বর্ণনামূলক এবং অনুমানমূলক পরিসংখ্যানের মধ্যে পার্থক্য কী?


21

আমার বোধগম্যতা ছিল যে বর্ণনামূলক পরিসংখ্যানগুলি উপাত্তের নমুনার পরিমাণগতভাবে বর্ণিত বৈশিষ্ট্যগুলি বর্ণনা করে, যখন অনুমানমূলক পরিসংখ্যানগুলি যে জনসংখ্যা থেকে নমুনা আঁকা হয়েছিল সেগুলি সম্পর্কে সূচনা করে।

তবে, পরিসংখ্যান অনুমানের জন্য উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠাতে বলা হয়েছে:

বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, পরিসংখ্যানগত অনুমান জনসংখ্যা সম্পর্কে প্রস্তাবনা তৈরি করে, কিছু লোককে এলোমেলো নমুনার মাধ্যমে আগ্রহের জনসংখ্যা থেকে প্রাপ্ত ডেটা ব্যবহার করে।

"বেশিরভাগ অংশের জন্য" আমাকে ভাবিয়ে তুলেছে যে আমি সম্ভবত এই ধারণাগুলি সঠিকভাবে বুঝতে পারি না। অনুমানমূলক পরিসংখ্যানের উদাহরণ রয়েছে যা জনসংখ্যা সম্পর্কে প্রস্তাব দেয় না?


বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান: একটি মুদ্রা দশবার ছোঁড়া হয়েছিল এবং ছয়বার মাথা থেকে নীচে নেমেছিল। পরিসংখ্যানগত অনুমান: প্রধানদের সম্ভাব্যতার সর্বাধিক সম্ভাবনার অনুমান , বা, মুদ্রাটি একটি ন্যায্য মুদ্রা এই অনুমানটি প্রত্যাখ্যান করার জন্য এই তথ্যটি অপর্যাপ্ত। 0.6
দিলীপ সরওয়াতে

2
"জনসংখ্যা" ধারণাটি ছাড়াই অনুমান: অনুমান করুন যে আপনার ডেটা কিছু (আংশিক) অজানা এলোমেলো মেকানিজম / বিধি দ্বারা উত্পন্ন হয়েছে। অনুমানমূলক পদ্ধতিগুলি তথ্যের উপর ভিত্তি করে এই প্রক্রিয়াটির বৈশিষ্ট্যগুলি মূল্যায়ন করতে দেয়। উদাহরণ: আপনি এমন ফলাফলের ভিত্তিতে একটি বৈদ্যুতিন-শারীরিক সূত্র যাচাই করতে চান যা কেবলমাত্র প্রায় বা অসম্পূর্ণ পরিস্থিতিতে পরিমাপ করা যায়।
মাইকেল এম

1
@ মিশেল: হ্যাঁ; বা প্রকৃতপক্ষে করা পরীক্ষামূলক চিকিত্সার ফলে র্যান্ডম নিয়োগ - আপনার ডেটা একটি পরিচিত র্যান্ডম প্রক্রিয়া দ্বারা উত্পন্ন হবে না।
স্কর্চচি - মনিকা পুনরায় ইনস্টল করুন

উত্তর:


19

একটি আচরণগত বিজ্ঞানের পটভূমি থেকে এসে আমি এই পরিভাষাটি বিশেষত সূচনা পরিসংখ্যান পাঠ্যপুস্তকের সাথে যুক্ত করি। এই প্রসঙ্গে পার্থক্যটি হ'ল:

  • বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান হ'ল নমুনা তথ্যের ফাংশন যা তথ্যের কিছু বৈশিষ্ট্য বর্ণনা করার জন্য স্বতন্ত্রভাবে আকর্ষণীয়। ক্লাসিক বর্ণনামূলক পরিসংখ্যানগুলির মধ্যে গড়, ন্যূনতম, সর্বোচ্চ, মান বিচ্যুতি, মধ্যমা, স্কিউ, কুরটোসিস অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
  • অনুমানমূলক পরিসংখ্যান হ'ল নমুনা তথ্যের একটি ফাংশন যা আপনাকে জনসংখ্যার পরামিতি সম্পর্কে অনুমানের বিষয়ে অনুমান আঁকতে সহায়তা করে। ক্লাসিক অনুমানমূলক পরিসংখ্যানগুলির মধ্যে জেড, টি, , এফ-অনুপাত ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে includeχ2

