다양한 유형의 추세 분석 통계 란 무엇입니까?

통계 분석은 많은 수의 데이터 또는 기타 데이터에서 정보를 수집하려는 개인 및 회사에 공통적 인 프로세스입니다. 연구의 목적은 성과 기록을 발견하는 것이지만 추세 분석 통계는이 대규모 분석 그룹의 일부입니다. 가장 일반적인 두 가지 유형의 통계는 기술적이고 추론 적이며 둘 다 경향 분석 통계를보다 의미있게 만들 수 있습니다. 이러한 통계를 사용하면 회사는 데이터를 기반으로 상황에 대한 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있습니다. 그러나 기준 통계 지표는 시간이 지남에 따라 변경 될 수 있으므로 연구원들은주의해야합니다.

기술 통계량은 일반적으로 주어진 데이터 세트 또는 더 큰 그룹에서 파생 된 기타 통계를 요약합니다. 여기에 정보 유형에는 평균, 중간 및 모드와 같은 중심 경향 수와 표준 편차, 범위 및 분산 또는 최대 랜덤 변수와 같은 다른 통계가 포함됩니다. 이 데이터 세트는 목적을 위해 경향 분석 통계를 수행하는 연구자들에게 가장 인기가 있습니다. 이러한 범위와 값은 수익, 수익, 비용 및 유사한 재무 데이터와 같은 특정 정보 유형에 가장 중요 할 수 있습니다. 그러나이 데이터의 사용은 미래의 수치 나 추정에 대한 지침이 거의없는 과거의 사건이나 데이터에 중점을 둡니다.

가장 의미있는 경향 분석 통계의 두 번째 유형은 추론 통계이며, 이는 확률 통계에 더 의존하는 경향이 있습니다. 이 유형은 더 큰 모집단에서 표본을 선택하여 큰 데이터 그룹에서 추론하는 경향이 있습니다. 이 통계 분석은 업계 동향 또는 업계의 여러 경쟁 업체를 포함하는 기타 대규모 리뷰에 가장 적합합니다. 연구원은 종종 이러한 통계를 사용하여 더 큰 그룹이 표본과 동일한 방식으로 작동 할 확률을 결정합니다. 경향 분석 통계에서 정보를 검토하기 위해 연구를 할 때 이러한 방법은 수학에서 무겁습니다.

연구원이 모든 종류의 연구 또는 논문에 통계를 사용하는 경우 결과는 입력 값만큼만 우수하다는 것을 이해해야합니다. 통계적 모델에 포함 된 잘못된 정보 (설명 적이든 추론 적이든)는 최종 단계에서 심각하게 왜곡 된 정보를 생성 할 수 있습니다. 따라서 추세 분석 통계를 검토 할 때 작업하기가 매우 위험 할 수 있습니다. 많은 경우에, 하나 이상의 개인 검토 통계 연구가 필요합니다. 이는 유효하고 정확할 가능성을 높입니다.