La estadística es una rama de las matemáticas aplicadas que utiliza principalmente la teoría de la probabilidad para establecer modelos matemáticos, recopilar datos de sistemas de observación, realizar análisis y resúmenes cuantitativos y luego hacer inferencias y predicciones para proporcionar bases y. información para tomar decisiones relevantes. Se utiliza ampliamente en diversas disciplinas, desde la física y las ciencias sociales hasta las humanidades, e incluso en la toma de decisiones de información industrial, comercial y gubernamental.
La estadística se divide principalmente en estadística descriptiva y estadística inferencial. Dado un conjunto de datos, las estadísticas pueden resumir y describir los datos. Este uso se llama estadística descriptiva. Además, los observadores construyen modelos matemáticos en forma de datos, teniendo en cuenta su aleatoriedad e incertidumbre, infiriendo así los pasos y matrices del estudio. Este uso se llama estadística inferencial. Ambos usos pueden denominarse estadística aplicada. Además, existe otra asignatura llamada estadística matemática, en la que se trata específicamente la base teórica detrás de esta materia.
[Editar este párrafo] El desarrollo de la estadística
La estadística inglesa de estadística se originó a partir del latín moderno statisticum collegium (parlamento) y del italiano statista (país o político). La Statistik alemana, utilizada por primera vez por Gottfried Achenwall (1749), representa el conocimiento del análisis de datos nacionales, es decir, el "estudio de la ciencia nacional". En el siglo XIX, la estadística exploró su significado en una amplia gama de datos y materiales y fue introducida en el mundo de habla inglesa por John Sinclair.
La estadística es una ciencia muy antigua. Generalmente se cree que su investigación teórica comenzó en la época de Aristóteles en la antigua Grecia y tiene una historia de más de 2.300 años. Surgió del estudio de cuestiones sociales y económicas. En el proceso de desarrollo de más de dos mil años, la estadística ha experimentado al menos tres etapas de desarrollo: "política de ciudad-estado", "aritmética política" y "ciencia del análisis estadístico". La llamada "estadística matemática" no es una nueva disciplina independiente de la estadística, sino más bien el término general para todos los nuevos métodos de recopilación y análisis de datos formados en la tercera etapa del desarrollo de la estadística. La teoría de la probabilidad es la base teórica de la estadística matemática, pero pertenece más a las matemáticas que a la estadística.
Tres etapas en el desarrollo de las estadísticas
La primera etapa se denomina “eventos nacionales”.
La etapa de “Política Ciudad-Estado” comenzó cuando Aristóteles en la antigua Grecia escribió “Política Ciudad-Estado” o “Crónicas de Ciudad-Estado”. Escribió más de 150 tipos de actas, incluyendo análisis comparativos de la historia, administración, ciencia, arte, población, recursos, riqueza y otras condiciones socioeconómicas de cada ciudad-estado, que tienen las características de las ciencias sociales. El estudio estadístico de la "política de las ciudades-estado" duró uno o dos mil años. No fue hasta mediados del siglo XVII que fue reemplazado gradualmente por el término "aritmética política" y pronto evolucionó hacia "estadística". Las estadísticas aún conservan la palabra "país".
La segunda etapa se denomina etapa de "arte político".
No existe un punto divisorio obvio respecto de la etapa de "política de ciudad-estado", y la diferencia esencial no es grande.
La característica de la "Aritmética Política" es la combinación de métodos estadísticos con métodos de cálculo y razonamiento matemático. La forma de analizar los problemas sociales y económicos presta más atención a la aplicación de métodos de análisis cuantitativo.
En 1690, William Petty publicó un libro (Aritmética política) como inicio de esta etapa.
El método de William Petty para cuantificar los fenómenos sociales y económicos utilizando números, pesos y escalas es una característica importante de la estadística moderna. Guillermo. Pedi (Aritmética Política) fue evaluada por estudiosos posteriores como la fuente de la estadística moderna, ¿William? El propio Pedi también es considerado el padre de la estadística moderna.
Pei Di utiliza tres tipos de personajes en el libro:
El primer tipo son las cifras obtenidas de encuestas estadísticas y observaciones empíricas de fenómenos sociales y económicos. Debido a las limitaciones de las condiciones históricas, en el libro hay muy pocos datos obtenidos mediante estrictos estudios estadísticos y muchas cifras se basan en la experiencia.