গুরুত্বপূর্ণ বিষয়টি হ'ল যে কোনও পরিসংখ্যান, অনুমানমূলক বা বর্ণনামূলক, নমুনা তথ্যের একটি ফাংশন। একটি পরামিতি জনসংখ্যার একটি ফাংশন, যেখানে শব্দ জনসংখ্যা অন্তর্নিহিত ডেটা উত্পন্নকরণ প্রক্রিয়া বলার মতো।

এই দৃষ্টিকোণ থেকে বর্ণনামূলক বা অনুমানমূলক পরিসংখ্যান হিসাবে ডেটা প্রদত্ত ফাংশনের স্থিতি আপনি যে উদ্দেশ্যে ব্যবহার করছেন তা নির্ভর করে।

এটি বলেছিল, কিছু পরিসংখ্যান তথ্য সম্পর্কিত প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলি বর্ণনা করার ক্ষেত্রে স্পষ্টতই বেশি কার্যকর এবং কিছু কিছু অনুমানকে সহায়তা করার পক্ষে উপযুক্ত।

  • অনিচ্ছাকৃত পরিসংখ্যান: প্রদত্ত ডেটা উত্পাদন প্রক্রিয়াটির জন্য টি এবং জেডের মতো স্ট্যান্ডার্ড পরীক্ষার পরিসংখ্যান যেখানে নাল অনুমানটি মিথ্যা, প্রত্যাশিত মানটি নমুনার আকার দ্বারা দৃ strongly়ভাবে প্রভাবিত হয়। বেশিরভাগ গবেষক অভ্যন্তরীণ আগ্রহের জনসংখ্যার প্যারামিটার অনুমান হিসাবে এই পরিসংখ্যান দেখতে পাবেন না।
  • বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান : বিপরীতে বর্ণনামূলক পরিসংখ্যানগুলি জনসংখ্যার পরামিতিগুলি অনুমান করে যা সাধারণত স্বতন্ত্র আগ্রহের হয়। উদাহরণস্বরূপ নমুনা গড় এবং মানক বিচ্যুতি সমতুল্য জনসংখ্যার পরামিতিগুলির অনুমান সরবরাহ করে। এমনকি সর্বনিম্ন এবং সর্বোচ্চের মতো বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান সমতুল্য বা অনুরূপ জনসংখ্যার পরামিতি সম্পর্কে তথ্য সরবরাহ করে, যদিও এই ক্ষেত্রে অবশ্যই আরও অনেক যত্ন নেওয়া প্রয়োজন। তদতিরিক্ত, অনেক বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান পক্ষপাতদুষ্ট বা অন্যথায় আদর্শ অনুমানকারীদের চেয়ে কম হতে পারে। যাইহোক, জনসংখ্যার সুদের প্যারামিটার অনুমান করার ক্ষেত্রে তাদের কিছু উপযোগ রয়েছে।

সুতরাং এই দৃষ্টিকোণ থেকে, গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলি বুঝতে হবে:

  • পরিসংখ্যান : নমুনা তথ্য ফাংশন
  • প্যারামিটার : জনসংখ্যার ফাংশন (ডেটা তৈরির প্রক্রিয়া)
  • অনুমানক : একটি পরামিতি একটি অনুমান প্রদান করতে ব্যবহৃত নমুনা তথ্য ফাংশন
  • অনুমান : পরামিতি সম্পর্কে সিদ্ধান্তে পৌঁছানোর প্রক্রিয়া

সুতরাং, আপনি পরিসংখ্যান ব্যবহার করে গবেষকের অভিপ্রায় অনুসারে বর্ণনামূলক এবং অনুমানের মধ্যে পার্থক্যটি সংজ্ঞায়িত করতে পারেন, বা সাধারণত এটি কীভাবে ব্যবহৃত হয় তার ভিত্তিতে আপনি কোনও পরিসংখ্যান সংজ্ঞায়িত করতে পারেন।


