Comme chaque sujet, des statistiques a sa propre langue. La langue est ce qui vous permet de savoir ce qui est un problème pour la demande, quels résultats sont nécessaires, et la façon de décrire et d'évaluer les résultats d'une manière statistiquement correcte. Voici un aperçu des types de terminologie statistique:
UN population est l'ensemble du groupe de personnes que vous voulez étudier, et un échantillon est un sous-ensemble de ce groupe.
UN paramètre est une caractéristique quantitative de la population que vous êtes intéressé à estimer ou tester (comme une population moyenne ou la proportion).
UN statistique est une caractéristique quantitative d'un échantillon qui permet souvent d'estimer ou de tester le paramètre de population (tel qu'un échantillon moyenne ou la proportion).
Statistiques descriptives sont des résultats simples que vous obtenez lorsque vous analysez un ensemble de données - par exemple, la moyenne de l'échantillon, la médiane, l'écart type, la corrélation, droite de régression, la marge d'erreur, et statistique de test.
Inférence statistique se réfère à l'utilisation de vos données (et ses statistiques descriptives) pour tirer des conclusions sur la population. Principaux types d'inférence comprennent la régression, les intervalles de confiance et tests d'hypothèses.
Breaking Down Formules statistiques
Formules abondent dans les statistiques problèmes - il ya juste pas moyen de contourner eux. Cependant, il ya généralement une méthode à la folie si vous pouvez casser les formules en morceaux. Voici quelques conseils utiles:
Formules pour les statistiques descriptives prennent essentiellement les valeurs de l'ensemble des données et effectuer des opérations arithmétiques. Souvent, les formules semblent pire que le processus lui-même. La clé: Si vous pouvez expliquer à votre ami comment calculer un écart-type, par exemple, la formule est plus d'une réflexion après coup.
Formules pour la ligne de régression ont une base en algèbre. Au lieu de la typique y = mx + b le format tout le monde apprend à l'école, les statisticiens y = un + bx.
La pente, b, est le coefficient de la X variable.
La y-interception, un, est où la droite de régression croise la y-axe.
Les formules pour trouver un et b impliquer les cinq statistiques: la moyenne de la X-valeurs, la moyenne de la y-les valeurs, les écarts-types de la X's, les écarts-types de la y's, et la corrélation.
Toutes les différentes formules de l'intervalle de confiance, lorsqu'elle est faite dans une liste, peuvent ressembler à un méli-mélo de notation. Cependant, ils ont tous la même structure: une statistique descriptive (à partir de votre échantillon) plus ou moins une marge d'erreur. La marge d'erreur implique une z *-la valeur (de la Z-distribution) ou t * -la valeur (de la t-distribution) fois l'erreur standard. Les pièces dont vous avez besoin pour erreur standard sont généralement fournis dans le problème, et le z * - ou t * -valeurs proviennent de tables.
Tests d'hypothèses ont également une structure commune. Bien que chacune implique une série d'étapes pour mener à bien, ils se résument toutes à une seule chose: la statistique de test. UN statistique de test mesures dans quelle mesure vos données est de ce que la population regarde soi-disant similaires. Il prend la différence entre votre échantillon statistique et le paramètre (revendiquée) de la population et normalise afin que vous pouvez regarder sur une table commune et prendre une décision.
Checking Out symboles statistiques
Symboles (ou notation) trouvés dans les statistiques problèmes se répartissent en trois catégories: les symboles mathématiques, les symboles faisant référence à une population, et les symboles faisant référence à un échantillon. Symboles mathématiques sont assez faciles à déchiffrer avec un simple examen de algebra- ils impliquent des éléments tels que des signes carrés profondes, les équations d'une ligne, et les combinaisons d'opérations mathématiques. Les deux autres catégories sont un peu plus difficile, et sachant la différence entre eux est critique.
Tenir à une stratégie Lorsque vous résoudre des problèmes statistiques
Résolution de problèmes statistiques est toujours d'avoir une stratégie. Vous ne pouvez pas simplement lire un problème à plusieurs reprises et attendez à venir avec une réponse - tout ce que vous obtiendrez est l'anxiété! Bien que toutes les stratégies de travail pour tout le monde, voici une stratégie en trois étapes qui a fait ses preuves:
Étiqueter tout le problème vous donne.
Par exemple, si le problème dit "X a une distribution normale avec une moyenne de 10 et un écart-type de 2, "sauter dans l'action: Encerclez le 10 et à écrire # 956-, et encercler le 2 et écrire # 963-. De cette façon, vous ne disposez pas de chasser plus tard pour trouver les numéros dont vous avez besoin.
Ecrivez ce que vous êtes invité à trouver d'une manière statistique.
Astuce: Les questions que vous disent généralement ce qu'ils veulent dans la dernière ligne du problème. Par exemple, si vous êtes invité à trouver la probabilité que plus de 10 personnes viennent à la fête, écrire «Trouver P(X > 10). "
Utiliser une formule, un processus ou un exemple que vous avez vu pour connecter ce que vous êtes invité à trouver avec ce que le problème vous donne.
Par exemple, supposons que vous avez dit que X a une distribution normale avec une moyenne de 80 et un écart-type de 5, et que vous souhaitez la probabilité que X est inférieure à 90. Étiquette ce que vous êtes donné: "X avec la normale # 956- = 80 et # 963- = 5. "Ensuite, écrivez ce que vous avez besoin de trouver, à l'aide de symboles:" Trouver P(X lt; 90). «Parce que X a une distribution normale et que vous voulez une probabilité, la connexion est la Z-formule: Z = (X - # 956-) /# 963-. Vous avez une bonne idée que ce soit la bonne formule car elle comprend tout ce dont vous avez: # 956-, # 963-, et la valeur de X (qui est 90). Trouver P(X lt; 90) = P[Z lt; (90 - 80) / 5] = P(Z lt; 2) = 0,9772. Voil # 224-!
Manipulation des tests d'hypothèses statistiques
Comment calculer la marge d'erreur pour un échantillon moyen
Comment dire à un z-distribution à partir d'une distribution de t
Comment tester une hypothèse pour la moyenne d'une population
Comment utiliser le t-test pour manipuler des petits échantillons et écarts types inconnus
Voyant ce symboles statistiques représentent
Statistiques pour les nuls