Statistik adalah istilah yang berasal dari kata Latin "status," yang bermaksud sekelompok tokoh yang digunakan untuk mewakili maklumat tentang kepentingan manusia. Ini merujuk pada teknik yang dikembangkan untuk tujuan mengumpulkan, mengkaji, menganalisis, dan membuat kesimpulan dari data yang dikuantifikasi. Data yang diperoleh kemudian digunakan dalam proses membuat keputusan.
Penganalisis Kewangan Penganalisis Kewangan - Apa Yang Mereka Lakukan menggunakan kaedah statistik untuk menganalisis, menilai, dan meringkaskan sejumlah besar data ke dalam bentuk matematik yang berguna. Statistik diaplikasikan dalam pelbagai bidang seperti perniagaan, sains sosial, pembuatan, psikologi, dll.
Jenis Statistik
Kajian statistik dikumpulkan kepada dua kategori utama. Ia merangkumi statistik deskriptif dan inferensi.
1. Statistik deskriptif
Statistik deskriptif menerangkan ciri asas populasi dan bagaimana data disusun. Ini membolehkan penganalisis melihat ciri-ciri data dan memahami data tersebut. Sebagai contoh, anggap sebuah kedai komputer menjual alat elektronik, dan daripada 1.000 peranti elektronik yang terjual, 300 adalah komputer riba. Dengan data ini, satu keterangan data akan menjadi 30% sampel mewakili komputer riba.
Terdapat dua jenis statistik deskriptif utama yang digunakan saintis, dan ia merangkumi:
Langkah-langkah kecenderungan pusat
Kecenderungan Pusat Kecenderungan Pusat Kecenderungan pusat adalah ringkasan deskriptif dari set data melalui satu nilai yang menggambarkan pusat penyebaran data. Bersama dengan ukuran kebolehubahan merangkumi min, median, dan mod. Mereka digunakan untuk menunjukkan tren umum dengan data. Rata-rata digunakan untuk menunjukkan rata-rata semua komponen set data, sementara median mewakili pertengahan data seperti usia pertengahan pelajar yang pergi ke kuliah. Mod ini digunakan untuk menunjukkan data yang paling biasa dalam populasi, seperti usia pelajar yang paling biasa pada tahun pertama kuliah mereka.
Langkah penyebaran
Langkah penyebaran menunjukkan seberapa serupa atau berbeza satu set nilai dan bagaimana ia saling berkaitan antara satu sama lain. Beberapa statistik yang digunakan untuk menerangkan bagaimana data tersebar meliputi rentang, kuartil, varians, sisihan mutlak, pengedaran frekuensi, dan sisihan piawai Piawai Sisihan Dari sudut statistik, sisihan piawai set data adalah ukuran besarnya penyimpangan antara nilai pemerhatian yang terdapat.
Contohnya, dalam kelas yang terdiri daripada 20 orang pelajar, skor min untuk kertas matematik mungkin 70 daripada 100 markah. Walaupun rata-rata adalah 70 markah, itu tidak bermaksud semua pelajar akan mendapat markah 70. Sebaliknya, ini bermaksud bahawa skor akan tersebar, di bawah dan di atas skor purata. Dalam kes ini, ukuran penyebaran digunakan untuk menunjukkan bagaimana skor diedarkan.
2. Statistik inferens
Statistik inferensi menggunakan pengiraan matematik yang kompleks untuk membuat kesimpulan mengenai trend mengenai populasi yang besar. Apabila menganalisis populasi yang besar, sukar untuk menganalisis setiap anggota populasi itu satu persatu. Sebaliknya, saintis menggunakan statistik inferensi untuk menentukan hubungan antara pemboleh ubah dalam populasi sampel dan kemudian menggunakan maklumat tersebut untuk membuat ramalan tentang bagaimana pemboleh ubah berkaitan dengan populasi umum.
Sebagai contoh, jika saintis menganalisis jumlah lelaki yang sudah berkahwin dalam populasi satu juta lelaki, mereka akan mengumpulkan sampel dari populasi satu juta lelaki, dan kemudian membuat generalisasi mengenai keseluruhan populasi berdasarkan maklumat yang diperoleh dari sampel.
