¿Una poderosa guía sobre los tipos de análisis estadístico?

¿Sabes que los meteorólogos usan diferentes tipos de análisis estadístico para predecir el clima? ¡No, puede que no lo seas! Bueno, el uso de la computadora en los pronósticos del tiempo se basa en las funciones estadísticas. Todas estas funciones comparan las condiciones climáticas con las condiciones de temporada pregrabadas.

Varios conceptos estadísticos se pueden aplicar fácilmente a la vida real, como estimar el tiempo para prepararse para la oficina, cuánto dinero se necesita para visitar el trabajo en un mes o la educación, etc.

Sin embargo, uno debe conocer la importancia de las estadísticas y aprender a analizarlas. Aquí, en este blog, aprenderá sobre el análisis estadístico y los diferentes tipos de análisis estadístico en detalle.

Ahora, analicemos qué es el análisis estadístico.

¿Qué es el análisis estadístico?

El análisis estadístico es un método para recopilar datos, explorarlos y luego representar un gran volumen de datos para examinar tendencias y patrones en los datos. En la rutina diaria de todos, las estadísticas se utilizan en las industrias, la investigación y los gobiernos. También se utiliza para realizar investigaciones científicas y así determinar los resultados de esa investigación. Echa un vistazo a algunos de sus ejemplos:

• Los diseñadores utilizan estadísticas para crear diseños de calidad que mejoran la elegancia de las telas y generan un cambio en las industrias de las aerolíneas. Y también ayuda a los guitarristas a producir hermosas notas musicales.
• Muchos investigadores utilizan análisis estadísticos para mantener a los niños saludables mediante el análisis de datos de vacunas contra enfermedades infecciosas, lo que garantiza la seguridad y la consistencia de las vacunas.
• Varias empresas de comunicaciones utilizan estadísticas para administrar mejor los recursos de la red, mejorar los servicios y reducir la rotación de clientes mediante la recopilación de múltiples vistas en función de las necesidades del suscriptor.
• Las agencias gubernamentales de todo el mundo dependen del análisis estadístico para limpiar los datos de sus países, personas y empresas.

¿Cuáles son los tipos de análisis estadístico?

Hay varios tipos de análisis estadístico que se muestran a continuación:

Tipos descriptivos de análisis estadístico

Como sugiere el nombre, el análisis estadístico descriptivo ayuda a describir los datos. Obtiene un resumen de los datos para que la información significativa pueda interpretarse a partir de ellos. No llegamos a una conclusión utilizando el análisis descriptivo, sino que aprendemos qué hay en los datos, es decir, la descripción cuantitativa de los datos, que conocemos con la ayuda de ellos.

Por ejemplo, considere un ejemplo en el que calcula el rendimiento del estudiante durante el semestre calculando el promedio. Y este promedio se calcula a partir de la suma de las puntuaciones de todas las asignaturas de un semestre para el total de asignaturas. Este número que obtiene describe el desempeño general del estudiante.

Corremos el riesgo de distorsionar los datos originales o perder información crucial si tratamos de describir una gran cantidad de observaciones con un solo valor. El promedio del estudiante no determinará la materia fuerte del estudiante. No le dirá la especialidad del estudiante o qué materias le resultaron sencillas o difíciles. A pesar de estos inconvenientes, las estadísticas descriptivas pueden proporcionar una descripción poderosa que puede ser útil para comparar diferentes unidades.

Hay dos tipos de estadísticas que se utilizan para describir los datos:

• Medidas de tendencia central
• El grado de difusión

Estadística inferencial

La población es la colección de datos que incluye la información que estamos buscando. Para generalizar la población utilizando muestras se utiliza la estadística inferencial. Donde la muestra se toma de toda la población. Es importante que las encuestas reflejen con precisión a la población y no estén sesgadas. El muestreo es el método de obtención de este tipo de muestras. El término "estadística inferencial" se refiere al hecho de que el muestreo está destinado a contener errores y no se puede suponer que represente perfectamente a la población.