টি বা এফ স্কোরকে কল করা কীভাবে ন্যায়সঙ্গত হয় (উদাহরণস্বরূপ টি- টেস্টের চেয়ে ) অনুমানমূলক পরিসংখ্যান?
জোনা

@ জোনা টি-স্কোরটি হ'ল "স্ট্যাটিস্টিক" যা টি-টেস্টে ব্যবহৃত হয়, অতএব যে কোনও টি-স্কোরকে এফেরেন্সিয়াল প্রক্রিয়ার অংশ হিসাবে যখন ব্যবহার করা হয় তখন তাকে অনন্য পরিসংখ্যান হিসাবে বর্ণনা করতে পারে। আমি অনুমান করি যে একটি পরিসংখ্যানই ডেটা ফাংশন ass তবে আপনি সম্ভবত সেই বিন্দুটির ইঙ্গিত দিচ্ছেন যে অনুমিতিক পরিসংখ্যানকে আমরা প্রায়শই কৌশলগুলির বিস্তৃত সেট হিসাবে অনুমিত করতে ব্যবহৃত হিসাবে বিবেচনা করি?
জেরোমি অ্যাংলিম

আমাকে এটিকে আলাদাভাবে বাক্য বলি - একটি টি-স্ট্যাটিস্টিক কোনও অনুমানমূলক বিবৃতি (যেমন পি-মান) এর চেয়ে কোনও নমুনার বিবরণ নয়?
জোনা

হ্যাঁ, ডেটার একটি ফাংশন একটি নমুনার বর্ণনার সমতুল্য। আমি অনুমান করি আমি ভাবছিলাম যে এই জাতীয় পরিসংখ্যান একটি অনুমানমূলক প্রক্রিয়াতে ব্যবহৃত হয় (উদাহরণস্বরূপ, গবেষকরা পি-মান পাওয়ার জন্য টি-বন্টনকে টি-স্ট্যাটিস্টিকের সাথে সম্পর্কিত করেন এবং তারপরে একটি অনুমান আঁকতে পিএ আলফার সাথে সম্পর্কযুক্ত)। আমি প্রায়শই পাঠ্যপুস্তকে এই উদাহরণগুলি ব্যবহার করতে দেখেছি। তবে আমি মনে করি পি-মান এবং বাইনারি অনুমান নিজেই পরিসংখ্যান হিসাবে দেখা যেতে পারে (যেমন, নমুনা ডেটার ফাংশন)। এবং বাইনারি অনুমান নিজেই অনুমানের সাথে সর্বাধিক সুস্পষ্টভাবে সংযুক্ত হিসাবে দেখা যেতে পারে। আপনি কি এটাই পাচ্ছেন?
জেরোমি অ্যাংলিম

1
সুতরাং উদাহরণস্বরূপ, আপনি পেতে ডেটা ব্যবহার টন যা বন্টন, যা আপনি দেয় সঙ্গে সম্পর্কযুক্ত পি , যেটা ঘুরে ফিরে জনসংখ্যা প্যারামিটার সম্পর্কে একটি বাইনারি অনুমান উৎপাদ। সুতরাং ঘন ঘনবাদী দৃষ্টিকোণ থেকে, টি, পি এবং বাইনারি অনুমান সমস্ত র্যান্ডম ভেরিয়েবল vari সকলেই অনুমানমূলক প্রক্রিয়াতে জড়িত ছিল। আমি নিশ্চিত নই যে সমস্ত বা কেবলমাত্র এমন কিছু পরিসংখ্যানকে অনুমানমূলক হিসাবে লেবেল করার পক্ষে কী কী উপকারিতা এবং বিপরীতে রয়েছে।
জেরোমি অ্যাংলিম

8

অনুমানের একটি ফর্ম পরীক্ষামূলক চিকিত্সার এলোমেলোভাবে নিয়োগের উপর ভিত্তি করে, এবং কোনও জনসংখ্যার (এমনকি অনুমানের দিক থেকে) এলোমেলো নমুনার উপর নয়। অস্কার কেম্পথর্ন ছিলেন প্রবক্তা।

