Variables and GraphsSTATISTICSStati

Variables and Graphs

STATISTICS

Statistics is concerned with scientific methods for collecting, organizing, summarizing, presenting,

and analyzing data as well as with drawing valid conclusions and making reasonable decisions on the

basis of such analysis.

In a narrower sense, the term statistics is used to denote the data themselves or numbers derived

from the data, such as averages. Thus we speak of employment statistics, accident statistics, etc.

POPULATION AND SAMPLE; INDUCTIVE AND DESCRIPTIVE STATISTICS

In collecting data concerning the characteristics of a group of individuals or objects, such as the

heights and weights of students in a university or the numbers of defective and nondefective bolts

produced in a factory on a given day, it is often impossible or impractical to observe the entire

group, especially if it is large. Instead of examining the entire group, called the population, or universe,

one examines a small part of the group, called a sample.

A population can be finite or infinite. For example, the population consisting of all bolts produced

in a factory on a given day is finite, whereas the population consisting of all possible outcomes (heads,

tails) in successive tosses of a coin is infinite.

If a sample is representative of a population, important conclusions about the population can often

be inferred from analysis of the sample. The phase of statistics dealing with conditions under which such

inference is valid is called inductive statistics, or statistical inference. Because such inference cannot be

absolutely certain, the language of probability is often used in stating conclusions.

The phase of statistics that seeks only to describe and analyze a given group without drawing any

conclusions or inferences about a larger group is called descriptive, or deductive, statistics.

Before proceeding with the study of statistics, let us review some important mathematical concepts.

VARIABLES: DISCRETE AND CONTINUOUS

A variable is a symbol, such as X, Y, H, x, or B, that can assume any of a prescribed set of values,

called the domain of the variable. If the variable can assume only one value, it is called a constant.

A variable that can theoretically assume any value between two given values is called a continuous

variable; otherwise, it is called a discrete variable.

EXAMPLE 1. The number N of children in a family, which can assume any of the values 0, 1, 2, 3, ... but cannot

be 2.5 or 3.842, is a discrete variable.

1

Copyright © 2008, 1999, 1988, 1961 by The McGraw-Hill Companies, Inc. Click here for terms of use.

Kết quả (Việt) 2:

Biến và đồ thị THỐNG KÊ Thống kê là có liên quan với các phương pháp khoa học để thu thập, tổ chức, tổng hợp, trình bày, và phân tích dữ liệu cũng như với những kết luận hợp lệ và đưa ra quyết định hợp lý trên cơ sở phân tích như vậy. Theo một nghĩa hẹp hơn, các số liệu thống kê sử dụng thuật ngữ để biểu thị các dữ liệu tự hoặc số có nguồn gốc từ các dữ liệu, chẳng hạn như là trung bình. Như vậy chúng ta nói về số liệu thống kê lao động, thống kê tai nạn, vv DÂN SỐ VÀ MẪU; THỐNG KÊ quy nạp và mô tả trong thu thập dữ liệu về các đặc điểm của một nhóm các cá nhân hoặc các đối tượng, chẳng hạn như chiều cao và trọng lượng của sinh viên ở một trường đại học hoặc các con số của bu lông bị lỗi và nondefective sản xuất tại một nhà máy vào một ngày nhất định, nó thường là không thể hoặc không thực tế để quan sát toàn bộ nhóm, đặc biệt là nếu nó là lớn. Thay vì kiểm tra toàn bộ nhóm, gọi là dân số, hay vũ trụ, chúng ta khảo sát một phần nhỏ của nhóm, gọi là một mẫu. Một số có thể là hữu hạn hoặc vô hạn. Ví dụ, dân số bao gồm tất cả các bu lông được sản xuất tại một nhà máy vào một ngày nhất định là hữu hạn, trong khi dân số bao gồm tất cả các kết quả có thể (đầu, đuôi) trong tung liên tiếp của một đồng xu là vô hạn. Nếu một mẫu là đại diện của một dân số , kết luận quan trọng về dân số thường có thể được suy ra từ việc phân tích mẫu. Các giai đoạn của số liệu thống kê giao dịch với điều kiện như vậy suy luận là hợp lệ được gọi là thống kê quy nạp, hoặc suy luận thống kê. Bởi vì suy luận như vậy không thể được hoàn toàn chắc chắn, ngôn ngữ của xác suất thường được sử dụng trong đó nêu kết luận. Các giai đoạn thống kê mà chỉ tìm cách mô tả và phân tích một nhóm nhất định mà không vẽ bất kỳ kết luận hay suy luận về một nhóm lớn hơn được gọi là mô tả, hoặc suy diễn, . thống kê Trước khi tiến hành nghiên cứu về các số liệu thống kê, chúng ta hãy xem xét một số khái niệm toán học quan trọng. BIẾN: rời rạc và TỤC Một biến là một biểu tượng, chẳng hạn như X, Y, H, x, hoặc B, có thể giả định bất kỳ một bộ quy định các giá trị, được gọi là tên miền của các biến. Nếu biến có thể giả định chỉ có một giá trị, nó được gọi là một hằng số. Một biến mà về mặt lý thuyết có thể giả định bất kỳ giá trị giữa hai giá trị nhất định được gọi là liên tục biến; nếu không, nó được gọi là một biến rời rạc. Ví dụ 1. Các số N của trẻ em trong một gia đình, có thể giả định bất kỳ giá trị 0, 1, 2, 3, ... nhưng không thể là 2,5 hoặc 3,842, là một biến rời rạc . 1 Copyright © 2008, 1999, 1988, 1961 bởi McGraw-Hill, Inc. Bấm vào đây để điều khoản sử dụng.