গাণিতিক পরিসংখ্যান এবং পরিসংখ্যান মধ্যে পার্থক্য কি?

Question

গাণিতিক পরিসংখ্যান এবং পরিসংখ্যানের পার্থক্য কী?

আমি পড়েছি এই :

পরিসংখ্যান হ'ল তথ্য সংগ্রহ, সংস্থাপন, বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা সম্পর্কে অধ্যয়ন। এটি জরিপ এবং পরীক্ষা-নিরীক্ষার ডিজাইনের ক্ষেত্রে ডেটা সংগ্রহের পরিকল্পনাসহ এর সমস্ত দিক নিয়ে কাজ করে।

এবং এটি :

গাণিতিক পরিসংখ্যান হ'ল গাণিতিক দিক থেকে পরিসংখ্যানের অধ্যয়ন, সম্ভাবনা তত্ত্বের পাশাপাশি গণিতের অন্যান্য শাখা যেমন লিনিয়ার বীজগণিত এবং বিশ্লেষণ ব্যবহার করে।

সুতরাং তাদের মধ্যে বিট বিট কি হবে? আমি বুঝতে পারি যে সংগ্রহের প্রক্রিয়াগুলি গাণিতিক নাও হতে পারে, তবে আমি অনুমান করি যে সংস্থাটি, বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যাটি হ'ল, আমি কি কিছু মিস করছি?

Comments

সামান্য জিহ্ব-ইন-গাল (এবং অন্যের কাছ থেকে [পরিবর্তিত] লাইন চুরি করা): আমি বলব যে গণিতের পরিসংখ্যানবিদ এমন একজন যাকে গণিতবিদরা একটি পরিসংখ্যানবিদ হিসাবে বিবেচনা করেন এবং পরিসংখ্যানবিদরা গণিতবিদকে বিবেচনা করেন।

— মূল

(+1) @ কার্ডিনাল আশ্চর্যজনক তবে ভুল নয় :)

— স্টাফেন লরেন্ট

Answer 1

তিন ধরণের পরিসংখ্যানবিদ রয়েছে;

1. যাঁরা (পছন্দ করেন) প্রকৃত ডেটা নিয়ে কাজ করেন,
2. যেগুলি (পছন্দ করে) সিমুলেটেড ডেটা নিয়ে কাজ করে,
3. যারা (পছন্দ) প্রতীক নিয়ে কাজ করে ।$X$

গণিত স্ট্যাট প্রকারের হবে (3)। সাধারণত, টাইপ (1) পরিসংখ্যানবিদদের সাথে তারা কাজ করা ডেটার উত্সটি পরিষ্কার করার জন্য কিছু উপসর্গ যুক্ত থাকে (বায়োস্টাটিক্স, একনোমেট্রিক্স, সাইকোমেট্রিক্স, ....) কারণ এই ক্ষেত্রগুলিতে তারা ব্যবহার করা ডেটা সম্পর্কে নিবিড়ভাবে ভাগ করা অনুমান এবং কিছু সাধারণভাবে গৃহীত এই অনুমানের প্রশংসনীয় ক্রম।

Comments

আমি নিজেকে সেই ধরণের পরিসংখ্যানবিদ হিসাবে ভাবতে চাই যে (1) দিয়ে উদ্ভূত হওয়ার সমস্যা রয়েছে, এটি সমাধানের উপায় খুঁজে বের করার জন্য (2) এর সাথে ঘুরে বেড়াতে যান এবং তারপরে (3) দেখান যে সমাধান বৈধ। :)

— MånsT

@ মন্টটি: হ্যাঁ, এটি এমন কিছু হওয়া উচিত যা "যাদের গবেষণার প্রশ্ন থেকে উদ্ভূত হয় ..."

— ব্যবহারকারী 603

খুব সুন্দর উত্তর !!!

— জেস

আমি এই উত্তরটি বুঝতে পারি না: এটি কি রসিকতা ?!

— শি'য়ান

টাইপ সম্পর্কে কি (2)?

