3 मुख्य सांख्यिकीय शाखाएँ

आंकड़े यह गणित की एक शाखा है, जो डेटा के संग्रह, विश्लेषण, व्याख्या, प्रस्तुति और संगठन (गुणात्मक या मात्रात्मक चर के मूल्यों का सेट) से मेल खाती है। यह अनुशासन किसी घटना (शारीरिक या प्राकृतिक) के संबंधों और निर्भरता की व्याख्या करना चाहता है.

सांख्यिकीविद् और ब्रिटिश अर्थशास्त्री आर्थर लियोन बॉली, आंकड़ों को परिभाषित करते हैं: "किसी भी अनुसंधान विभाग के तथ्यों के संख्यात्मक विवरण, एक दूसरे के संबंध में स्थित"। इस अर्थ में, आँकड़े एक निश्चित अध्ययन के लिए जिम्मेदार हैं आबादी (आंकड़ों में, व्यक्तियों, वस्तुओं या घटनाओं का सेट) और / या सामूहिक या सामूहिक घटनाएं.

गणित की यह शाखा एक ट्रांसवर्सल साइंस है, जो विभिन्न प्रकार के विषयों पर लागू होती है, जिसमें भौतिकी से लेकर सामाजिक विज्ञान, स्वास्थ्य विज्ञान या गुणवत्ता नियंत्रण शामिल हैं।.

इसके अलावा, व्यावसायिक या सरकारी गतिविधियों में इसका बहुत महत्व है, जहाँ प्राप्त आंकड़ों के अध्ययन से निर्णय लेने या सामान्यीकरण करने में आसानी होती है.

एक समस्या पर लागू सांख्यिकीय अध्ययन करने के लिए एक सामान्य अभ्यास, एक निर्धारित करके शुरू करना है आबादी, जो विभिन्न विषयों का हो सकता है.

जनसंख्या का एक सामान्य उदाहरण किसी देश की कुल जनसंख्या है, इसलिए, राष्ट्रीय जनसंख्या की जनगणना करते समय, एक सांख्यिकीय अध्ययन किया जा रहा है.

सांख्यिकी के कुछ विशेष विषय हैं: एक्चुअरल साइंस, बायोस्टैटिस्टिक्स, डेमोग्राफी, इंडस्ट्रियल स्टैटिस्टिक्स, स्टेटिकल फिजिक्स, सर्वे, सोशल साइंसेज, इकोनोमेट्रिक्स आदि में सांख्यिकी।.

मनोविज्ञान में, का अनुशासन psychometry, जो सांख्यिकीय प्रक्रियाओं का उपयोग करते हुए, मानव मन के मनोवैज्ञानिक चर को माहिर और परिमाणित करता है.

सांख्यिकी की मुख्य शाखाएँ

आँकड़ा दो बड़े क्षेत्रों में विभाजित है: वर्णनात्मक सांख्यिकी और ईअव्यवस्थित आँकड़े, जिसमें ई शामिल हैंअनुप्रयुक्त सांख्यिकी.

इन दो क्षेत्रों के अलावा, वहाँ है गणितीय आँकड़े, जिसमें सांख्यिकी के सैद्धांतिक आधार शामिल हैं.

1- वर्णनात्मक सांख्यिकी

वर्णनात्मक आँकड़े आँकड़ों की वह शाखा है जो सूचना संग्रह के संग्रह की मात्रात्मक (मापने योग्य) विशेषताओं का वर्णन या सारांश करती है.

यह है, वर्णनात्मक आँकड़े एक सांख्यिकीय नमूने (एक से प्राप्त डेटा का सेट) को सारांशित करने के लिए जिम्मेदार हैं आबादी) के बारे में सीखने के बजाय आबादी जो नमूना का प्रतिनिधित्व करता है.

आमतौर पर डेटा का एक सेट का वर्णन करने के लिए वर्णनात्मक आंकड़ों में उपयोग किए जाने वाले कुछ उपाय हैं केंद्रीय प्रवृत्ति के उपाय और परिवर्तनशीलता के उपाय या फैलाव.

केंद्रीय प्रवृत्ति के उपायों के संबंध में, जैसे कि उपाय औसत, मंझला और फ़ैशन. जबकि परिवर्तनशीलता के उपाय का उपयोग करते हैं झगड़ा, कुकुदता, आदि.

वर्णनात्मक आँकड़े आमतौर पर सांख्यिकीय विश्लेषण में प्रदर्शन किया जाने वाला पहला भाग है। इन अध्ययनों के परिणाम आमतौर पर रेखांकन के साथ होते हैं, और डेटा के लगभग किसी भी मात्रात्मक (औसत दर्जे का) विश्लेषण के आधार का प्रतिनिधित्व करते हैं.

वर्णनात्मक आंकड़ों का एक उदाहरण एक संख्या पर विचार करने के लिए हो सकता है कि एक बेसबॉल हिटर कितना अच्छा प्रदर्शन कर रहा है।.