La segunda categoría son los números calculados utilizando algún método matemático. Los métodos de cálculo se pueden dividir en tres tipos:
“(1) Un método de cálculo basado en números o cantidades conocidas y que sigue relaciones específicas;
(2) Razonamiento teórico utilizando números Métodos de cálculo;
(3) Métodos de cálculo basados en valores promedio";
La tercera categoría son números ilustrativos utilizados para el razonamiento teórico. Page llamó a este tipo de razonamiento utilizando números y símbolos "aritmética algebraica".
A juzgar por los métodos utilizados por los colaboradores para utilizar los datos, la estadística en la etapa de "aritmética política" ha reflejado claramente las características de "la ciencia y el arte de recopilar y analizar datos. Los métodos estadísticos empíricos y los métodos de análisis teórico están integrados, incluso en". La estadística también se hereda en los tiempos modernos.
La tercera etapa se denomina “ciencia del análisis estadístico”.
La tendencia de combinar estadística y matemáticas en la etapa de "aritmética política" se convirtió gradualmente en la "ciencia del análisis estadístico".
A finales del siglo XIX, títulos como "Resumen de las condiciones nacionales" o "Aritmética política" ofrecidos por las universidades europeas desaparecieron gradualmente, y fueron reemplazados por cursos como "Ciencia del análisis estadístico", que todavía trataban de analizar y estudiar cuestiones sociales y económicas.
La aparición del curso "Ciencia del Análisis Estadístico" es el comienzo de la etapa de desarrollo de la estadística moderna. En 1908, Student (seudónimo William Sleey Gosset) publicó un artículo sobre la distribución t, que marcó una época en la historia del desarrollo estadístico. Fue pionero en el método de reemplazar muestras grandes por muestras pequeñas y marcó el comienzo de una nueva era de la estadística.
El estadístico belga Adolf Guellet fue el primer representante de la estadística moderna. Aplicó ampliamente la ciencia del análisis estadístico a las ciencias sociales, las ciencias naturales y las ciencias técnicas y de ingeniería porque estaba convencido de que la estadística podía utilizarse como un método de investigación universal para estudiar cualquier ciencia.
La teoría de la probabilidad, base teórica de la estadística moderna, comenzó a estudiar el momento del juego, probablemente a partir de 1477. Los matemáticos han llevado a cabo investigaciones a largo plazo para explicar las leyes generales que gobiernan el azar y gradualmente formaron el marco teórico de la teoría de la probabilidad. Sobre la base del mayor desarrollo de la teoría de la probabilidad, a principios del siglo XIX, los matemáticos establecieron gradualmente la teoría del error de observación, la teoría de la distribución normal y el método de mínimos cuadrados. Por tanto, los métodos estadísticos modernos tienen una base teórica relativamente sólida.
[Editar este párrafo] Conceptos de Estadística
Para aplicar la estadística a problemas científicos, industriales y sociales, partimos de una matriz de estudio. Podría ser la gente de un país, el cristal de una piedra o los bienes producidos en una fábrica en particular. Una matriz puede incluso constar de múltiples observaciones idénticas; las matrices de dichos conjuntos de datos se denominan series de tiempo.
Por razones prácticas, en lugar de estudiar cada dato de la matriz, elegimos estudiar un subconjunto de la matriz. Este subconjunto se llama muestra. Las muestras recopiladas de un experimento diseñado con cierta experiencia se denominan datos. Los datos son objeto de análisis estadístico y se utilizan para dos fines relacionados: descripción e inferencia.
La estadística descriptiva aborda preguntas narrativas: ¿Se pueden resumir los datos de manera efectiva, ya sea matemática o gráficamente, para representar las propiedades de la matriz? Las descripciones matemáticas básicas incluyen la media y la desviación estándar. Los resúmenes de imágenes contienen una variedad de tablas y gráficos.
La estadística inferencial se utiliza para modelar datos en datos, calcular sus probabilidades y hacer inferencias sobre matrices. Esta inferencia se puede presentar a través de respuestas a preguntas de verdadero/falso (prueba de hipótesis), estimación de características numéricas (estimación), predicción de observaciones futuras, predicción de correlaciones (correlación) o modelado de relaciones (regresión). Otras técnicas de modelado incluyen análisis de varianza (ANOVA), series temporales y minería de datos.
