Išvadų statistikos pagrindai : mokomoji knyga Ekonomikos fakulteto studentams

LTGalima skirti dvi statistinės analizės rūšis: aprašomąją ir išvadų. Aprašomoji statistika skirta įvairių statistinių rodiklių skaičiavimui ir analizavimui, aptariant tam tikras duomenų savybes. Tačiau nebuvo daryta jokių pastangų tam, kad pasinaudojus gautais rezultatais įvertinti ar padaryti išvadas, susijusias su analizuojamos generalinės aibės parametrais. Nagrinėjant išvadų statistiką, informacija, kuri pateikiama imties statistinių rodiklių būdu, naudojama generalinės aibės parametrų vertinimui. Išvadų statistikai tenka spręsti du pagrindinius klausimus: įverčių teorijos ir hipotezių tikrinimo. Įverčiai naudojami tada, kai mes iš anksto nežinome generalinės aibės parametrų. Šiuo atveju, remdamiesi imties duomenimis, norine įvertinti generalinės aibės parametrus. Kadangi patikimumo teiginį galima pritaikyti kiekvienam intervaliniam vertinimui, tai galima nustatyti pasikliautinus intervalus ir jų ribas. Jei mes iš anksto disponuojame duomenimis, susijusiais su generalinės aibės parametrais, ši informacija gali būti suformuluota hipotezės, pavidalu. Pvz., mes galime tikrinti hipotezę, kad generalinės aibės parametrai priklauso tam tikram intervalui. Pateikiama mokomoji knyga nepretenduoja į plataus ir išsamaus vadovėlio vaidmenį. Autoriaus nuomone, tai mokomoji medžiaga, skirta studentams kuriems trūkta žinių apie tai kaip is dalies surinktų duomenų galima daryti logiškai grįstas ir patikimas išvadas apie tiriama reiškinį. [Iš leidinio]Reikšminiai žodžiai: Statistics; Dispersion; Hipothesis.

ENStatistical analysis can be divided into two types: Descriptive Statistics and Inferential Statistics. Descriptive Statistics is aimed at calculating and analysing various statistical indicators and discussing certain properties of the data. But no attempts have been made to use the results obtained for evaluating or drawing conclusions relating to the parameters of the general sets being analysed. In Inferential Statistics, information that is presented by means of statistical indices of samples is used for the evaluation of general set parameters. Inferential Statistics is used for solving two main questions: estimation and hypothesis testing. Values are used when we do not know beforehand the general set parameters. In this case we rely on the sample data to evaluate the general set parameters. Since an assertion of probability can be applied to every interval evaluation, we can establish reliability intervals and their limits. If we have prior knowledge of data pertaining to the general set parameters, this information can be formulated as a hypothesis. For example, we can test the hypothesis that the general set parameters belong to a certain interval. The textbook being presented does not pretend to be a comprehensive handbook. It is the author’s opinion that the book presents teaching material for students who lack knowledge about partial data can be used to make logically based and reliable conclusions about the phenomenon being studied.