Statistiky - co to je, definice a pojem

Statistika je vědecká disciplína, která se zabývá získáváním, objednáváním a analýzou souboru údajů za účelem získání vysvětlení a předpovědí pozorovaných jevů.

Statistika se skládá z metod, postupů a vzorců, které umožňují shromažďovat informace a poté je analyzovat a vyvozovat z nich příslušné závěry. Lze říci, že se jedná o datovou vědu a jejím hlavním cílem je zlepšit porozumění faktům z dostupných informací.

Původ slova statistika se obvykle připisuje ekonomovi Gottfriedovi Achenwallovi (pruský, 1719-1772), který statistiku chápal jako „vědu o věcech, které patří státu“.

Je třeba poznamenat, že statistika NENÍ oborem matematiky. Využívá nástroje matematiky stejným způsobem jako fyzika, inženýrství nebo ekonomie, ale to z nich nedělá součást matematiky. Je pravda, že spolu úzce souvisejí, ale statistika a matematika jsou různé obory.

Statistický mainstreaming

Jednou ze základních charakteristik statistiky je její transverzálnost. Jeho metodika je použitelná pro studium různých oborů, jako jsou: biologie, fyzika, ekonomie, sociologie atd.

Statistiky pomáhají získat relevantní závěry pro studium všech typů činitelů, jako jsou: lidé, zvířata, rostliny atd. Obecně tak činí prostřednictvím statistických vzorků.

Statistické typy

Typy statistik lze rozdělit do dvou velkých větví: popisné a inferenční.

• Deskriptivní statistika: Odkazuje na metody sběru, organizace, shrnutí a prezentace souboru dat. Jde především o popis základních charakteristik dat a pro ně se obvykle používají indikátory, grafy a tabulky.
• Inferenční statistiky: Toto je krok nad rámec pouhého popisu. Vztahuje se na metody použité k tomu, aby bylo možné provádět predikce, zevšeobecňování a získávat závěry z analyzovaných dat s přihlédnutím k míře existující nejistoty.

Inferenční statistiky se dělí na dva velké typy: parametrické a neparametrické statistiky.

• Parametrické statistiky: Je charakterizován, protože předpokládá, že data mají určité rozdělení nebo že jsou zadány určité parametry, které by měly být splněny. Tak například v parametrické analýze můžeme pracovat za předpokladu, že populace je distribuována jako normální (musíme svůj předpoklad zdůvodnit) a pak vyvodit závěry za předpokladu, že je tato podmínka splněna.
• Neparametrické statistiky: V něm není možné předpokládat žádný typ podkladové distribuce v datech nebo konkrétním parametru. Příkladem tohoto typu analýzy je binomický test.

Původ a historie statistik

Historie statistik sahá do doby před 3000 před naším letopočtem. Vznikla s cílem shromáždit informace, které stát potřeboval, například o zemědělství a obchodu.

Ve starověké Asýrii a Egyptě existují důkazy o shromažďování statistických údajů. Podobně byly v Římě shromažďovány demografické údaje o obyvatelích říše, například údaje o narození a úmrtnosti. To za účelem lepšího rozhodování ze strany vlády.

Později, během středověku, statistiky neměly velký pokrok. V moderní době by však byl zpracován první moderní statistický sčítání a první tabulka pravděpodobností věků, obě události v 17. století. Poté, ke 20. století, byly do statistik začleňovány matematické nástroje z teorie pravděpodobnosti. To zejména díky příspěvkům Kolmogorova a Borela.

Chcete-li se dozvědět více o historii statistik, doporučujeme vám přečíst si:

Původ statistikHistorie statistik

Statistické cíle

Hlavní cíle statistik jsou následující:

• Znát charakteristiky a vyvodit závěry nebo vyvodit závěry týkající se cílové populace. Toto, obvykle z analýzy vzorku. To je typické pro inferenční statistiku.
• Může umožnit navázání vztahu mezi různými proměnnými, zjištění možného původu jevu, studium změn v dané události a pokud možno projekce o ní.
• Na základě získaných závěrů lze učinit rozhodnutí, například pokud mluvíme o statistické studii provedené vládou k definování veřejné politiky.
• V případě popisné statistiky to umožňuje mít nejmodernější stav, tj. Znát vlastnosti databáze, například výpočtem opatření centrální tendence, jako je průměr nebo režim.
• Podporuje další obory, jako je ekonomie, při analýze a projekci ukazatelů, jako je inflace nebo hrubý domácí produkt. Podobně v oblasti biologie máme biostatistiky, které analyzují, v jiných, údaje o veřejném zdraví a životním prostředí.

Statistické prvky

Hlavní prvky statistiky jsou:

• Populace: Skupina jednotlivců, kteří vykazují nebo by mohli vykazovat společný charakteristický rys, který bychom chtěli vyšetřit.
• Ukázat: Je to podskupina dat extrahovaných z populace, která musí adekvátně reprezentovat celou skupinu.
• Parametry: Jsou to míry, které nabízejí informace o středu datového souboru (míry centrální tendence), jiné o rozptylu nebo variabilitě (míry rozptylu) a další o poloze hodnoty (míry polohy, jako jsou percentily).
• Experiment: Proces nebo činnost prováděná úmyslně za účelem získání řady údajů nebo k potvrzení či vyvrácení hypotézy.
• Proměnná: Charakteristika nebo kvalita vzorku nebo populace, kterým lze přiřadit hodnotu.

Příklad využití statistik v ekonomii

Statistiky jsou široce používány v ekonomické analýze. Pomáhá nám kontrolovat uplatnění ekonomické teorie v praxi. Některé příklady použití statistik v ekonomii jsou:

• Příprava souhrnných makroekonomických ukazatelů.
• Předpovědi o budoucím chování poptávky.
• Otestujte platnost hypotéz založených na ekonomické teorii.
• Vypočítejte míru nezaměstnanosti.
• Uspořádejte a prezentujte ekonomická data, jako jsou: vývoj cen, HDP atd.

Doporučuje se číst:

• Náhodná proměnná
• Jednoduchý náhodný vzorek

Statistická inference