Los conceptos relacionados son particularmente dignos de discusión. El análisis estadístico de un conjunto de datos puede mostrar que dos variables (dos atributos en una matriz) tienden a variar juntas, como si estuvieran relacionadas. Por ejemplo, una revista de investigación sobre los ingresos de las personas y la edad al momento de su muerte podría encontrar que los pobres tienden a vivir vidas más cortas en promedio que los ricos. Estas dos variables se llaman correlaciones. Pero, de hecho, no podemos inferir directamente que exista una relación causal entre estas dos variables; consulte Inferencia de causalidad correlacionada (falacia lógica).
Si la muestra es representativa de la matriz, entonces las inferencias y conclusiones extraídas de la muestra se pueden generalizar a toda la matriz. El mayor problema es decidir si la muestra es suficientemente representativa de toda la matriz. La estadística proporciona muchas formas de estimar y corregir la aleatoriedad (error) en los procesos de recolección de muestras y datos, al igual que los experimentos diseñados empíricamente mencionados anteriormente. Ver diseño experimental.
Para entender la aleatoriedad o probabilidad es necesario tener conceptos matemáticos básicos. La estadística matemática (a menudo llamada teoría estadística) es una rama de las matemáticas aplicadas que utiliza la teoría de la probabilidad para analizar y verificar las bases teóricas de la estadística.
Cualquier método estadístico es válido sólo si el sistema o matriz satisface los supuestos básicos de la metodología.
El mal uso de las estadísticas puede conducir a errores graves en la descripción o inferencia, que pueden afectar la política social, la práctica médica y la confiabilidad de los planes de generación de energía nuclear o puente.
Incluso cuando las estadísticas se aplican correctamente, los resultados pueden ser difíciles de expresar para los no expertos. Por ejemplo, cambios significativos en las estadísticas pueden ser causados por variables aleatorias en la muestra, pero esta importancia puede ser contraintuitiva para el público. Frente a la información obtenida citando datos estadísticos en la vida diaria, las personas necesitan algunas habilidades (o dudas) estadísticas.
[Editar este párrafo] Métodos estadísticos
1) Escala de medición
Estadística 1 * * * Hay cuatro escalas de medición o cuatro métodos de medición. Estas cuatro medidas (nominal, ordinal, intervalos iguales y razones iguales) tienen diferentes aspectos prácticos en el proceso estadístico. Una medición de relación se define como aquella que tiene un valor cero y la distancia entre los datos es igual, mientras que una medición de intervalo se define como que tiene un valor igual, pero cuyo valor cero no es absoluto sino personalizado (como una medición inteligente o de temperatura). El significado de una medida ordinal no se refleja en su valor, sino en su orden. Las mediciones medidas nominalmente no tienen significado cuantitativo.
2) Técnicas estadísticas
A continuación se enumeran algunos métodos de verificación estadística bien conocidos y pasos para verificar datos experimentales.
Prueba de diferencia mínima significativa de Fisher.
Prueba t de "Student"
Prueba U de Mann-Whitney
Análisis de regresión (análisis de regresión)
Correlación (correlación)
Coeficiente de correlación momento-producto de Pearson.
Coeficiente de correlación de rangos de Spearman (Coeficiente de correlación de rangos de Spearman)
Distribución chi-cuadrado
[Editar este párrafo] Estadísticas escolares históricas
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1. El establecimiento y desarrollo de la estadística en los siglos XVIII y XIX
Schlitz de Alemania dijo una vez: "La estadística es historia dinámica y la historia es estadística estática". estadísticas El surgimiento y desarrollo de la ciencia están estrechamente relacionados con el desarrollo de la producción y el progreso social.
El período fundacional (1) La estadística
El germen de la estadística surgió en Europa. La estadística se fundó desde mediados del siglo XVII hasta mediados del siglo XVIII. Durante este período, la teoría estadística formó inicialmente ciertas facciones académicas, incluidas principalmente la Escuela de Tendencia Nacional y la Escuela de Aritmética Política.
