Зведена статистика

Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.
Перейти до навігації Перейти до пошуку
Коробковий графік експерименту Майкельсона–Морлі, що подає декілька зведених статистичних даних.

В описовій статистиці зведена статистика використовується для узагальнення набору спостережень, щоб якомога простіше передавати найбільший обсяг інформації. Статистики зазвичай намагаються описати спостереження у різних вимірах

Загальною колекцією порядкових статистик, що використовуються як зведена статистика, є п’ятичислове зведення , іноді розширений до семи числового зведення, і зв’язані у коробкову діаграму.

Записи з таблиці дисперсійного аналізу також можна розглядати як зведену статистику[1]}}.

Приклади

Локалізація

Загальними мірами локалізації або центральної тенденції є середнє арифметичне, медіана, мода та інтерквартильне середнє[2][3].

Розкид

Загальноприйнятими мірами статистичної дисперсії є стандартне відхилення, дисперсія, діапазон, інтерквартильний діапазон, абсолютне відхилення, середня абсолютна різниця та стандартне відхилення відстані . Міри, які оцінюють поширення порівняно з типовим розміром значень даних, включають коефіцієнт варіації.

Коефіцієнт Джині спочатку був розроблений для вимірювання нерівності доходів і еквівалентний одному з L-моментів.

Простий підсумок набору даних іноді надається порядковою статистикою як наближення вибраних процентилів розподілу.

Форма

Загальними мірами форми розподілу є асиметрія або ексцес, тоді як альтернативи можуть опиратися на L-моментах. Іншою мірою є коефіцієнт асиметрії, для якої нульове значення означає центральну симетрію.

Залежність

Загальною мірою залежності між спареними випадковими змінними є коефіцієнт кореляції Пірсона, тоді як загальною альтернативною зведеної статистики є коефіцієнт рангової кореляції Спірмена. Нульове значення для кореляції відстані означає незалежність.

Сприйняття зведеної статистики людиною

Люди ефективно використовують зведену статистику, щоб швидко сприйняти суть слухової та візуальної інформації[4][5][6].

Див. також

Примітки

  1. Upton, Graham; Cook, Ian (2 жовтня 2008). Dictionary (S). A Dictionary of Statistics (брит.) (вид. Second (revised)). Oxford University Press. ISBN 978-0199541454. LCCN 2008300706. OCLC 935100347. OL 23145891M — через Internet Archive. summary statistics [...] *ANOVA table might be referred to as summary statistics {{cite book}}: Проігноровано невідомий параметр |df= (довідка); Проігноровано невідомий параметр |quote-page= (довідка)
  2. Bullen, P. S. (31 серпня 2003). Handbook of Means and Their Inequalities. Mathematics and Its Applications (англ.). Т. 560 (вид. 2). Springer Dordrecht. doi:10.1007/978-94-017-0399-4. ISBN 978-1-4020-1522-9. LCCN 2003060794. OCLC 939214285. OL 8370727M.
  3. Grabisch, Michel; Marichal, Jean-Luc; Mesiar, Radko; Pap, Endre (2009). Aggregation Functions. Oxford University Press. ISBN 978-0521519267.
  4. Piazza, Elise A.; Sweeny, Timothy D.; Wessel, David; Silver, Michael A.; Whitney, David (2013). Humans Use Summary Statistics to Perceive Auditory Sequences. Psychological Science. 24 (8): 1389—1397. doi:10.1177/0956797612473759. PMC 4381997. PMID 23761928.
  5. Alexander, R. G.; Schmidt, J.; Zelinsky, G. Z. (2014). Are summary statistics enough? Evidence for the importance of shape in guiding visual search. Visual Cognition. 22 (3–4): 595—609. doi:10.1080/13506285.2014.890989. PMC 4500174. PMID 26180505.
  6. Utochkin, Igor S. (2015). Ensemble summary statistics as a basis for rapid visual categorization. Journal of Vision. 15 (4): 8. doi:10.1167/15.4.8. PMID 26317396.