Tanımlayıcı istatistikler, bir bilgi koleksiyonunun temel özelliklerini veya niceliksel tanımlamanın kendisini nicel olarak tanımlamanın disiplinidir.
Tanımlayıcı istatistikler çok önemlidir, çünkü eğer ham verilerimizi basitçe sunmuş olsaydık verinin ne gösterdiğini ortaya koymak zor olurdu, özellikle de çok fazla olsaydı. Tanımlayıcı istatistikler bu nedenle verileri daha anlamlı bir şekilde sunmamızı sağlar, bu da verilerin daha kolay yorumlanmasını sağlar.
Örneğin, 100 adet öğrenci ödevinin sonucunu almış olsaydık, bu öğrencilerin genel performansı ile ilgilenebiliriz. Ayrıca markaların dağıtılması veya yayılması ile de ilgilenebiliriz. Tanımlayıcı istatistikler bunu yapmamızı sağlar. Verilerin istatistik ve grafiklerle doğru bir şekilde nasıl tanımlanacağı önemli bir konudur ve diğer Laerd İstatistikleri kılavuzlarında tartışılmaktadır. Tipik olarak, verileri tanımlamak için kullanılan iki genel istatistik tipi vardır:
Merkezi eğilim ölçüleri: Bunlar, bir veri grubu için frekans dağılımının merkezi konumunu tanımlamanın yollarıdır. Bu durumda, frekans dağılımı, sadece 100 öğrenci tarafından en düşükten en yükseğe puan alan işaretlerin dağılımı ve şeklidir.
Yayılma ölçütleri: Bunlar, puanların nasıl yayıldığını açıklayan bir grup veriyi özetlemenin yoludur. Örneğin, 100 öğrencimizin ortalama puanı 100 üzerinden 65 olabilir. Ancak, tüm öğrenciler 65 puan alamaz. Aksine, puanları dağılmış olacak. Bazıları düşük, bazıları yüksek olacak. Yayılma ölçütleri, bu puanların nasıl yayıldığını özetlememize yardımcı olmaktadır.
Tanımlayıcı istatistikler kullandığımız zaman, veri grubumuzu tablo halinde tanımlamanın (yani tabloların), grafiksel tanımlamanın (yani grafiklerin ve çizelgelerin) ve istatistiksel yorumların (yani sonuçların tartışılması) bir kombinasyonunu kullanarak özetlemek faydalı olacaktır.
Yapmayı amaçlayan tanımlayıcı bir makale nedir?
Bu şeyleri kelimelerle deneyimlememize izin vermemiz anlamına geliyordu. Açıklayıcı denemeler bizi yeni adalara, ülkelere, dünyalara ve evrenlere götüren yazılardır. Bunlar sıfatlar ve betimleyici cümleler kullanarak gönderilenleri koklamamıza izin veren türlerdir. Kullanılan aliterasyonları dinleyin. Betimleyici denemeler, bitirme döneminde bizi tecrübe ile bırakan denemelerdir.
Tarımda istatistiklerin rolü nedir?
İstatistik, tüm faaliyetlerde verileri değerlendirmek için çok yararlı bir matematik uygulamasıdır. Tarımda tohum tipleri, gübre ve su kullanımı, hava durumu tahminleri ve ekipman güvenilirliği seçimine uygulanabilir.
Tanımlayıcı istatistikler için neden merkezi eğilim ölçüleri önemlidir?
Çünkü bir veri setini tanımlarken, ana ilgi alanımız genellikle dağıtımın merkezi değeridir. Tanımlayıcı istatistiklerde, eldeki bir veri kümesinin özelliklerini açıklıyoruz - verilerin geldiği yerdeki daha geniş popülasyon üzerine sonuçlar çıkarmıyoruz (Bu çıkarımsal istatistik). Bunu yaparken asıl sorumuz genellikle 'dağıtımın merkezi neresidir'. Bu soruyu cevaplamak için, normalde veri türüne bağlı olarak ortalama, medyan veya modu kullanırız. Bu üç merkezi eğilim ölçütü, tüm verilerin toplandığı merkezi nokt