서로 다른 영역에서 전문가를위한 수학 통계

수학적 통계는 수학 같은 주요 부분 등 과학이며, 구체적인 방법 및 데이터 처리 규칙 다루는 산업을 나타낸다. 즉, 이들 표본 조사에 기초하여 동일 물체의 큰 집합의 특징 개구 패턴의 방법을 탐구한다.

이 섹션의 목적은 확률 추정 기법을 구성하거나 얻은 결과를 바탕으로 개발 이벤트의 성격에 대해 구체적인 결정을 내릴 것입니다. 데이터 테이블, 그래프 및 필드 상관 관계를 설명하는 데 사용됩니다. 확률 모델은 거의 사용되지 않습니다.

수학 통계는 과학의 다양한 분야에서 사용된다. 경제 현상과 사물의 균일 한 세트의 데이터를 처리하기 위해 예를 들어, 중요하다. 그들은 그래서 시중에서 판매하는 제품, 직원, 소득에 대한 데이터, 그리고 될 수있다. D. 관측의 수학적 결과의 성격에 따라, 숫자 통계, 분석 기능 및 할당 할 수 시계열, 자연의 숫자가 아닌 객체, 다변량 분석을. 또한, 문제 (분류 샘플링을 이용하여 복원 의존성 관련) 일반 및 특정 고려.

그것이 자신의 목표, 목적 및 방법이있는 독립적 인 과학이다 - 일부 교과서의 저자는 수학 통계의 이론은 확률 이론, 다른 사람의 지점이라고 말한다. 그러나, 어떤 경우에, 그것의 사용은 매우 광범위하다.

그래서, 가장 명확하게 수학적 통계는 심리학에 적용. 그것의 사용은 적절한 정당화하기 위해 전문가를 가능하게 할 것이다 , 실험 계획을 데이터 사이의 관계를 발견하고 논리와 더 많은 오류를 방지하기 위해 그것들을 요약한다. 계산 절차없이 측정 특정 심리적 현상이나 사람의 특성은 종종 불가능하다는 것을 주목해야한다. 이것은 과학의 기초가 필요하다고 제안한다. 즉, 소스와 확률 이론의 기초를 지명 할 수있다.

다른 영역에서 사용 된 통계적 데이터의 고려에 기초 연구, 방법. 그러나, 한 번에 주목해야한다 항상 독특한 원산지의 서로 다른 성격의 사이트에 적용되는 그것의 기능. 따라서, 하나 개의 물리적 과학이나 결합 사회 경제적 통계 이해가되지 않습니다. 이 방법의 일반적인 특징은 하나 개의 그룹 또는 다른에 포함 된 객체의 특정 숫자뿐만 아니라 이들 다른 결론을 얻었다 정량적 특성과 확률 이론의 적용 분포 연구를 계수로 감소된다.

수학적 통계 요소 등과 같은 물리, 천문학 분야에 사용하고있다. (D)한다. 또한, 특성 및 매개 변수의 값을 고려하는 두 샘플의 모든 특성의 일치, 분포의 대칭성 더 대해 가설된다.

수학 통계에 의해 연주 큰 역할을 수행하는 샘플 조사를. 그들의 목표는 종종 추정 및 가설 검정의 적절한 방법의 건설이다. 현재이 과학에 큰 차이는 컴퓨터 기술을 가지고있다. 그들은 단지 크게 계산 과정을 단순화 할 수뿐만 아니라 샘플의 재생 또는 연습의 결과의 적합성 연구를위한 시뮬레이션을 만들 수 있습니다.

성격 또는 조사 데이터의 특성과의 관계에서 필요한 판단을하거나 얻어진 결과는 결론을 도출하기에 충분 아니라는 것을 증명하기 위해 하나 : 일반적으로, 수학 통계의 방법은 두 가지 결론을 내릴 수 있도록 도와줍니다.