— হাইতাও ডু

Answer 2

গাণিতিক পরিসংখ্যান গণিতের অন্যান্য শাখার মতো উপপাদ্য এবং প্রমাণ এবং গাণিতিক দৃor়তার উপর মনোনিবেশ করে। এটি গণিত বিভাগগুলিতে অধ্যয়ন করা ঝোঁক, এবং গাণিতিক পরিসংখ্যানবিদরা প্রায়শই নতুন উপপাদ্য উদ্দীপনার চেষ্টা করেন।

"পরিসংখ্যান" গাণিতিক পরিসংখ্যানগুলি অন্তর্ভুক্ত করে তবে ক্ষেত্রের অন্যান্য অংশগুলি ডেটা বিশ্লেষণের আরও ব্যবহারিক সমস্যাগুলিতে মনোনিবেশ করে এবং এই জাতীয়।

Comments

এটি একটি ভাল উত্তর (+1) তবে আমি নিশ্চিত নই যে "" এটি গণিত বিভাগগুলিতে অধ্যয়ন করার ঝোঁক রয়েছে "এই বক্তব্যের সাথে আমি একমত। গ্রেড স্কুলে আমার বিভাগে (একটি স্টাট ডিপ্টেট) গাণিতিক পরিসংখ্যান গবেষণা প্রচুর ছিল। গণিত বিভাগে সম্ভাব্যতা / বিশ্লেষণ গবেষণা প্রচুর পরিমাণে করা হয়েছিল তবে আমি "গণিতের পরিসংখ্যান" বলব না none সম্ভবত আমার বিশ্ববিদ্যালয় আদর্শ ছিল না।

— ম্যাক্রো

(+1 পিটার এবং ম্যাক্রোর কাছে): আপনার বিশ্ববিদ্যালয়টি আদর্শের বাইরে নেই বলে মনে হচ্ছে না, @ ম্যাক্রো। এই দুটি বিভাগের বাইরেও প্রচুর লোক রয়েছে যারা বিভিন্ন প্রকৌশল, অর্থনীতি, অর্থ, কম্পিউটার বিজ্ঞান, জেনেটিক্স এবং মেডিসিন বিভাগগুলি সহ গাণিতিক পরিসংখ্যান গবেষণার দিকগুলিতে জড়িত।

— কার্ডিনাল

@ ম্যাক্রো, কয়েকটি বিশ্ববিদ্যালয়ে পৃথক পরিসংখ্যান বিভাগ রয়েছে, কিছুতে নেই। তবে, এমনকি এটিগুলিতেও গাণিতিক পরিসংখ্যান গণিতের মতো লাগে।

— পিটার ফ্লুম - মনিকা পুনরায়

@ পিটার, আমি এটি গণিতের মতো দেখাচ্ছে কিনা তা বলছিলাম না। আমি কেবল এটাই বলছিলাম যে, আমার অভিজ্ঞতায় "এটি গণিত বিভাগগুলিতে অধ্যয়ন করা ঝোঁক" ঘটনাটি নয় এবং এটি প্রদর্শিত হয় কার্ডিনালেরও একইরকম ছাপ রয়েছে।

— ম্যাক্রো

@ ম্যাক্রো আমি আপনাকে খণ্ডন করার চেষ্টা করছিলাম না, আমি কেবল আরেকটি বিষয় যুক্ত করছিলাম

— পিটার ফ্লুম - মনিকা পুনরায়

Answer 3

সীমানা সর্বদা খুব ঝাপসা থাকে তবে আমি বলব যে গাণিতিক পরিসংখ্যানগুলি পরিসংখ্যানগুলির গাণিতিক ভিত্তির উপর আরও বেশি কেন্দ্রীভূত হয়, যেখানে সাধারণভাবে পরিসংখ্যান ডেটা এবং এর বিশ্লেষণ দ্বারা আরও চালিত হয়।

Answer 4

এখানে কোন পার্থক্য নেই. বিজ্ঞানবিশ্বজুড়ে একাডেমিক প্রতিষ্ঠানে যেমন পরিসংখ্যান শেখানো হয় মূলত এটি "গাণিতিক পরিসংখ্যান" এর পক্ষে ছোট। এটি "ফলিত (গাণিতিক) পরিসংখ্যান" এবং "তাত্ত্বিক (গাণিতিক) পরিসংখ্যান" এ বিভক্ত। উভয় ক্ষেত্রেই পরিসংখ্যানগুলি গণিতের একটি উপক্ষেত্র (বা আপনি যদি প্রয়োগ করেন গণিত) তবে এর সমস্ত নীতিগুলি এবং উপপাদাগুলি খাঁটি গণিত থেকে উদ্ভূত।

"অ-গাণিতিক" পরিসংখ্যানগুলি, আরও ভাল শব্দটির অভাবের জন্য, (আমার কাছে) কোনও গেমের পরে কোনও ফুটবল দলের দখলের শতাংশের মতো কিছু ছিল, অর্থাত্ কিছু বাস্তব-বিশ্ব পরিসংখ্যান (গুলি) নিবন্ধকরণ এবং রিপোর্ট করার কাজ ।

