통계 예제

통계 분석은 물리학에서 사회 과학에 이르기까지 과학에서 광범위하게 사용됩니다. 가설을 테스트하는 것 뿐만 아니라 통계는 측정하기 어렵거나 불가능한 미지의 것에 대한 근사치를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 양자장 이론 분야는 사물의 이론적 측면에서 성공을 제공하면서 경험적 실험 및 측정에 도전적임이 입증되었습니다. 의식이나 선택의 연구와 같은 일부 사회 과학 주제는 측정하기가 실질적으로 불가능합니다. 통계 분석은 가장 가능성이 높거나 가능성이 가장 낮은 시나리오가 무엇인지를 밝힐 수 있습니다. 데이터는 관련 관측값의 수에 관계없이 컬렉션입니다. 데이터 컬렉션을 데이터 집합이라고 합니다. 통계 데이터는 매우 많은 수의 관측값으로 구성될 수 있습니다. 관측값 수가 클수록 일부 세부 정보를 생략할 수 있지만 대량의 데이터 특성을 드러내는 요약된 형식으로 데이터를 표시해야 할 필요성이 커지다. 통계 실험은 두 가지 유의한 특성을 포함하는 실험입니다. 하나는 각 실험에 미리 지정할 수 있는 몇 가지 가능한 결과가 있다는 것입니다.

두 번째는 각 실험의 결과에 대해 불확실하다는 것입니다. 통계 적 실험의 예로는 다이 롤링 및 동전 던지기가 있습니다. 실험의 가능한 모든 결과로 구성된 집합을 샘플 공간이라고 하며 샘플 공간의 각 요소를 샘플 점이라고 합니다. 통계 정의 > 통계 분석이란? 통계의 의도적 (또는 일반 바보) 조작의 몇 가지 예에 대 한 참조: 확률 이론에서, 이벤트는 뭔가 하 고의 가능한 결과 중 하나 이상. 우리가 동전을 여러 번 던지면, 각 던지기는 이벤트입니다. 이벤트와 같은 생성 되는 활동은 실험으로 확률 이론에서 언급 됩니다. 이벤트는 한 번에 하나, 하나만 할 수 있다면 상호 배타적이라고합니다. 실험에서 발생할 수 있는 가능한 이벤트 목록에 가능한 모든 결과가 포함된 경우; 이 목록은 집단적으로 철저하다고 합니다. 동전 던지기 실험은 집단 고갈의 좋은 예입니다. 최종 결과는 머리 또는 꼬리입니다. 처음 통계를 배우기 시작했을 때가 기억납니다. 나는 용어를 찾아 보았고, 내가 얻은 것은 한 문장 (도움이되지 않음) 또는 두 페이지 기술 매뉴얼이었다.

종종 교재의 단어들은 제가 모르는 단어였고, 보통 전혀 설명되지 않았습니다. 나는 용어에 대한 사냥에 가야하고 종종 내가 원하는 것을 찾기 위해 시간 긴 벤처로 바뀔 것입니다. 내가 원했던 것은 간단했다 : 나는 그것이 무엇인지에 대한 일반적인 아이디어를 얻을 수 있도록 용어의 개요. 주제에 대한 개요가 나오면 뇌에서 연결되기 시작합니다.


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