Exemple de série statistique

Par exemple, la moyenne de l`échantillon est une statistique qui évalue la moyenne de la population, qui est un paramètre. Dans une série de fréquences cumulatives, nous ajoutons ou soustrayons les fréquences de tous les intervalles de classe précédents pour déterminer la fréquence d`une classe particulière. Certainement, il y aura beaucoup d`étudiants qui partagent le même poids. Voici un exemple de série temporelle. Supposons que vous collectent les données sur les pondérations de tous les élèves de votre classe. La moyenne de la population est aussi une mesure unique; Toutefois, il n`est pas appelé une statistique, car il n`est pas obtenu à partir d`un échantillon; au lieu de cela, il est appelé un paramètre de population, parce qu`il est obtenu à partir de l`ensemble de la population. En outre, ces intervalles de classe ont une valeur supérieure et inférieure. Toutefois, une seule statistique peut être utilisée à des fins multiples – par exemple, la moyenne de l`échantillon peut être utilisée pour décrire un ensemble de données, pour estimer la moyenne de la population, ou pour tester une hypothèse. Pas. des marques de travailleurs no. En tant que tels, essentiellement ces séries sont affichées sans la colonne de fréquence.

Chaque fois qu`un élément se produit dans une série, il est représenté par un` | `. Les intervalles de classe sont encadrés en fonction de la valeur minimale et maximale des données indiquées. En outre, ces séries peuvent également être présentées soit en non cumulatif, soit en cumul à partir de (inférieur ou supérieur à) ainsi que leurs fréquences respectives. En outre, les classes sont converties en «moins que la limite supérieure» ou «plus que la limite inférieure». Par exemple, s`il y a 10 étudiants pesant 50-60 kg, la fréquence de classe pour la classe 50-60 est de 10. Au contraire de la série exclusive, une série inclusive comprend à la fois sa limite supérieure et inférieure. Il est calculé en appliquant une fonction (algorithme statistique) aux valeurs des éléments de l`échantillon, qui sont connus ensemble comme un ensemble de données. En d`autres termes, nous n`incluons pas les éléments qui ont des valeurs inférieures à la limite inférieure, égale à la limite supérieure et supérieure à la limite supérieure. Dans un tel cas, nous pouvons dire que certaines valeurs de poids se produisent fréquemment.

Les statisticiens envisagent souvent une famille paramétrée de distributions de probabilités, dont tout membre pourrait être la distribution d`un aspect mesurable de chaque membre d`une population, à partir de laquelle un échantillon est prélevé aléatoirement. Au lieu de cela, il y a «au-dessous de la limite inférieure» de la première classe et «limite inférieure et au-dessus de la limite inférieure» de la dernière classe. Voici les exemples de séries individuelles. Ainsi, nous pouvons construire une série de fréquences statistiques à partir de ces données en fonction d`une distribution de fréquence. Toutefois, une statistique, lorsqu`elle est utilisée pour estimer un paramètre de population, est appelée estimateur. Une série individuelle peut être disposée soit en ordre croissant, soit en descente, soit dans toute autre commande, car elle conviendrait à l`analyse souhaitée. De plus, ces séries peuvent être indiquées soit sous la forme exclusive, soit dans les intervalles de classes inclusifs avec leurs fréquences respectives. Énumérer les différents types de séries de distribution de fréquence. Il s`agit du type de distribution de fréquence le plus utilisé. Les principales propriétés potentielles des statistiques comprennent l`exhaustivité, la cohérence, la suffisance, l`inadéquation, l`erreur quadratique moyenne minimale, la faible variance, la robustesse et la commodité de calcul. Par exemple, le paramètre peut être la hauteur moyenne des hommes de 25 ans en Amérique du Nord. En d`autres termes, la fréquence d`occurrence de toutes les valeurs d`une telle série n`est qu`une.

Bien sûr, cela signifie que nous n`incluons pas les éléments avec des valeurs inférieures à la limite inférieure et supérieure à la limite supérieure. Considérant que, dans une distribution de fréquences, la variable X ou la base de la classification supposent des valeurs continues.