Na stronie używamy cookies. Korzystanie z witryny oznacza zgodę na ich wykorzystywanie. Szczegóły znajdziesz w Regulaminie.
ZAMKNIJ X

Zastosowanie statystyki

Ostatnio komentowane
Naprawdę swietne wytłumaczenie o co chodzi z energia kinetyczna wzgledem ukladu odniesie...
Tom02 • 2018-08-18 20:49:41
Uwaga czytelniku! Tomek przyszedł na świat sto lat później.
Zaraza • 2018-08-18 11:27:47
"Jezu Chry..."! Dawno już nie czytałem tak czerwonego, komuszego, wypaczonego opracowani...
Otwórz oczy • 2018-08-15 18:21:31
Według mnie bardzo przydatne dzięki temu tekstowi mniej więcej zrozumiałam jak dział...
Emilia • 2018-07-26 20:05:25
@Hasher To zależy już od tłumacza przekładu(Pisma zostały napisane w kilku językach ...
Hgfhfg • 2018-07-09 11:34:37
Autor:
Drukuj
Drukuj
Rozmiar
AAA

Statystyka jest obecnie jedną z najpowszechniej wykorzystywanych przez nie-matematyków dziedzin matematyki. Jej zastosowania są tak rozległe, że wielu matematyków zaczyna się zastanawiać, czy statystyka dalej jest działem matematyki.

Przykładowe obszary zastosowań statystyki to zarządzanie jakością, pomiar błędów w badaniach doświadczalnych, modelowanie procesów finansowych, analiza danych medycznych, tworzenie rankingów (począwszy od rankingów uczelni i szkół wyższych, przez zestawienia parametryczne sprzętów elektronicznych a na rankingach popularności aktorów Hollywood skończywszy), badania rozwoju terytorialnego, analizy demograficzne, a nawet tzw. text-mining, czyli analiza statystyczna tekstów.

Przykładami technik statystycznych wykorzystywanych w wymienionych wyżej dziedzinach są porządkowanie liniowe (pomocne przy tworzeniu wszelkiego rodzaju zestawień, np. rankingów), analiza skupień (zwana inaczej klasyfikacją - polega na dzieleniu badanej zbiorowości na klasy obiektów podobnych), analiza czynnikowa (wyodrębnianie ukrytych w zbiorze zmiennych czynników, by na ich podstawie wyciągać wnioski na temat badanych obiektów), analiza korespondencji (szukanie ukrytych powiązań), drzewa klasyfikacyjne (jedna z odmian analizy skupień), algorytmy genetyczne i sieci neuronowe (symulujące zachowanie danego zjawiska), modele regresji (opisujące zależność jednej zmiennej od innych), metody Monte Carlo (służące do tworzenia symulacji i wyciągania na ich podstawie wniosków).

Polecamy również:

Komentarze (0)
4 + 1 =