أقل شيوعا من الإحصاءات الوصفية التي لا تزال مهمة جدا. يستخدم الأشخاص إحصاءات وصفية لإعادة توصيف رؤى كمية يصعب فهمها عبر مجموعة بيانات كبيرة في أوصاف ذات حجم صغير. على سبيل المثال، يوفر متوسط درجات الطلاب (غبا) فهما جيدا للإحصاءات الوصفية. فكرة برنامج العمل العالمي هو أنه يأخذ نقاط البيانات من مجموعة واسعة من الامتحانات والطبقات والدرجات، ومتوسط لهم معا لتوفير فهم عام للطلاب القدرات الأكاديمية الشاملة. ويعكس الطالب غبا الشخصية متوسط أدائه الأكاديمي. مقاييس الإحصاء الوصفي كل الاحصاءات الوصفية، سواء كانت المتوسط أو الوسيط أو النمط أو الانحراف المعياري أو التفرطح أو الانحراف، هي إما مقاييس النزعة المركزية أو مقاييس التباين. ويستخدم هذان التدبيران الرسوم البيانية والجداول والمناقشات العامة لمساعدة الناس على فهم معنى البيانات التي يجري تحليلها. وتصف مقاييس النزعة المركزية المركز المركزي للتوزيع لمجموعة البيانات. ويحلل الشخص تواتر كل نقطة بيانات في التوزيع ويصفها باستخدام المتوسط أو الوسيط أو الأسلوب الذي يقيس الأنماط الأكثر شيوعا لمجموعة البيانات التي يجري تحليلها. وتساعد تدابير التقلب، أو تدابير الانتشار، على تحليل كيفية انتشار التوزيع لمجموعة من البيانات. على سبيل المثال، في حين أن تدابير النزعة المركزية قد تعطي الشخص متوسط مجموعة البيانات، إلا أنها لا تصف كيفية توزيع البيانات داخل المجموعة. لذلك، في حين أن متوسط البيانات قد يكون 65 من 100، لا يزال هناك نقاط البيانات في كل من 1 و 100. تساعد تدابير التقلب على التواصل عن طريق وصف شكل وانتشار مجموعة البيانات. المدى، الرباعي. والانحراف المطلق والتباين كلها أمثلة على مقاييس التباين. الاحصاءات بريكينغ دون إحصائيات الإحصاءات هو مصطلح يستخدم لتلخيص العملية التي يستخدمها محلل لتوصيف مجموعة البيانات. إذا كانت مجموعة البيانات تعتمد على عينة من عدد أكبر من السكان، ثم يمكن للمحلل تطوير تفسيرات حول السكان في المقام الأول على أساس النتائج الإحصائية من العينة. التحليل الإحصائي ينطوي على عملية جمع وتقييم البيانات ومن ثم تلخيص البيانات في شكل رياضي. وتحلل الأساليب الإحصائية كميات كبيرة من البيانات وخصائصها. وتستخدم الإحصاءات في مختلف التخصصات مثل علم النفس، والأعمال التجارية، والعلوم الفيزيائية والاجتماعية. والعلوم الإنسانية، والحكومة والتصنيع. يتم جمع البيانات الإحصائية باستخدام طريقة العينة أو طريقة أخرى. ويستخدم نوعان من الأساليب الإحصائية في تحليل البيانات: الإحصاءات الوصفية والإحصاءات الاستدلالية. وتستخدم الإحصاءات الوصفية لتجميع البيانات من عينة تمارس المتوسط أو الانحراف المعياري. وتستخدم الإحصاءات الاستنتاجية عندما ينظر إلى البيانات على أنها فئة فرعية من مجموعة سكانية معينة. المتوسط هو المتوسط الرياضي لمجموعة مكونة من رقمين أو أكثر. ويمكن حساب المتوسط لمجموعة محددة من الأرقام بطرق متعددة، بما في ذلك المتوسط الحسابي. مما يدل على مدى أداء سلعة معينة مع مرور الوقت، والمتوسط الهندسي. مما يدل على نتائج أداء محفظة المستثمرين المستثمرة في نفس السلعة خلال نفس الفترة. تحليل الانحدار يحدد تحليل الانحدار مدى تأثير عوامل معينة مثل أسعار الفائدة أو سعر المنتج أو الخدمة أو صناعات أو قطاعات معينة على تقلبات أسعار الأصل. يتم تصوير هذا في شكل خط مستقيم يسمى الانحدار الخطي. ويصف الانحراف درجة مجموعة من البيانات تختلف من التوزيع القياسي في مجموعة من البيانات الإحصائية. معظم مجموعات البيانات، بما في ذلك عوائد السلع وأسعار الأسهم، إما انحراف إيجابي، منحنى يميل نحو يسار متوسط البيانات، أو الانحراف السلبي، منحرف منحرف نحو يمين متوسط البيانات. ويقيس التفرطح ما إذا كانت البيانات خفيفة الذيل أو ثقيلة الذيل التي ترتبط بالتوزيع القياسي. مجموعات البيانات مع التفرطح عالية لها ذيول الثقيلة، مما يؤدي إلى مخاطر الاستثمار أقل. مجموعات البيانات مع التفلطح منخفضة لها ذيول خفيفة، مما يؤدي إلى زيادة مخاطر الاستثمار. الفرق هو قياس مدى الأعداد في مجموعة بيانات. ويقيس التباين المسافة بين كل رقم في المجموعة وبين المتوسط. ويمكن أن يساعد التباين في تحديد المخاطر التي قد يقبلها المستثمر عند شراء استثمار. تحليل التباين طور رونالد فيشر طريقة تحليل التباين. وهي تستخدم لتحديد تأثير المتغيرات الانفرادي على متغير يعتمد. ويمكن استخدامه لمقارنة أداء الأسهم المختلفة مع مرور الوقت.
No comments:
Post a Comment