Que sont les statistiques?
La statistique est une forme d'analyse mathématique qui utilise des modèles quantifiés, des représentations et des synopsis pour un ensemble donné de données expérimentales ou d'études réelles. La statistique étudie les méthodologies pour recueillir, examiner, analyser et tirer des conclusions à partir des données. Certaines mesures statistiques sont les suivantes:
- MeanSkewnessKurtosisVarianceAnalyse de la variance
Statistiques
Points clés à retenir
- Les statistiques étudient les méthodologies pour collecter, examiner, analyser et tirer des conclusions à partir des données.Il existe de nombreux types de statistiques concernant la situation que vous devez analyser. Les statistiques sont utilisées pour prendre des décisions commerciales mieux informées.
Comprendre les statistiques
La statistique est un terme utilisé pour résumer un processus qu'un analyste utilise pour caractériser un ensemble de données. Si l'ensemble de données dépend d'un échantillon d'une plus grande population, alors l'analyste peut développer des interprétations sur la population principalement basées sur les résultats statistiques de l'échantillon. L'analyse statistique implique le processus de collecte et d'évaluation des données, puis de résumer les données sous une forme mathématique.
Les statistiques sont utilisées dans diverses disciplines telles que la psychologie, les affaires, les sciences physiques et sociales, les sciences humaines, le gouvernement et la fabrication. Les données statistiques sont recueillies à l'aide d'un exemple de procédure ou d'une autre méthode. Deux types de méthodes statistiques sont utilisées pour analyser les données: les statistiques descriptives et les statistiques inférentielles. Les statistiques descriptives sont utilisées pour synthétiser les données d'un échantillon exerçant la moyenne ou l'écart type. Les statistiques inférentielles sont utilisées lorsque les données sont considérées comme une sous-classe d'une population spécifique.
Types de statistiques
Les statistiques sont un terme général et large, il est donc naturel que sous ce parapluie, il existe un certain nombre de modèles différents.
Signifier
Une moyenne est la moyenne mathématique d'un groupe de deux chiffres ou plus. La moyenne d'un ensemble de nombres spécifié peut être calculée de plusieurs manières, y compris la moyenne arithmétique, qui montre la performance d'une marchandise spécifique au fil du temps, et la moyenne géométrique, qui montre les résultats de performance du portefeuille d'un investisseur investi dans cette même marchandise au cours de la même période.
Analyse de régression
L'analyse de régression détermine dans quelle mesure des facteurs spécifiques tels que les taux d'intérêt, le prix d'un produit ou d'un service, ou des industries ou des secteurs particuliers influencent les fluctuations de prix d'un actif. Ceci est représenté sous la forme d'une ligne droite appelée régression linéaire.
Asymétrie
L'asymétrie décrit le degré de variation d'un ensemble de données par rapport à la distribution standard dans un ensemble de données statistiques. La plupart des ensembles de données, y compris les rendements des produits de base et les cours des actions, présentent soit une asymétrie positive, une courbe asymétrique vers la gauche de la moyenne des données, soit une asymétrie négative, une courbe asymétrique vers la droite de la moyenne des données.
Kurtosis
Kurtosis mesure si les données sont à queue claire (moins sujettes aux valeurs aberrantes) ou à queue lourde (plus sujettes aux valeurs aberrantes) que la distribution normale. Les ensembles de données avec un kurtosis élevé ont des queues lourdes ou des valeurs aberrantes, ce qui implique un plus grand risque d'investissement sous la forme de retours sauvages occasionnels. Les ensembles de données à faible kurtosis ont des queues légères ou un manque de valeurs aberrantes, ce qui implique un risque d'investissement moindre.
Variance
La variance est une mesure de la plage de nombres dans un ensemble de données. La variance mesure la distance entre chaque nombre de l'ensemble et la moyenne. La variance peut aider à déterminer le risque qu'un investisseur pourrait accepter lors de l'achat d'un investissement.
Ronald Fisher a développé la méthode d'analyse de la variance. Il est utilisé pour décider de l'effet des variables solitaires sur une variable dépendante. Il peut être utilisé pour comparer la performance de différents titres dans le temps.
