Tipos de Análisis Estadístico

Estadísticas implica el estudio de los datos para derivar una nueva comprensión de los sujetos de los datos representa. Debido a que esta disciplina puede examinar tanto los resultados y hacer conjeturas sobre el comportamiento futuro de las condiciones , se utiliza tanto en lo académico y empresarial. La comprensión de los diferentes métodos analíticos utilizados en las estadísticas es importante aprovechar eficazmente la potencia de análisis de datos . Medición Estadística Básica

La forma más simple de análisis estadístico incorpora herramientas para averiguar el rango medio de los datos medidos . Prácticas tales como la medición de la media, el modo, y el promedio de un conjunto de datos representan estas herramientas básicas . Por lo general se les enseña por primera vez en cursos de análisis estadísticos para enseñar a los estudiantes cómo comenzar la manipulación de datos de los resultados.
Regresión lineal

El proceso de medir el comportamiento de los datos cuando dos variables puede ser desconocido y los datos se mueven en un patrón secuencial se conoce como regresión lineal . Al romper en cada punto donde los otros resultados variables en permite al usuario graficar una recta en una gráfica para medir los datos con diferentes entradas de datos. El modelo comúnmente utiliza un proceso de solución de X e Y en una fórmula matemática.
Regresión Múltiple

Cuando los datos implica múltiples variables que pueden cambiar de forma simultánea, de regresión múltiple se utiliza para determinar mediciones. Este modelo estadístico permite a un usuario realizar múltiples variables en un modelo matemático y resolver para ellos en diferentes puntos de datos. El resultado gráficamente puede empezar a parecerse a una forma tridimensional , ya que mide los datos con tres o más métricas diferentes . Este tipo de análisis estadístico tiende a ser utilizado con frecuencia en el análisis de la cartera de acciones .
Variación e imágenes Desviación

En algunos casos, el análisis estadístico se centra más en el cambio que ocurre dentro de una población de datos completo en lugar de puntos específicos. Fórmulas estadísticas para la medición de la variación o desviación estándar se acostumbran para este propósito . Aplicaciones prácticas implican la determinación del cambio para confirmar tolerancias o márgenes de cambio aceptables antes de las mediciones exceden los límites aceptables.