Dua klasifikasi utama statistik inferensi merangkumi yang berikut:
Selang keyakinan
Selang keyakinan Selang Keyakinan Selang keyakinan adalah anggaran selang dalam statistik yang mungkin mengandungi parameter populasi. Parameter populasi yang tidak diketahui dijumpai melalui parameter sampel yang dikira dari data sampel. Sebagai contoh, min populasi μ didapati menggunakan sampel min x̅. dikira dari statistik data yang diperhatikan yang mungkin mengandungi nilai sebenar parameter populasi yang tidak diketahui.
Ujian hipotesis
Ujian hipotesis Ujian Hipotesis Ujian hipotesis adalah kaedah inferens statistik. Ia digunakan untuk menguji apakah pernyataan mengenai parameter populasi betul. Ujian hipotesis berlaku apabila saintis menganalisis sampel populasi dan kemudian menggunakan maklumat tersebut untuk membuat tuntutan mengenai populasi besar tempat sampel tersebut.
Sifat Statistik
Beberapa ciri-ciri yang mungkin terdapat dalam statistik termasuk:
1. Kesempurnaan
Kelengkapan merujuk kepada indikasi apakah data yang diperlukan untuk memenuhi permintaan informasi tersedia dalam sumber data atau tidak. Kelengkapan data diperlukan untuk memastikan ketepatan data yang diperhatikan.
2. Ketekalan
Konsistensi dilihat dari segi keseragaman atau kestabilan data. Beberapa statistik yang digunakan untuk mengukur konsistensi meliputi sisihan piawai, julat, dan varians. Semasa mengukur ketekalan data dari sampel yang mewakili populasi yang besar, kesalahan standard rata-rata biasanya diperiksa.
Juga, ketika menggunakan instrumen untuk mengumpulkan data, konsistensi dapat diukur dengan menganggarkan kebolehpercayaan skor yang diperoleh.
3. Kecukupan
Statistik dianggap mencukupi jika tidak ada statistik lain yang dapat dikira dari sampel. Konsep kecukupan adalah umum dalam statistik deskriptif kerana pergantungannya yang kuat pada andaian bentuk penyebaran data.
4. Ketidakadilan
Bias statistik ditentukan oleh perbezaan antara nilai sebenar parameter yang sedang diukur dan nilai jangkaan penganggar. Sekiranya min taburan sampel dan nilai parameter yang diharapkan adalah sama, statistik dianggap tidak berat sebelah.
Bacaan Berkaitan
Finance adalah penyedia rasmi Pensijilan Pemodelan & Penilaian Kewangan global (FMVA) ™ Sertifikasi FMVA® Sertai 350,600+ pelajar yang bekerja untuk syarikat seperti program pensijilan Amazon, JP Morgan, dan Ferrari, yang direka untuk membantu sesiapa sahaja menjadi penganalisis kewangan bertaraf dunia . Untuk terus belajar dan memajukan kerjaya anda, sumber Kewangan tambahan di bawah akan berguna:
- Teorema Bayes 'Teorem Bayes' Dalam statistik dan teori kebarangkalian, teorema Bayes (juga dikenali sebagai peraturan Bayes) adalah formula matematik yang digunakan untuk menentukan syarat
- Matriks Korelasi Matriks Korelasi Matriks korelasi hanyalah jadual yang menunjukkan pekali korelasi untuk pemboleh ubah yang berbeza. Matriks menggambarkan hubungan antara semua kemungkinan pasangan nilai dalam jadual. Ini adalah alat yang ampuh untuk meringkaskan set data yang besar dan untuk mengenal pasti dan menggambarkan corak dalam data yang diberikan.
- Hukum Nombor Besar Hukum Nombor Besar Dalam teori statistik dan teori kebarangkalian, hukum bilangan besar adalah teorema yang menerangkan hasil pengulangan eksperimen yang sama sebilangan besar
- Keseluruhan Peraturan Kebarangkalian Peraturan Keseluruhan Kebarangkalian Peraturan Keseluruhan Kebarangkalian (juga dikenal sebagai hukum kemungkinan besar) adalah peraturan asas dalam statistik yang berkaitan dengan bersyarat dan marginal
