¿Qué son las estadísticas?
La estadística es una forma de análisis matemático que utiliza modelos cuantificados, representaciones y sinopsis para un conjunto dado de datos experimentales o estudios de la vida real. Metodologías de estudios estadísticos para recopilar, revisar, analizar y sacar conclusiones de los datos. Algunas medidas estadísticas incluyen las siguientes:
- media
- análisis de regresión
- oblicuidad
- curtosis
- diferencia
- Análisis de variación
Estadísticas
conclusiones clave
- las estadísticas estudian metodologías para recopilar, revisar, analizar y sacar conclusiones de los datos.
- Existen muchos tipos diferentes de estadísticas relacionadas con la situación que necesita analizar.
- Las estadísticas se utilizan para tomar decisiones comerciales mejor informadas.
entender estadísticas
estadística es un término utilizado para resumir un proceso que utiliza un analista para caracterizar un conjunto de datos. Si el conjunto de datos depende de una muestra de una población más grande, entonces el analista puede desarrollar interpretaciones sobre la población basándose principalmente en los resultados estadísticos de la muestra. El análisis estadístico implica el proceso de recopilación y evaluación de datos y luego resumir los datos en una forma matemática.
La estadística se utiliza en diversas disciplinas como psicología, negocios, ciencias físicas y sociales, humanidades, gobierno y manufactura. Los datos estadísticos se recopilan mediante un procedimiento de muestra u otro método. En el análisis de datos se utilizan dos tipos de métodos estadísticos: estadística descriptiva y estadística inferencial. Las estadísticas descriptivas se utilizan para sinopsis de datos de una muestra que ejerce la media o la desviación estándar. Las estadísticas inferenciales se utilizan cuando los datos se ven como una subclase de una población específica.
tipos de estadísticas
estadística es un término general y amplio, por lo que es natural que bajo ese paraguas existan varios modelos diferentes.
media
una media es el promedio matemático de un grupo de dos o más números. la media para un conjunto específico de números se puede calcular de varias maneras, incluida la media aritmética, que muestra qué tan bien se desempeña un producto específico a lo largo del tiempo, y la media geométrica, que muestra los resultados de rendimiento de la cartera de un inversor invertido en ese mismo producto durante el mismo período
análisis de regresión
El análisis de regresión determina la medida en que factores específicos como las tasas de interés, el precio de un producto o servicio, o industrias o sectores particulares influyen en las fluctuaciones de precios de un activo. Esto se representa en forma de una línea recta llamada regresión lineal.
oblicuidad
la asimetría describe el grado en que un conjunto de datos varía de la distribución estándar en un conjunto de datos estadísticos. La mayoría de los conjuntos de datos, incluidos los retornos de los productos básicos y los precios de las acciones, tienen sesgo positivo, una curva sesgada hacia la izquierda del promedio de datos o sesgo negativo, una curva sesgada hacia la derecha del promedio de datos.
curtosis
la curtosis mide si los datos son de cola ligera (menos propensos a valores atípicos) o de cola gruesa (más propensos a valores atípicos) que la distribución normal. Los conjuntos de datos con curtosis alta tienen colas pesadas o valores atípicos, lo que implica un mayor riesgo de inversión en forma de retornos salvajes ocasionales. Los conjuntos de datos con curtosis baja tienen colas ligeras o falta de valores atípicos, lo que implica un menor riesgo de inversión.
diferencia
la varianza es una medida del lapso de números en un conjunto de datos. la varianza mide la distancia que cada número en el conjunto es de la media. La variación puede ayudar a determinar el riesgo que un inversor podría aceptar al comprar una inversión.
Ronald Fisher desarrolló el método de análisis de varianza. se usa para decidir el efecto que tienen las variables solitarias en una variable que es dependiente. Se puede utilizar para comparar el rendimiento de diferentes acciones a lo largo del tiempo.