Hay dos tipos de métodos estadísticos inferenciales que se utilizan para generalizar datos:

• Parámetros de estimación
• Prueba de hipótesis estadísticas

Análisis prescriptivo

"¿Lo que debe hacerse?" Al hacer esta pregunta, el análisis prescriptivo funciona con los datos. Identificar la mejor acción posible para una situación es un área común del análisis empresarial. Todo su propósito es brindar orientación con el objetivo de determinar la mejor recomendación para un proceso de toma de decisiones. Está relacionado con la analítica predictiva y descriptiva. El análisis descriptivo describe los datos o lo que sucedió, mientras que el análisis predictivo predice lo que sucederá. El análisis prescriptivo selecciona la mejor opción de una lista de opciones.

La simulación, el derecho comercial, el modelado de eventos complejos, el análisis gráfico, los algoritmos y el aprendizaje automático son algunas de las técnicas utilizadas en el análisis prescriptivo.

Analítica predictiva

"¿Qué podría pasar?" El análisis predictivo es una técnica para predecir eventos futuros. Se basa en evidencia actual e histórica. Emplea algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para predecir resultados, patrones y acciones futuros en función de datos históricos y nuevos. El análisis predictivo se utiliza en los negocios para obtener una ventaja competitiva y reducir el riesgo de un futuro incierto. El marketing, los servicios financieros, los proveedores de servicios de Internet y las compañías de seguros son los usuarios más comunes del análisis predictivo. La simulación, la minería de datos, la inteligencia artificial y otras técnicas se utilizan en el análisis predictivo.

Análisis causal

Todo el mundo quiere saber la causa detrás de la pregunta "POR QUÉ". Porque cosas particulares están sucediendo de una manera particular. Entonces, el análisis aleatorio ayuda a saber POR QUÉ las cosas. El mundo de los negocios está lleno de incertidumbres. Incluye tanto la victoria como el fracaso. El análisis causal encuentra la razón detrás de por qué suceden las cosas. La industria de TI usa comúnmente esta técnica. Les ayuda a conocer la garantía de calidad del software.

Análisis exploratorio de datos

Es una forma de estadística inferencial que utilizan esencialmente los científicos de datos. Es un método de análisis que se enfoca en encontrar tendencias en los datos y determinar relaciones desconocidas. El análisis exploratorio de datos identifica datos faltantes, descubre relaciones desconocidas y desarrolla hipótesis e hipótesis. No debe usarse solo porque solo le brinda una vista panorámica de los datos y alguna información al respecto. Es el primer paso en el análisis de datos y debe completarse antes que cualquier otra técnica estadística formal.

Análisis mecanicista

En las grandes industrias, el análisis mecanicista es importante, aunque no es un proceso típico de análisis estadístico. Vale la pena discutirlo. Se utiliza para comprender cómo los cambios específicos en una variable afectan a otras variables. Se basa en la premisa de que la interacción de los componentes internos de un sistema afecta al sistema. No tiene en cuenta las influencias externas. Es útil en un sistema de términos bien definidos, como la ciencia biológica.

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¿Cuáles son los cuatro métodos comunes de análisis estadístico?

Los siguientes son los métodos más comunes para realizar el análisis estadístico con ejemplos:

Significar

Puede medir la media (o la media) sumando los números en las listas y dividiendo la solución por la cantidad de elementos. Es la forma más simple de análisis estadístico. Permite al usuario determinar el punto medio de un conjunto de datos. La fórmula para calcular la media es;

Promedio = Conjunto de números / Número de elementos en el conjunto

Por ejemplo, tienes una serie de números (1,2,3,4,5 o 6). En primer lugar, deberá sumar estos números. La respuesta que obtendrás es 21. Luego divides 21 con los números de los dígitos de la lista, es decir, 6. Tu respuesta final o correcta es 3,5.

