통계적 분류 란 무엇입니까?

통계적 분류는 데이터를 분석을 위해 의미있는 범주로 나누는 것입니다. 이를 위해 자동으로 통계 공식을 데이터에 적용하여 분석 준비시 대규모 데이터 처리가 가능합니다. 의료 영상 연구 결과와 같은 일반적인 유형의 데이터에 대해 일부 표준화 된 시스템이 존재합니다. 이를 통해 여러 엔터티가 동일한 메트릭으로 데이터를 평가할 수 있으므로 정보를 쉽게 비교하고 교환 할 수 있습니다.

연구자와 다른 당사자가 데이터를 수집 할 때 비슷한 특성을 기준으로 느슨한 범주에 데이터를 할당 할 수 있습니다. 또한 데이터를 제공 할 때 데이터를 분류하여 특정 통계 분류로 자동 분류하는 공식을 개발할 수도 있습니다. 정보를 수집 할 때 연구원은 데이터에 대해 많이 알지 못할 수 있으므로 분류하기가 어렵습니다. 수식은 잠재적 범주 식별자로 사용할 중요한 기능을 식별 할 수 있습니다.

데이터를 처리하려면 분석 및 비교를 위해 여러 종류의 정보를 분리하기 위해 통계 분류가 필요합니다. 예를 들어, 인구 조사에서 작업자는 수집 한 데이터의 의미있는 평가를 제공하기 위해 여러 매개 변수를 탐색 할 수 있어야합니다. 통계 분류 알고리즘은 인구 조사 양식에 대한 선언을 사용하여 연령, 세대 구성, 평균 소득 등과 같은 정보를 기반으로 다양한 유형의 세대와 개인을 분리 할 수 ​​있습니다.

통계 분석이 작동하려면 수집 된 데이터가 본질적으로 정량적이어야합니다. 정성적인 정보는 너무 주관적 일 수 있습니다. 결과적으로 연구자들은 실제로 사용할 수있는 정보를 얻기 위해 데이터 수집 방법을 신중하게 설계해야합니다. 예를 들어, 임상 시험에서 후속 검사 동안 양식을 작성하는 관찰자는 채점 기준을 사용하여 환자 건강을 평가할 수 있습니다. “환자가 좋아 보인다”와 같은 질적 평가 대신에 연구원은 데이터를 처리하는 데 사용할 수있는 점수를 7 점으로 지정할 수 있습니다.

통계학자는 통계 분류 및 적절한 공식 개발을 위해 다양한 기술을 사용하여 데이터를 처리합니다. 이 단계의 데이터 분석에서 발생하는 오류는 이후의 연구 및 분석을 통해 더욱 복잡해질 수 있습니다. 데이터 세트의 특성, 사람들이 추출하고자하는 정보 및 자료 사용 방법에 대해 생각하는 것이 중요합니다. 공식 논문에서, 연구원들은 그들이 선택한 통계적 분류 시스템에 대해 논의 할 필요가 있으며, 많은 사람들은 검토자가 연구에서 얻은 결론의 타당성을 판단하기 위해 스스로 정보를 볼 수 있도록 원시 데이터를 제공합니다.