1. Escuela Nacional de Potencial
La Escuela Nacional de Tendencias, también conocida como Escuela Narrativa, nació en Alemania en el siglo XVII. Debido a que esta escuela utiliza principalmente palabras para describir los principales problemas del país, se la llama escuela narrativa. Sus principales representantes son Hermann Konling y Ahern Wall. Konling fue el primero en enseñar lo que un activista político debe saber en la Universidad de Tete en Helms. Ahenwall impartió un curso de "Estudios de Estado" en la Universidad de Göttingen. Su obra principal es "Un esquema de estudios étnicos en los países europeos modernos", que habla de "cuestiones importantes en un país o en la mayoría de los países". Utilizó principalmente el método de análisis comparativo para estudiar y comprender la organización, el territorio, la población, la riqueza de recursos y la fuerza nacional del país, comparar las fortalezas de varios países y servir a la monarquía alemana. Debido a que "condiciones nacionales" y "estadísticas" tienen el mismo significado en idiomas extranjeros, más tarde se llamó oficialmente "estadísticas". En el análisis comparativo de las condiciones nacionales, esta escuela enfatiza la explicación de la esencia de las cosas y no presta atención a comparaciones cuantitativas ni a cálculos cuantitativos, pero sienta las bases teóricas económicas para el desarrollo de la estadística. Sin embargo, con el desarrollo de la economía de mercado capitalista, el cálculo y el análisis de las cosas se han vuelto cada vez más importantes. Posteriormente, esta escuela se dividió en la escuela gráfica y la escuela comparada.
2. Escuela de Aritmética Política
A mediados del siglo XIX surge en Inglaterra la Escuela de Aritmética Política. Su fundador es William Petty (1623-1687), cuya obra representativa es su libro "Aritmética política", finalizado en 1676. "Política" aquí se refiere a la economía política, y "aritmética" se refiere a los métodos estadísticos. En este libro, utilizó los métodos estadísticos de números, pesos y escalas para realizar un análisis comparativo cuantitativo sistemático de las condiciones nacionales y la fuerza nacional de Gran Bretaña, Francia y los Países Bajos, sentando una base metodológica para la formación y el desarrollo de las estadísticas. . Por eso, Marx dijo: "William Petty, el padre de la economía política, es también en cierta medida el fundador de la estadística".
Otro representante de la escuela de aritmética política es John Grant (1620-1674). Basado en la Death Gazette publicada semanalmente por la Iglesia de Londres en 1604, publicó su obra "Observaciones naturales y políticas sobre la Death Gazette" en 1662. El libro analiza la relación entre las causas de muerte y los cambios demográficos en Londres a lo largo de 60 años.
Por primera vez, a través de un gran número de observaciones se descubrió que la proporción de sexos de los recién nacidos es estable y que la proporción de las diferentes causas de muerte es una ley demográfica. Y por primera vez se compiló una "tabla de mortalidad" para analizar la mortalidad y la esperanza de vida de la población, lo que atrajo una atención generalizada. Su investigación demuestra claramente el importante papel de la estadística como herramienta de gestión nacional.
(2) El período de desarrollo de las estadísticas
El período de desarrollo de las estadísticas es desde finales del 18 hasta finales del 19. Durante este período, se formaron varias escuelas de opiniones académicas y dos escuelas principales, a saber, la escuela de estadística matemática y la escuela de estadística social.
1. Escuela de Estadística Matemática
En el siglo XVIII, la madurez de la teoría de la probabilidad sentó las bases para el desarrollo de la estadística. A mediados del siglo XIX, la teoría de la probabilidad se introdujo en la estadística, formando una escuela de matemáticas. Su fundador es el belga Adolf Kettler (1796-1874), entre cuyas principales obras se encuentran: "Sobre el hombre", "Cartas de probabilidad", "Sistema social" y "Física social". Abogó por estudiar los fenómenos sociales a través del estudio de las ciencias naturales e introdujo formalmente la teoría de la probabilidad clásica en la estadística, llevando la estadística a una nueva etapa de desarrollo. Debido a limitaciones históricas, Kettler confundió los fenómenos naturales y las diferencias esenciales en el proceso de investigación, y utilizó los puntos de vista y métodos de estudio de los fenómenos naturales para hacer algunas explicaciones mecánicas y vulgares de cuestiones sociales como el crimen y la moralidad. Sin embargo, introdujo la teoría de la probabilidad en la estadística, lo que hizo que la estadística diera un paso adelante en el camino de la precisión basada en el método "aritmético" establecido por la "aritmética política" y sentó las bases para la formación y desarrollo de la estadística matemática.