Desviación Estándar

La desviación estándar se utiliza para determinar la distribución de los puntos de datos. Es un método de análisis estadístico que ayuda a determinar cómo los datos se distribuyen alrededor de la media. Una desviación estándar alta se refiere a datos que están muy dispersos de la media. Una desviación estándar baja significa que la mayoría de los datos están más cerca de la media. La siguiente fórmula se utiliza para calcular la desviación estándar;

σ2 = Σ (x - μ) 2 / norte

• σ denota la desviación estándar
• Σ describe el total de los datos
• x indica el valor del conjunto de datos
• μ sirve el promedio de los datos
• n muestra el número de puntos de datos en la población

Por ejemplo, tome los valores de 2, 1, 3, 2 o 4.

Primero, determina la media (media).

2 + 1 + 3 + 2 + 4 = 12

Entonces divide 12 por 5. Obtendrás un promedio de 2.4.

Segundo, reste el promedio de cada valor.

2 - 2,4 = -0,4

1 - 2,4 = -1,4

3 - 2,4 = 0,6

2 - 2,4 = -0,4

4 - 2,4 = 1,6

Tercero, eleve al cuadrado todas estas diferencias.

-0,4 X -0,4 = 0,16

-1,4 X -1,4 = 1,96

0,6 X 0,6 = 0,36

-0,4 X -0,4 = 0,16

1,6 X 1,6 = 2,56

Cuarto, promedie esos números al cuadrado para obtener la varianza.

0,16 + 1,96 + 0,36 + 0,16 + 2,56 = 5,2

Así que divide 5,2 entre 5. Obtendrás una varianza de 1,04.

Quinto, encuentre la raíz cuadrada de la varianza.

La raíz cuadrada de 1.04 = 1.01

Por lo tanto, la desviación estándar de los valores 2, 1, 3, 2 o 4 es 1,01.

Regresión

Es una técnica estadística utilizada para encontrar la relación entre variables dependientes e independientes. La regresión ayuda a realizar un seguimiento de cómo los cambios en una variable afectan a otra variable. Es capaz de mostrar que las relaciones entre ambas variables son débiles, fuertes o varían a lo largo del tiempo. La fórmula para calcular la regresión es;

Y = a + b (x)

"Y" indica la variable independiente o los datos utilizados para predecir la variable dependiente.

"A" representa las intersecciones de y y el valor de y cuando el valor de x es cero.

“B” determina la pendiente del gráfico de regresión.

"x" representa la variable dependiente que debe medirse.

Por ejemplo,

Encuentre el costo en dólares de reparar un automóvil que ha conducido 40,000 millas. Si el costo de mantenimiento sin kilometraje en el vehículo es de $ 100. Tome b como 0.02, entonces el costo de mantenimiento aumenta en $ 0.02 por cada unidad de aumento de kilometraje.

• Y = costo de mantenimiento del automóvil
• X = 40,000 millas
• = $ 100
• b = $ 0.02

Y = $ 100 + 0,02 (40.000)

Y = $ 900

Esto muestra que el kilometraje afecta los precios de reparación de un automóvil.

Prueba de hipótesis

Verifique que la conclusión sea válida para un conjunto de datos específico comparando los datos con la hipótesis particular. El resultado de la prueba puede anular la hipótesis, donde se denomina hipótesis nula o hipótesis 0. Todo lo que rompe la hipótesis nula se denomina primera hipótesis o hipótesis 1.

Por ejemplo, si desea probar la hipótesis del cálculo de regresión, el kilometraje debe afectar los costos de mantenimiento de un vehículo. Aquí, negamos la hipótesis nula ya que la regresión anterior muestra que el kilometraje afecta los costos de mantenimiento del automóvil.

Conclusión

Por lo tanto, aquí en este blog, hemos aprendido sobre diferentes tipos de análisis estadístico y sus diversos métodos comunes. Como ya sabemos, Stat no es un tema fácil sino complicado. El número de alumnos lo encuentra difícil. Sin embargo, si tiene problemas para realizar la asignación estadística. Entonces no te preocupes; estamos para ayudarte con la asignación de estadísticas. Si crees que puede hacer mi tarea de estadística, no dude en ponerse en contacto con nosotros.

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