Выводная статистика и Проверка гипотез
Выводная статистика позволяет нам делать выводы о популяциях на основе выборочных данных, давая возможность делать прогнозы и проверять теории о более широком мире, используя ограниченную информацию.
Понимание статистического вывода
Статистический вывод — это процесс использования данных из выборки для оценки и проверки гипотез о популяции. В то время как описательная статистика обобщает то, что содержится в ваших данных, выводная статистика помогает вам прийти к выводам, которые выходят за рамки непосредственных данных.
Фундаментальная концепция выводной статистики заключается в том, что мы редко имеем доступ к данным всей популяции (например, всех избирателей в стране, всех пациентов с определенным заболеванием). Вместо этого мы собираем данные из репрезентативной выборки и используем математические принципы для выводов о всей популяции.
- Выборка должна быть репрезентативной для популяции
- Выборка должна быть достаточно большой
Доверительные интервалы
Доверительный интервал предоставляет диапазон значений, который вероятно содержит неизвестный параметр популяции с заданным уровнем доверия.
Например, вместо оценки того, что средний рост всех 18-летних мужчин составляет точно 175 см (точечная оценка), мы можем сказать, что мы на 95% уверены, что средний рост находится между 173,5 см и 176,5 см (интервальная оценка).
Формула для доверительного интервала для среднего популяции, когда стандартное отклонение популяции известно: