다른 유형의 추세 분석 통계는 무엇입니까?

통계 분석은 많은 일련의 숫자 또는 기타 데이터에서 정보를 얻는 개인 및 회사에게 일반적인 프로세스입니다. 추세 분석 통계는이 대규모 분석 그룹의 일부이지만, 연구의 목적은 성능 기록을 발견하는 것입니다. 가장 일반적인 두 가지 유형의 통계 유형은 설명적이고 추론 적이며, 둘 다 추세 분석 통계를보다 의미있게 만들 수 있습니다. 이러한 통계를 사용하면 회사가 데이터를 기반으로 상황에 대한 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있습니다. 그러나 기준선 통계 지표는 시간이 지남에 따라 변경 될 수 있으므로 연구원들은 조심해야합니다.

설명 통계는 일반적으로 주어진 데이터 세트 또는 더 큰 그룹에서 파생 된 기타 통계를 요약합니다. 여기의 정보 유형에는 표준 편차, 범위 및 분산 또는 최대 랜덤 변수와 같은 다른 통계와 함께 평균, 중앙값 및 모드와 같은 중심 경향 번호가 포함됩니다. 이 데이터 세트는 연구자들에게 가장 인기가 있습니다목적을 위해 추세 분석 통계를 수행하는 사람. 이러한 범위와 가치는 수익, 이익, 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 초점을 맞출 가능성이 높습니다.

가장 의미를 가질 수있는 두 번째 유형의 추세 분석 통계는 추론 통계이며, 이는 확률 통계에 더 의존하는 경향이 있습니다. 이 유형은 더 많은 모집단에서 샘플을 선택하여 큰 데이터 그룹으로부터 추론하는 경향이 있습니다. 이 통계 분석은 업계의 많은 경쟁 업체를 포함하는 업계 동향 또는 기타 대규모 리뷰에서 가장 잘 작동합니다. 연구원은 종종 이러한 통계를 사용하여 더 큰 그룹이 샘플과 동일한 방식으로 작동 할 확률을 결정합니다. 이러한 방법은 수학 WH에서 무겁습니다추세 분석 통계에서 정보를 검토하기위한 연구를 연구합니다.

연구원이 모든 종류의 연구 나 논문에 대한 통계를 사용하면 결과가 입력만큼 우수하다는 것을 이해해야합니다. 설명 적이든 추론 적든 통계 모델에 배치 된 정보는 최종 단계에서 치열한 정보를 생성 할 수 있습니다. 이로 인해 추세 분석 통계는 검토를 수행 할 때 작업하기에 매우 위험 할 수 있습니다. 많은 경우에, 하나 이상의 개별 검토 통계 연구가 필요합니다. 이것은 유효하고 정확할 가능성을 증가시킵니다.