통계적 인구

통계적 모집단은 정량적 데이터의 수집, 처리 및 분석을 통해 연구되는 대상, 현상 또는 프로세스의 상대적으로 동질적인 그룹입니다. 통계적 모집단은 평균, 표준 편차, 분포 등과 같은 개체의 다양한 속성과 특성을 연구하는 데 사용됩니다.

통계적 인구는 다양한 형태로 표현될 수 있습니다. 예를 들어 사람, 동물, 식물, 상품, 서비스, 이벤트 등의 그룹이 될 수 있습니다. 각 그룹은 구성을 결정하는 고유한 특징과 특성을 가질 수 있습니다. 예를 들어, 인구 집단에는 다양한 연령 그룹, 성별, 국적, 교육 등이 포함될 수 있으며, 상품 인구에는 다양한 제품 범주, 제조업체 및 공급업체가 포함될 수 있습니다.

통계적 모집단에 대한 데이터 수집은 조사, 관찰, 실험 또는 기존 데이터베이스 사용과 같은 다양한 방법으로 수행될 수 있습니다. 데이터가 수집되면 평균, 분산, 상관관계 분석 등 통계적 방법을 사용하여 처리할 수 있습니다. 이러한 방법을 사용하면 사물의 다양한 특성과 현상 사이의 패턴과 연결을 식별할 수 있습니다.

경제학, 사회학, 의학, 생물학 등 다양한 분야에서 통계 집계를 사용하면 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있으며 이는 의사 결정 및 실행 계획에 매우 중요합니다.

통계적 모집단은 연구 대상이 되는 대상 및/또는 현상의 상대적으로 균일하고 동질적인 그룹으로, 모집단으로 간주되며 통계에 필요한 공통 속성을 가지고 있습니다. 일반적인 의미에서, 즉 실제 통계의 경우가 아닌 임의의 사건, 사물 및/또는 현상은 모집단의 요소가 될 수 있지만, 나열된 모든 값은 실제 관찰 조건에서만 통계적 의미를 갖습니다. .

일반적으로 표본 모집단은 무작위 표본입니다. 출력은 무작위성을 포함하는 세트입니다. "통계적 인구"라는 용어는 특히 과학 및 심리학 문헌에서 사용됩니다.

통계에 의해 수행되는 작업은 연구 중인 현상에 대한 질의, 현재 상황 또는 현상 전체를 평가하기 위한 문의, 발생 이유 등 다양합니다. 또한 통계적 방법을 사용하여 가설을 테스트합니다.

실험 데이터를 분석할 때 가설을 테스트하는 작업의 전형적인 예를 하나 들어보겠습니다. 다음 가정을 조사해야 합니다. 두 평균 대상 x1과 x2에 대해 M 사이에는 차이가 없습니다. 그렇지 않으면 이 명제는 M의 동일성에 대한 가설로 인식되어야 하며, 정보를 수집한 후에는 귀무가설 H0와 대립가설 Ho를 수립해야 한다. 기준 또는 기준 세트의 샘플 값이 계산됩니다. 다음으로, 결과 추정치는 주어진 알파 수준(오류 확률)에서 Tcr의 테이블 값과 비교되어 가설의 수용 여부를 결정합니다.

정적 집합은 사실 집합이라고도 합니다. 사실은 현실 세계의 사물과 현상의 관계를 반영하는 신뢰할 수 있는 참 지식으로 이해되기 때문입니다. 분석 단위는 통계 패턴을 구성하는 기초가 되는 통계 법칙입니다. 즉, 정적 모집단의 관찰 단위는 사실입니다. 정적 컬렉션은 자신이 설명하는 데이터를 소유합니다.