2. Escuela de Estadística Social
La escuela de estadística social surge en la segunda mitad del siglo XIX. Su fundador es el economista y estadístico alemán Kniss (1821-1889), y sus principales representantes son Engel (1821-1896) y Meyer. Sintetizaron los puntos de vista de la Escuela Nacional de Tendencias y la Escuela de Aritmética Política y desarrollaron la "Teoría Básica de la Estadística" de Ketler. Sin embargo, creían que la estadística es una ciencia social, una ciencia entidad que estudia las causas y leyes de los fenómenos sociales. es diferente de las matemáticas. Al contrario del enfoque general de la escuela estadística. La escuela de estadística social cree que las estadísticas son objetos de investigación más que fenómenos individuales. Debido a la complejidad e integridad de los fenómenos sociales, es necesario observarlos y analizarlos en su conjunto y estudiar sus conexiones internas para revelar las leyes inherentes a los fenómenos. . Ésta es una característica distintiva de la "ciencia de entidades" de la escuela de estadística social.
El desarrollo de la economía social requiere que las estadísticas proporcionen más métodos estadísticos; las propias ciencias sociales también se están desarrollando constantemente hacia la segmentación y la cuantificación, lo que también requiere que las estadísticas proporcionen métodos más eficaces para investigar, clasificar y analizar datos. método. Por lo tanto, la escuela de estadística social presta cada vez más atención a la investigación metodológica y hay una tendencia a abandonar la metodología sustantiva. Sin embargo, la escuela de estadística social todavía enfatiza que la calidad de las cosas debe ser la premisa y la importancia de comprender las cosas, lo que es esencialmente diferente de la naturaleza metodológica de la escuela de estadística matemática.
2. El siglo XX: el rápido desarrollo de las estadísticas
Desde el siglo XX, con el rápido desarrollo de la ciencia y la tecnología, la sociedad ha experimentado enormes cambios y las estadísticas también han entrado. el Un período de rápido desarrollo. En resumen, existen los siguientes aspectos.
1. De la estadística descriptiva a la estadística inferencial. La estadística descriptiva es el proceso y resumen de una gran cantidad de datos recopilados, y el análisis y descripción de los datos a través de cuadros, listas, gráficos, etc., como la preparación de tablas de distribución de frecuencia, la elaboración de histogramas, el cálculo de varios números de características, etc. La estadística inferencial, sobre la base de la recopilación y organización de datos de muestras de observación, infiere la población relevante. Su característica es la inferencia de cosas desconocidas en forma de probabilidad basada en datos de muestras de observación aleatoria y condiciones y suposiciones del problema (modelos). Los métodos estadísticos científicos a los que se hace referencia actualmente en los países occidentales se refieren principalmente a estadísticas inferenciales.
2. De la estadística socioeconómica al desarrollo multidisciplinar. Antes del siglo XX, los campos de la estadística eran principalmente la demografía, las estadísticas vitales, las estadísticas sociales y las estadísticas económicas. Con el desarrollo de la sociedad, la economía y la ciencia y la tecnología, hoy el alcance de la estadística ha abarcado todos los campos de la vida social, casi de manera integral, y se ha convertido en una ciencia metodológica universal. Se utiliza ampliamente para estudiar diversos aspectos de la sociedad y la naturaleza, y se ha convertido en una ciencia con muchas ramas.
3. El desarrollo de la predicción estadística y la ciencia de la decisión. La estadística tradicional consiste en contar lo que ha pasado y está pasando ahora, proporcionando información y datos estadísticos.
Desde la década de 1930, especialmente desde la Segunda Guerra Mundial, debido a las necesidades objetivas de la economía, la sociedad y el ejército, la ciencia de la predicción estadística y la toma de decisiones estadísticas ha logrado grandes avances, haciendo que la estadística salga del campo tradicional y se le dé un nuevo significado y misión.
4. La penetración mutua y la combinación de la teoría de la información, la cibernética, la teoría de sistemas y la estadística han desarrollado y mejorado aún más la ciencia estadística. La teoría de la información, la cibernética y la teoría de sistemas tienen similitudes en muchos conceptos, ideas y métodos básicos. Proponen métodos y principios para resolver el mismo problema desde diferentes ángulos y aspectos. El establecimiento y desarrollo de los "Tres Tratados" ha cambiado por completo el panorama científico del mundo y la forma de pensar de los científicos. También ha permitido que la ciencia y el trabajo estadístico extraigan nutrientes de ellos, amplíen sus horizontes, enriquezcan su contenido y tengan. nuevas tendencias de desarrollo.
