La estadística descriptiva es la disciplina de describir cuantitativamente las características principales de una recopilación de información, o la descripción cuantitativa en sí misma.
Las estadísticas descriptivas son muy importantes porque si simplemente presentáramos nuestros datos sin procesar sería difícil visualizar lo que los datos mostraban, especialmente si había mucha información. Por lo tanto, las estadísticas descriptivas nos permiten presentar los datos de una manera más significativa, lo que permite una interpretación más sencilla de los datos.
Por ejemplo, si obtuviéramos los resultados de 100 trabajos de los cursos de los estudiantes, podríamos estar interesados en el rendimiento general de esos estudiantes. También estaríamos interesados en la distribución o propagación de las marcas. Las estadísticas descriptivas nos permiten hacer esto. Cómo describir correctamente los datos a través de estadísticas y gráficos es un tema importante y se trata en otras guías de Laerd Statistics. Normalmente, hay dos tipos generales de estadísticas que se utilizan para describir datos:
Medidas de tendencia central: estas son formas de describir la posición central de una distribución de frecuencia para un grupo de datos. En este caso, la distribución de frecuencia es simplemente la distribución y el patrón de calificaciones calificadas por los 100 estudiantes, desde la más baja hasta la más alta.
Medidas de propagación: estas son formas de resumir un grupo de datos describiendo qué tan dispersos están los puntajes. Por ejemplo, el puntaje promedio de nuestros 100 estudiantes puede ser de 65 sobre 100. Sin embargo, no todos los estudiantes obtendrán 65 puntos. Más bien, sus puntuaciones se extenderán. Algunos serán más bajos y otros más altos. Las medidas de propagación nos ayudan a resumir cómo se distribuyen estas puntuaciones.
Cuando utilizamos estadísticas descriptivas, es útil resumir nuestro grupo de datos utilizando una combinación de descripción tabulada (es decir, tablas), descripción gráfica (es decir, gráficos y tablas) y comentarios estadísticos (es decir, una discusión de los resultados).
¿Cuáles son las propiedades de una curva de densidad en las estadísticas?
Las propiedades de una curva de densidad serían: Siempre positiva e int _ (- oo) ^ oo f (x) d (x) = 1 Por lo tanto, la función de densidad F (oo) = 1 a menos que se restrinja lo contrario. si a es el límite superior para x entonces. F (a) = 1 donde f (x> = a) = 0
¿Cómo puedo calcular las siguientes estadísticas dentro de un área redonda de meteoros de caída (pregunta difícil)? (detalles adentro)
1) 0.180447 2) 0.48675 3) 0.37749 "Poisson: las probabilidades para k eventos en un lapso de tiempo t es" ((lambda * t) ^ k exp (-lambda * t)) / (k!) "Aquí no tenemos especificación adicional del intervalo de tiempo, por lo que "" tomamos t = 1, "lambda = 2. => P [" k eventos "] = (2 ^ k * exp (-2)) / (k!)" 1) "P [" 3 eventos "] = (2 ^ 3 * exp (-2)) / (3!) = (4/3) e ^ -2 = 0.180447" 2) "(6/10) ^ 2 = 36 / 100 = 0.36 "es la superficie de la fracción del" "círculo más pequeño en comparación con el má
¿Cómo puedo calcular las siguientes estadísticas de la esperanza de vida del motor? (estadísticas, realmente agradecería ayuda con esto)
"a)" 4 "b) 0.150158" "c) 0.133705" "Tenga en cuenta que una probabilidad no puede ser negativa, por lo que supongo que" "debemos suponer que x va de 0 a 10." "Primero que todo, debemos determinar c para que la suma de todas las" "probabilidades sea 1:" int_0 ^ 10 cx ^ 2 (10 - x) "" dx = c int_0 ^ 10 x ^ 2 (10 - x) " "dx = 10 c int_0 ^ 10 x ^ 2 dx - c int_0 ^ 10 x ^ 3 dx = 10 c [x ^ 3/3] _0 ^ 10 - c [x ^ 4/4] _0 ^ 10 = 10000 c / 3 - 10000 c / 4 = 10000 c (1/3 - 1/4) = 10000 c (4 - 3) / 12 = 10000 c / 12 = 1 => c = 12/10000 = 0.0012