Содержание:
ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 3
1. Основные понятия и принципы статистической обработки данных 5
1.1 Понятие статистики и ее роль в анализе данных 5
1.2 Типы данных и шкалы измерения 6
1.3 Выборка и генеральная совокупность 7
2. Описательная статистика 8
2.1 Меры центральной тенденции (среднее, медиана, мода) 8
2.2 Меры разброса (дисперсия, стандартное отклонение, размах) 9
2.3 Графическое представление данных (гистограммы, диаграммы рассеяния) 10
2.4 Примеры применения описательной статистики 12
3. Статистика вывода (индуктивная статистика) 13
3.1 Основные понятия и принципы статистики вывода 13
3.2 Проверка статистических гипотез 15
3.3 Параметрические методы (t-тест, ANOVA, корреляционный анализ) 17
3.4 Непараметрические методы (критерий Манна-Уитни, критерий Вилкоксона, критерий хи-квадрат) 19
3.5 Примеры применения методов статистики вывода 20
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 22
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 24
Выдержка из работы:
Некоторые тезисы из работы по теме Методы статистической обработки результатов. Описательная статистика и статистика вывода
ВВЕДЕНИЕ
Статистическая обработка данных является важнейшим инструментом в различных областях науки и практики. Она позволяет анализировать, обобщать и делать выводы на основе собранной информации. В современном мире, где объемы данных постоянно растут, умение правильно применять статистические методы становится все более востребованным.
Цель данного реферата - рассмотреть основные понятия и методы статистической обработки данных, а также показать их практическое применение. В работе будут использованы теоретико-методологические основы, разработанные такими авторами, как Р. Фишер, Дж. Тьюки, К. Пирсон и другие. Их труды заложили фундамент современной статистики и продолжают оказывать влияние на развитие этой науки.
……………………………
1. Основные понятия и принципы статистической обработки данных
1.1 Понятие статистики и ее роль в анализе данных
Статистика – это наука о сборе, организации, анализе, интерпретации и представлении данных [1]. Она является междисциплинарной областью знаний, которая находит применение в различных сферах человеческой деятельности, таких как экономика, социология, психология, медицина и многие другие.
Главная цель статистики - извлечение полезной информации из данных и принятие обоснованных решений в условиях неопределенности. Статистические методы позволяют обобщать и анализировать большие объемы информации, выявлять закономерности и тенденции, проверять гипотезы и делать прогнозы [4].
В современном мире роль статистики постоянно возрастает. С развитием информационных технологий и увеличением объемов данных, генерируемых в различных областях, становится все более важным умение правильно собирать, обрабатывать и интерпретировать эту информацию. Статистические методы позволяют принимать обоснованные решения в бизнесе, управлении, науке и других сферах деятельности.
Статистика тесно связана с другими областями математики, такими как теория вероятностей, математический анализ, линейная алгебра. Она также опирается на достижения компьютерных наук, особенно в области анализа данных и машинного обучения.
………………………………
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Долгова, В.Н. Статистика: Учебник / В.Н. Долгова, Т.Ю. Медведева. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Юрайт, 2019. - 626 с.
2. Гмурман, В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник / В.Е. Гмурман. - 12-е изд., перераб. и доп. - М.: Юрайт, 2019. - 479 с.
3. Елисеева, И.И. Статистика: Учебник для бакалавров / И.И. Елисеева. - М.: Юрайт, 2019. - 361 с.
4. Кремер, Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник / Н.Ш. Кремер. - 5-е изд., перераб. и доп. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2017. - 551 с.
5. Лялин, В.С. Статистика: теория и практика в Excel: Учебное пособие / В.С. Лялин, И.Г. Зверева, Н.Г. Никифорова. - М.: Финансы и статистика, 2010. - 448 с.
………………………………