5. La tecnología informática y una serie de nuevas tecnologías y nuevos métodos se desarrollan y aplican continuamente en el campo de la estadística. En las últimas décadas, el desarrollo continuo de la tecnología informática ha logrado la modernización de la recopilación, el procesamiento, el análisis, el almacenamiento, la transmisión y la impresión de datos estadísticos y ha mejorado la eficiencia del trabajo estadístico. El desarrollo de la tecnología informática ha ampliado cada vez más los campos de aplicación de las técnicas estadísticas tradicionales y avanzadas, provocando cambios revolucionarios en la ciencia estadística y el trabajo estadístico. Hoy en día, la informática se ha convertido en una parte integral de la ciencia estadística. Con el desarrollo de la ciencia y la tecnología, también se está desarrollando la profundidad y amplitud de la teoría y la práctica estadística.
6. Las estadísticas desempeñan un papel cada vez más importante en la gestión y la vida social modernas. Con el desarrollo de la sociedad, la economía y la ciencia y la tecnología, las estadísticas están desempeñando un papel cada vez más importante en la gestión nacional, la gestión empresarial y la vida social modernas. La vida cotidiana de las personas y toda la vida social son inseparables de las estadísticas. El estadístico británico Haslett dijo: "La aplicación de métodos estadísticos está tan extendida que las estadísticas tienen un impacto tan grande en nuestras vidas y hábitos. No se puede subestimar la importancia de las estadísticas". Algunas ciencias incluso nos llaman "era estadística". . Obviamente, se ha dado una importancia trascendental al desarrollo de la ciencia estadística en el siglo XX y a su futuro.
[Editar este párrafo] Estado actual de la estadística
Con el rápido desarrollo de la ciencia y la tecnología, la estadística ha absorbido e integrado ampliamente nuevas teorías de disciplinas relacionadas, y ha desarrollado y aplicado continuamente nuevas teorías. tecnologías y métodos, profundizando y enriqueciendo las teorías y métodos en el campo tradicional de la estadística, y expandiéndose a nuevos campos. Las estadísticas actuales muestran una fuerte vitalidad. En nuestro país, el establecimiento gradual del sistema económico socialista de mercado y las necesidades de un desarrollo realista plantean nuevas, cada vez mayores exigencias al trabajo estadístico. Con el desarrollo y la mejora continua de la economía de mercado socialista de China, el papel potencial de las estadísticas se pondrá en juego plena y exhaustivamente.
En primer lugar, la comprensión de la sistematicidad y la complejidad del sistema añade nuevas ideas al desarrollo futuro de la estadística. Debido al rápido desarrollo de la amplitud y profundidad de la práctica social y al alto desarrollo de la ciencia y la tecnología, las personas tienen una comprensión más amplia y profunda de la sistematicidad y complejidad del mundo objetivo. Con el auge de la tendencia de integración científica, los tentáculos de investigación de la estadística se extienden a nuevos campos y el estudio de métodos estadísticos para datos exploratorios surgió según lo requieren los tiempos. El campo de investigación se extiende a fenómenos complejos y objetivos. En el siglo XXI, el foco de la investigación estadística pasará de los fenómenos deterministas y estocásticos al estudio de fenómenos complejos. Por ejemplo, fenómenos difusos, fenómenos de mutación y fenómenos caóticos. Se puede decir que el estudio de fenómenos complejos ha abierto un nuevo campo de investigación para la estadística.
En segundo lugar, un método de integración integral que combine métodos cualitativos y cuantitativos proporcionará nuevas ideas para el desarrollo de métodos de análisis estadístico. El método de integración integral que combina métodos cualitativos y cuantitativos fue propuesto por el profesor Qian Xuesen en 1990. La esencia de este método es combinar la teoría científica, el conocimiento empírico y el juicio de expertos para proponer hipótesis empíricas y luego utilizar datos, materiales y modelos empíricos para probar su eficacia. Después de cálculos cuantitativos y comparaciones repetidas, finalmente se llega a una conclusión. Es un medio eficaz para estudiar sistemas complejos. Las ideas estadísticas están impregnadas de todo el proceso de investigación de problemas, proporcionando nuevas ideas para el desarrollo de métodos de análisis estadístico.