একজনবিটিটি10/252=0.04

ভবিষ্যদ্বাণী করা এমন আরও একটি ক্ষেত্র যেখানে আপনি জনসংখ্যার বিষয়ে প্রয়োজনীয়ভাবে প্রস্তাবগুলি তৈরি করছেন না। (আমি জানি না যে প্রত্যেকে ভবিষ্যদ্বাণীটিকে "ইনফেরেন্স" বলতে চাইবে, তবে গিজার রয়েছে (1993), ভবিষ্যদ্বাণীমূলক অনুমান: একটি ভূমিকা )। প্রায়শই পূর্বাভাস একটি উপযুক্ত জনসংখ্যার মডেল থেকে অনুসরণ করা হয়, তবে সবসময় নয়; উদাহরণস্বরূপ @ ম্যাট এর শ্রেণিবিন্যাস উদাহরণ, মডেল গড় (বায়েশিয়ান বা আকাইকে ওজনের উপর ভিত্তি করে), বা অনুমানীয় স্মুথিংয়ের মতো পূর্বাভাসের অ্যালগরিদম।

এনবি আমি মনে করি "অনুমানমূলক বনাম বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান" নমুনা থেকে গণনা করা পরিমাণের চেয়ে বরং প্রায়শই শৃঙ্খলা পরিসংখ্যানকে বোঝায়। অনুমানমূলক এবং বর্ণনামূলক পরিসংখ্যানের মধ্যে কোনও প্রয়োজনীয় পার্থক্য নেই; @ জেরেমি যেমন উল্লেখ করেছেন, আপনি এটি কী ব্যবহার করছেন তা এটি বিষয়।


2

আমি নিশ্চিত নই যে শ্রেণিবিন্যাস অগত্যা জনসংখ্যার (যে গুলি) থেকে ডেটা পয়েন্টগুলি আঁকানো হয়েছে সম্পর্কে একটি বিবৃতি দেয়। শ্রেণিবিন্যাস, যেমন আপনি সম্ভবত জানেন, প্রশিক্ষণ ডেটা ব্যবহার করেন কিছু "বৈশিষ্ট্য" ভেক্টর সমন্বিত, প্রত্যেকটি একটি নির্দিষ্ট শ্রেণীর লেবেলযুক্ত, অন্যান্য লেবেলযুক্ত বৈশিষ্ট্য ভেক্টরের অন্তর্ভুক্ত শ্রেণিবদ্ধ লেবেলগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য। উদাহরণস্বরূপ, আমরা অন্যান্য রোগী সুস্থ বা অসুস্থ কিনা তা ভবিষ্যদ্বাণী করতে রোগীর গুরুত্বপূর্ণ লক্ষণ এবং ডাক্তারের নির্ণয় ব্যবহার করতে পারি।

পি(শ্রেণী=|বৈশিষ্ট্য)

তবে অন্যান্য শ্রেণিবদ্ধরা ক্লাসগুলির মধ্যে মডেলিং না করেই ক্লাসগুলির মধ্যে পার্থক্য সন্ধান করে; এগুলিকে বৈষম্যমূলক শ্রেণিবদ্ধ বলা হয়। একটি ক্লাসিক উদাহরণ নিকটতম প্রতিবেশী শ্রেণিবদ্ধকারী, এটি তার নিকটতম প্রতিবেশীর শ্রেণীর কাছে একটি লেবেলযুক্ত উদাহরণ দেয় (যেখানে সমস্যাটি কিছু সংবেদনশীল উপায়ে নিকটে সংজ্ঞায়িত করা হয়)। এটি দেখে মনে হচ্ছে না এটিতে জনসংখ্যা সম্পর্কিত তথ্য, যা থেকে ডেটা পয়েন্টগুলি আঁকানো হয়েছিল, তেমন কিছু রয়েছে।

টি


0

তথ্য প্রদত্ত এক লাইনে বর্ণনামূলক পরিসংখ্যানগুলি ন্যূনতম তথ্যের ক্ষয়ক্ষতি (আপনি কোন পরিমাপটি ব্যবহার করেন তার উপর নির্ভর করে) আপনার ডেটার সামগ্রীর সংক্ষিপ্তসার চেষ্টা করে। আপনি ডেটাগুলির ভূগোল দেখতে পাবেন। (এর মতো কিছু, ক্লাসের পারফরম্যান্স গ্রাফটি দেখুন এবং বলুন কে শীর্ষে আছে, নীচে এবং আরও কিছু)

