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3つの主な統計的枝
の 統計 それはデータの収集、分析、解釈、表示および整理（質的または量的変数の値の集合）に対応する数学の一分野です。この分野は現象の関係と依存関係（物理的または自然）を説明しようとしています.
統計学者およびイギリスの経済学者Arthur Lyon Bowleyは、統計学を「互いに関連して位置する、あらゆる研究部門の事実の数値表明」と定義しています。この意味で、統計学はある特定のものを研究することに責任があります。 人口 （統計的に、個人の集合、物または現象）および/または質量または集団現象.
この数学の分野は横断科学です。つまり、物理学から社会科学、健康科学、品質管理まで、さまざまな分野に適用できます。.
さらに、得られたデータを調査することで意思決定や一般化が容易になる、企業や政府の活動にも大きな価値があります。.
問題に適用される統計的研究を実行するための一般的なやり方は、 人口, さまざまなテーマがあります.
人口の一般的な例は、国の総人口です。そのため、国の人口調査を実施する際には、統計調査が行われています。.
数理科学、生物統計学、人口統計学、産業統計、統計物理学、調査、社会科学における統計、計量経済学など。.
心理学では、 心理測定, 統計的手法を用いて、人間の心の心理的変数を専門とし、定量化します。.
統計の主な分野
統計は大きく2つの領域に分けられます。 記述統計 とE推論統計, Eを構成する応用統計.
これら2つの分野に加えて、 数学統計, これは統計の理論的基礎を構成する.
1-記述統計
の 記述統計 情報コレクションのコレクションの定量的（測定可能な）特性を記述または要約した統計のブランチです。.
つまり、記述統計量は、統計的サンプル（データセットから得られたデータのセット）を要約する役割を果たします。 人口について学ぶ代わりに 人口 これはサンプルを表します.
一連のデータを記述するために記述統計学で一般的に使用される尺度のいくつかは、 中心的傾向の対策 そして 変動性の尺度 ○ 分散.
中心的傾向の施策に関しては、 平均的な, の 中央値 そして ファッション. 変動の尺度では 分散, の 尖度, 等.
記述統計は通常、統計分析で実行される最初の部分です。これらの研究の結果は通常グラフを伴っており、そしてデータのほとんどすべての定量的（測定可能な）分析の基礎を表している.
記述統計量の例は、野球の打者がどれだけうまく行っているかを要約するために数を考慮することであるかもしれません。.
したがって、数は次の数によって得られます。 ヒット それは打者をバットで打った回数で割ったものです。ただし、この調査では、これらのうちどのバッチが使用されたかなど、より具体的な情報は得られません。 ホームラン.
記述統計調査の他の例としては、次のようなものがあります。特定の地理的地域に住んでいる市民の平均年齢、特定のトピックを参照しているすべての本の平均長、訪問者がブラウズに費やす時間に関する変動インターネットページ.
2-推論統計
の 推論統計 記述統計とは主に推論と帰納法の使用によって異なります。.
つまり、この統計ブランチは、以下のものからプロパティを推定しようとします。 人口 つまり、データを収集して要約するだけでなく、得られたデータから特定の特性や特性を説明しようとします。.
この意味で、推論統計は記述統計によって行われた統計分析の正しい結論を得ることを意味します。.
このため、社会科学の実験の多くは、 人口 推論と一般化によって、 人口 一般的にそれは振る舞います.
推論統計を通して得られた結論は無作為性（パターンまたは規則性の欠如）の影響を受けやすいが、適切な方法の適用を通して関連する結果の獲得が達成される。.
だから、両方の 記述統計 として 推論統計 彼らは手をつないで行きます.
推論統計は次のように分けられます。
パラメトリック統計
有限数のパラメータ（統計変数から派生したデータ量を要約した数）によって決定される、実データの分布に基づく統計手順を含みます。.
パラメトリック手順を適用するために、大部分の場合、研究された母集団の結果として生じる形態のために分布の形態を以前に知っていることが必要です。.
したがって、得られたデータの分布が完全には分からない場合は、ノンパラメトリック手順を使用する必要があります。.
ノンパラメトリック統計
この推論統計の分岐には、テストに適用される手順と、その分布がいわゆるパラメトリック基準に準拠していない統計モデルが含まれます。調べたデータはその分布を定義するものであるため、以前に定義することはできません。.
ノンパラメトリック統計は、データが既知の分布に準拠しているかどうかわからない場合に選択する必要がある手順であるため、パラメトリック手順の前のステップになる可能性があります。.
同様に、ノンパラメトリック検定では、適切なサンプルサイズを使用することで誤差の可能性が減少します。.
3-数学統計
それは同じように言及されています 数学統計, 統計の分野として.
これは、統計学の研究における以前のスケールで構成されています。そこでは、彼らは確率論を使います。 ランダム現象）および他の数学の分野.
数学統計は、データから情報を取得し、次のような数学的手法を使用して構成されています。 数学解析、線形代数、確率解析、微分方程式など. したがって、数学統計は応用統計の影響を受けています.
参考文献
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