इस प्रकार, की संख्या से संख्या प्राप्त की जाती है हिट वह बल्ले पर जितने बार आये हैं, उससे विभाजित किया गया है। हालांकि, यह अध्ययन अधिक विशिष्ट जानकारी नहीं देगा, जैसे कि उन बैचों में से कौन सा है घर चलता है.

वर्णनात्मक सांख्यिकी अध्ययन के अन्य उदाहरण हो सकते हैं: एक निश्चित भौगोलिक क्षेत्र में रहने वाले नागरिकों की औसत आयु, किसी विशिष्ट विषय का उल्लेख करने वाली सभी पुस्तकों की औसत लंबाई, उस समय के संबंध में भिन्नता जो आगंतुक किसी में ब्राउज़िंग खर्च करते हैं इंटरनेट पेज.

२- अधिशेष आँकड़े

हीन आँकड़े मुख्य रूप से अनुमान और प्रेरण के उपयोग द्वारा वर्णनात्मक आंकड़ों से अलग है.

यही है, आंकड़ों की यह शाखा गुणों को कम करने का प्रयास करती है आबादी अध्ययन किया गया, अर्थात्, यह न केवल डेटा एकत्र करता है और उसका सारांश बनाता है, बल्कि प्राप्त आंकड़ों से कुछ गुणों या विशेषताओं की व्याख्या करना चाहता है।.

इस अर्थ में, अनुमानित आंकड़े वर्णनात्मक आंकड़ों द्वारा किए गए सांख्यिकीय विश्लेषण के सही निष्कर्ष प्राप्त करने का अर्थ है.

इस कारण से, सामाजिक विज्ञानों में कई प्रयोगों में एक समूह शामिल है आबादी कम किया जा सकता है, इसलिए अनुमानों और सामान्यताओं द्वारा निर्धारित किया जा सकता है आबादी सामान्य तौर पर यह व्यवहार करता है.

अनुमानित आंकड़ों के माध्यम से प्राप्त निष्कर्ष यादृच्छिकता (पैटर्न या नियमितता की अनुपस्थिति) के अधीन हैं, लेकिन उपयुक्त तरीकों के आवेदन के माध्यम से प्रासंगिक परिणाम प्राप्त करना.

तो, दोनों वर्णनात्मक आँकड़े के रूप में हीन आँकड़े वे हाथ से जाते हैं.

हीन आँकड़ा विभक्त है:

पैरामीट्रिक आँकड़े

वास्तविक डेटा के वितरण के आधार पर सांख्यिकीय प्रक्रियाएं शामिल हैं, जो कि परिमाण की एक सीमित संख्या द्वारा निर्धारित की जाती हैं (संख्या जो एक सांख्यिकीय चर से प्राप्त डेटा की मात्रा को सारांशित करती है).

पैरामीट्रिक प्रक्रियाओं को लागू करने के लिए, अधिकांश भाग के लिए, पहले से अध्ययन की गई आबादी के परिणामस्वरूप रूपों के वितरण के रूप को जानना आवश्यक है।.

इसलिए, यदि प्राप्त आंकड़ों के वितरण को इसकी संपूर्णता में नहीं जाना जाता है, तो एक nonparametric प्रक्रिया का उपयोग किया जाना चाहिए।.

गैर-पैरामीट्रिक आँकड़े

हीनतापूर्ण आंकड़ों की इस शाखा में परीक्षण और सांख्यिकीय मॉडल में लागू प्रक्रियाएं शामिल हैं जिसमें उनका वितरण तथाकथित पैरामीट्रिक मानदंडों के अनुरूप नहीं है। चूंकि अध्ययन किए गए डेटा वे हैं जो इसके वितरण को परिभाषित करते हैं, इसलिए इसे पहले परिभाषित नहीं किया जा सकता है.

गैर-पैरामीट्रिक आँकड़े वह प्रक्रिया है जिसे चुना जाना चाहिए जब यह नहीं जाना जाता है कि क्या डेटा एक ज्ञात वितरण के अनुरूप है, ताकि यह पैरामीट्रिक प्रक्रिया से पहले एक कदम हो सके.

इसी तरह, गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण में, पर्याप्त नमूना आकार के उपयोग से त्रुटि की संभावनाएं कम हो जाती हैं.

3- गणितीय सांख्यिकी

यह उसी तरह से उल्लेख किया गया है जिस तरह से अस्तित्व में है गणितीय सांख्यिकी, आँकड़ों के अनुशासन के रूप में.

इसमें आंकड़ों के अध्ययन में एक पिछला पैमाना होता है, जिसमें वे प्रायिकता सिद्धांत (गणित की उस शाखा का उपयोग करते हैं जो अध्ययन करती है यादृच्छिक घटनाएं) और गणित की अन्य शाखाएँ.

गणितीय आंकड़ों में डेटा से जानकारी प्राप्त करना और गणितीय तकनीकों का उपयोग करना शामिल है जैसे: गणितीय विश्लेषण, रैखिक बीजगणित, स्टोकेस्टिक विश्लेषण, अंतर समीकरण, आदि।. इस प्रकार, गणितीय आँकड़े लागू आँकड़ों से प्रभावित हुए हैं.

संदर्भ

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