ডেটা প্রদত্ত এক লাইনে, আপনি অনুমান করার চেষ্টা করেন এবং অনুমান করা যায় যে অনুমান জনসংখ্যা থেকে তথ্য আসে। (এর মতো কিছু, ক্লাসের ভাল নমুনার মাধ্যমে 7 ম শ্রেণির শিক্ষার্থীদের বোঝা, ধরে নেওয়া যে অন্তর্নিহিত জনসংখ্যা যথেষ্ট পরিমাণে আপনি তাদের সামগ্রিকভাবে বিবেচনায় নিতে পারবেন না)


3
আমি মনে করি না যে এটি বর্ণনামূলক পরিসংখ্যানগুলির সংজ্ঞা বা বৈশিষ্ট্য যা তারা ন্যূনতম তথ্যের ক্ষতির জন্য লক্ষ্য করে। বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান পাওয়া সম্পূর্ণভাবে সম্ভব যা সত্যই গুরুত্বপূর্ণ বিশদটি ছেড়ে যায় এবং এটি প্রায়শই একটি সমস্যা।
নিক কক্স

0

সংক্ষেপে

বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান হ'ল ডেটা বিশ্লেষণ যা কোনও অর্থবহ ডেটা বর্ণনা করে, প্রদর্শন করে বা সংক্ষিপ্ত করে; এটি কেবল আমাদের ডেটা / পুরো জনসংখ্যার বিষয়ে কথা বলার উপায়। এর মধ্যে কয়েকটি হ'ল কেন্দ্রীয় প্রবণতা এবং বিচরণের পরিমাপ

অনুমানমূলক পরিসংখ্যান এমন কৌশল যা আমাদের যে জনসংখ্যা থেকে নমুনাগুলি আঁকা হয়েছিল সেগুলি সম্পর্কে সাধারণীকরণের জন্য নমুনাগুলি ব্যবহারের অনুমতি দেয় ex উদাহরণ অনুমানের পরীক্ষা এবং


0

বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান হ'ল ডেটা বিশ্লেষণ যা কোনও অর্থবহ ডেটা বর্ণনা করে, প্রদর্শন করে বা সংক্ষিপ্ত করে; এটি কেবল আমাদের ডেটা / পুরো জনসংখ্যার বিষয়ে কথা বলার উপায়। এর মধ্যে কয়েকটি হ'ল কেন্দ্রীয় প্রবণতা এবং বিচরণের পরিমাপ

অনুমানমূলক পরিসংখ্যান এমন কৌশল যা আমাদের জনসংখ্যা থেকে নমুনাগুলি আঁকা হয়েছিল সেগুলি সম্পর্কে সাধারণীকরণের জন্য নমুনাগুলি ব্যবহার করার অনুমতি দেয় ample উদাহরণ অনুমানের পরীক্ষণ এবং এই উত্তরটি ভাগ করুন


ক্রস যাচাইয়ে স্বাগতম ! আমাদের ট্যুরটি দেখার জন্য দয়া করে কিছুক্ষণ সময় নিন । দেখে মনে হচ্ছে আপনি একটি ভাল উত্তর শেষ করতে চলেছেন তবে কিছু ঘটেছে। আপনার চিন্তাভাবনা সম্পূর্ণ করার জন্য আপনার উত্তর সম্পাদনা করতে নির্দ্বিধায় আপনি এখানে যা লিখেছেন তাতে সহযোগিতা বা উদ্ধৃতি / রেফারেন্স যুক্ত করে আপনার উত্তরটি উন্নত করতে পারেন want আপনার প্রশ্নের উত্তরও দিতে হবে "এমন কি অনুমানমূলক পরিসংখ্যানগুলির উদাহরণ রয়েছে যা জনসংখ্যা সম্পর্কে প্রস্তাব দেয় না?"
টাভ্রক
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.