En tercer lugar, la penetración de la ciencia estadística en otras ciencias abrirá nuevas áreas para la aplicación de la estadística. El desarrollo de la ciencia moderna muestra una tendencia a la integración, y varias disciplinas se integran constantemente para formar un todo interconectado y unificado. Debido a que las cosas están interconectadas, la penetración y transferencia de métodos de investigación entre disciplinas se ha convertido en una tendencia importante en el desarrollo de la ciencia moderna. Los nuevos avances en muchas disciplinas han brindado nuevas oportunidades de desarrollo para el desarrollo de otras disciplinas.
El surgimiento de disciplinas de vanguardia emergentes, como la teoría difusa y la teoría de catástrofes, ha proporcionado nuevos métodos e ideas científicos para un mayor desarrollo de la estadística. Introducir algunos resultados científicos de vanguardia en las estadísticas y permitir que las estadísticas interactúen con ellos se convertirá en la tendencia de desarrollo de las estadísticas en el futuro. Las estadísticas también tendrán perspectivas interesantes. Hoy en día, algunos pioneros han comenzado a introducir en la estadística métodos y teorías como la cibernética, la teoría de la información, la teoría de sistemas, la teoría de grafos, la teoría del caos y la teoría difusa. La penetración de estas nuevas teorías y nuevos métodos seguramente tendrá un profundo impacto en el desarrollo de las estadísticas.
La estadística surge de la aplicación y se desarrolla en la aplicación. Con el desarrollo de la economía y la sociedad, la integración de diversas disciplinas y el rápido desarrollo de la tecnología informática, los campos de aplicación, las teorías estadísticas y los métodos de análisis de las estadísticas seguirán desarrollándose, mostrando su vitalidad y su importante papel en diversos campos.
[Editar este párrafo] Subdisciplinas
Algunas disciplinas utilizan la estadística aplicada de manera tan extensiva que se han convertido en una disciplina independiente.
Las ramas de la estadística son:
Historia de la Estadística
Estadística Teórica
Teoría de la Investigación y Análisis Estadístico
Teoría de la contabilidad estadística
Teoría de la supervisión estadística
Teoría de la previsión estadística
Lógica estadística
Ley estadística
Descriptiva Estadísticas
Estadísticas inferenciales
Estadísticas económicas
Estadísticas macroeconómicas
Estadísticas microeconómicas
Estadísticas de gestión
Estadísticas de ciencia y tecnología
Encuesta económica rural
Estadísticas sociales
Estadísticas educativas
Estadísticas culturales y deportivas
Estadísticas de Salud
Estadísticas Judiciales
Estadísticas de Bienestar Social y Seguridad Social
Estadísticas de Calidad de Vida
Estadísticas de Población
Estadísticas ambientales y ecológicas
Estadísticas de recursos naturales
Estadísticas ambientales
Estadísticas del equilibrio ecológico
Estadísticas internacionales
Clasificación Internacional Uniforme de Estadística
Sistema Internacional de Contabilidad y Metodología
Estadísticas Internacionales Comparadas
Otros
Bioestadística
Estadísticas empresariales
Estadísticas de ingeniería
Estadísticas psicológicas
Quimiometría
Estadísticas de archivo
Estadísticas socioeconómicas
Estadística Hidrológica
Estadística Matemática
Lingüística Estadística
Física Estadística
Quimiometría
Disciplinas ampliadas
Algunas ciencias utilizan ampliamente métodos estadísticos, dotándoles de su propia terminología estadística. Estas disciplinas incluyen:
Ciencias Agrícolas
Bioestadística
Estadísticas Empresariales
Minería de datos (el uso de estadísticas y gráficos para obtener información de conocimiento de datos)
Estadística Económica
Estadística Deportiva
Física Estadística
Censo
Psicología Estadística Académica
Estadísticas educativas
Estadísticas sociales (incluidas todas las ciencias sociales)
Análisis estadístico de la literatura
Química y análisis de procesos (todos los análisis de datos relacionados con química y ciencias de la ingeniería química)
Estadísticas deportivas, especialmente béisbol y hockey.
La estadística es la base de los negocios y la industria. Se utiliza para comprender y medir la variabilidad del sistema, el control de programas, sacar conclusiones sobre los datos y tomar decisiones orientadas a datos. Las estadísticas desempeñan un papel importante en estos campos.