Comments

বিশ্বজুড়ে কী সত্য তা পরিষ্কার হয়ে উঠতে অনেক বেশি প্রমাণের দরকার পড়ে : তবে আমি কেবল লক্ষ্য করেছি যে আমি একদিকে গাণিতিক বা তাত্ত্বিক পরিসংখ্যানগুলির মধ্যে প্রায়শই পার্থক্য দেখতে পাই এবং অন্যদিকে পরিসংখ্যান প্রয়োগ করেছি। গাণিতিক পরিসংখ্যানের উপসেট হিসাবে প্রয়োগ পরিসংখ্যানকে বিবেচনা করা আমার অভিজ্ঞতার সাথে শর্তাদি ব্যবহার করার সাথে মেলে না।

— নিক কক্স

আমি এও অস্বীকার করব যে পরিসংখ্যানের সমস্ত নীতি খাঁটি গণিত থেকে আসে। যথেষ্ট সংকীর্ণভাবে নীতির সংজ্ঞা দিয়ে যুক্তিটি সুরক্ষিত করা যেতে পারে , তবে মডেল তৈরির কৌশল হিসাবে অনেক নীতিও অভিজ্ঞতাগত প্রমাণ বা অন্যান্য প্রতিবন্ধীদের উপর ভিত্তি করে are পদ্ধতিগুলি কীভাবে প্রকৃত ডেটা দিয়ে কাজ করে তার প্রমাণ দেয় যে সেগুলি কীভাবে ব্যবহৃত হবে (প্রস্তাবিত হয়) যা খাঁটি গণিত থেকে সরাসরি ছাড়যোগ্য নয় influ

— নিক কক্স

ফলিত পরিসংখ্যানের একাডেমিক প্রতিষ্ঠানগুলির মধ্যে কোন সাধারণ সংজ্ঞা নেই এবং পাঠদানের পদ্ধতিগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে পৃথক হতে পারে। যাইহোক, সমস্ত ক্ষেত্রে এটি তাত্ত্বিক পরিসংখ্যানগুলিতে প্রতিষ্ঠিত গাণিতিক নীতিগুলি প্রয়োগের কঠোরভাবে গঠিত। এর অর্থ এই নয় যে সেই ব্যক্তিগুলি সে পদ্ধতিগুলি শেখা / প্রয়োগ করছেন তিনি অগত্যা গণিতবিদ (বা কিছু ক্ষেত্রে একটি পরিসংখ্যানবিদ )ও বটে। তবে এটি বৈজ্ঞানিক শৃঙ্খলাটিকে কোনও কম গাণিতিকও করে না।

— ডিজিও

আমাকে "কঠোরভাবে" আলাদা করতে হবে। আমার নিজের নাম স্যার ডেভিড কক্স তাত্ত্বিক পরিসংখ্যান এবং প্রয়োগ পরিসংখ্যানের মতো শিরোনামযুক্ত বই লিখেছেন। পরবর্তীকালের বেশিরভাগ সামগ্রী পূর্বের থেকে ছাড়যোগ্য নয়। আপনার মন্তব্যটি আমার পূর্ববর্তী পয়েন্টগুলিকে সত্যই সম্বোধন করে না।

— নিক কক্স

আপনার পূর্ববর্তী পয়েন্টগুলিকে সম্বোধন করতে, এটি সমস্ত স্ট্যাটিস্টিক্স কোথায় শুরু হয় এবং শেষ হয় সে সম্পর্কে কারও ধারণার উপর নির্ভর করে। পরিসংখ্যানগুলি কোথায় শেষ হয় এবং মেশিন লার্নিং বা ডেটা বিশ্লেষণ শুরু হয় তা নিয়ে আমরা চিরকাল তর্ক করতে পারি, তবে আমি মনে করি যে পরিসংখ্যানটি কোথা থেকে শুরু হয় এবং আমরা খাঁটি গণিত দিয়ে সে বিষয়ে আমরা সকলেই একমত। সেই অর্থে, গাণিতিক পরিসংখ্যান আমার জন্য "মূল পরিসংখ্যান" এর সমার্থক, যা তত্ত্ব বা প্রয়োগের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা যায়। মডেল-বিল্ডিংয়ের মতো অভিজ্ঞতামূলক পদ্ধতিগুলি যা আপনি 'প্রয়োগিত পরিসংখ্যান' হিসাবে অনুধাবন করেন তা আমার জন্য, 'ডেটা বিশ্লেষণ' বা 'ডেটা সায়েন্স' এর অংশ এবং প্রতি পরিসংখ্যান নয় not

— ডিজিও