한 문장으로 통계를 설명하는 방법?


27

통계를 처음 배우기 시작했을 때 t- 검정, 분산 분석, 카이 제곱 및 선형 회귀와 같은 절차는 각각 매우 다른 생물로 나타났습니다. 그러나 이제는 이러한 절차가 각각 똑같은 일을한다는 것을 알고 있습니다. 마찬가지로 분산, 잔차, 표준 오차 및 평균과 같은 값도 거의 같은 것을 측정합니다.

그래서 나는 이러한 모든 절차와 가치, 그리고 실제로 모든 통계를 하나의 간단한 문장으로 설명 할 수 있습니다.

예상 값은 무엇이며이 값 주위의 변형은 무엇입니까?

예상되는 단어는 다음과 같은 단어로 대체 될 수 있습니다. 가설, 예측 또는 중심.

다른 사람들이 한 문장으로 통계를 어떻게 설명할까요?


10
@Trynna이 설명은 지금까지 너무 좁은 : 그것은 단지 점 추정 특징. 그것은 수학을 숫자를 더하고 곱하는 것으로 묘사하는 것과 같습니다. 학교에서 몇 년 동안 산술을 공부 한 사람의 관점 일 수도 있지만 필드가 구성하는 것보다 훨씬 부족합니다.
whuber

답변:


26

통계는 데이터를 생성하고 이해하기위한 추론 및 방법을 제공합니다.

미국 통계 협회


+1 나는이 개념에 매우 가까운 것을 표현하려고 노력했다. 데이터를 기반으로 결론을 내리는 것에 대해 뭔가를 추가했지만 간결하지는 않습니다.
Glen_b-복지 모니카

3
@Glen이 특성에 대해 많은 생각을했다는 것을 알 수 있습니다. 나는 우리 사이트의 어딘가에있는 것을 좋아합니다. 머신 러닝에 대한 유사한 설명은 도움말 페이지에 속해야합니다.
whuber

2
나는 인용문에 동의하지 않습니다 (사랑스러운 포부이지만). 역학자로서 저는 연구 설계와 데이터 제작 및 주변의 많은 훌륭한 통계학 자의 outside 외부에있는 인과 적 추론에 대해 알고 있습니다. 실제로 재귀 적 인과 관계 그래프에 대한 공상적인 인과 추론은 통계학 (컴퓨터학, 사회학, 내가 이해하는)으로 명명되지 않은 세 가지 분야에서 시작되었다. 이것을 벨리 코오스 정신으로 제기하지는 않지만 인용 된 문장은 많은 과학을 설명 하고 통계 자체를 없애지 않기 때문 입니다.
Alexis

3
ASA 설명은 "통계 학자"가 누구인지 표시하지 않고 인간 지식과 활동의 영역으로서의 통계에 관한 것입니다. WW2 전문가 통계 전문가가 드문 경우까지, 그러나 통계가 상업 및 학업 환경에 적용되지 않았다는 의미는 아닙니다. 나는 통계의 좋은 정의가 전문 통계학 자의 행동으로 제한 될 수 있다고 생각하지 않습니다.
Silverfish

1
@Alexis 아마도 "이해"라는 단어에 의해 암시 된 이해 수준에 약간의 어려움이있을 수 있습니다. ASA 정의는 간결하게 모호합니다. 더 넓은 해석은 지나치게 포괄적 일 수 있습니다. 확실히 우리가 실질적인 물리적 또는 사회적 해석과 근본적인 메커니즘을 "이해"의 일부로 포함한다면 그것은 "단순한"통계를 넘어서게됩니다. 다른 한편으로, 인과 관계 또는 다른 방법으로 데이터로부터의 추론이 과학적, 통계적 노력의 영역에 속할 수없는 이유는 분명하지 않다.
Silverfish

13

통계는 기본적으로 데이터 구조의 이해와 관련이 있습니다.

Bill Venables와 Brian Ripley, S와 함께 현대 응용 통계 1 장의 첫 문장


1
제한된 통계이지만 흥미로운 통계입니다. 가능한 모호한 점들이 드러난다. 컴퓨터 과학자는 통계적으로 비 통계적으로 "데이터 구조"를 이해할 것이다. (Venables와 Ripley는 통계와 컴퓨팅의 교차점에서 일합니다.)
whuber

@ whuber 동의합니다. V & R이이 통계를 모든 통계에 대한 한 문장 설명이라고 의도 한 것은 없지만, 처음 읽은 이후로 좋은 설명이라고 생각했습니다. "데이터 구조"를 "샘플을 채취 한 모집단의 특성"으로 해석합니다.
mark999

10

통계는 데이터를 의미있는 정보로 변환하기위한 추론 및 방법을 제공합니다.



5

개인적으로, 나는 스티븐 센 (Stephen Senn)이 인용 한 죽음 과의 다음 인용문을 좋아한다 . 기회, 위험 및 건강 (Cambridge University Press, 2003). 나는 전체 단락을 읽을 가치가 있지만 그의 주요 요점을 요약하는 한 문장 (또는 두 문장)을 강조했습니다.

통계는 통계입니다.
대중적 인식과는 달리 단수 통계는 사실에 관한 것이 아닙니다. 그것은 무엇인가가 사실이라는 것을 우리가 알고 있거나 의심하거나 믿는 방법에 관한 것입니다. 사물에 대해 아는 것은 그것들을 세고 측정하는 것을 포함하기 때문에, 복수의 통계는 통계적 단수, 즉 정량적 추론의 과학의 일부라는 것이 사실입니다. 이 과학은 회계보다 철학 (특히 인식론)과 훨씬 더 공통적입니다. 통계학자는 철학자입니다. 철학자들은 얼마나 많은 천사들이 바늘 머리에 춤을 출 수 있는지 논쟁합니다. 통계학자가 계산 합니다. 또는 아마도 몇 명이나 춤을 추는 지 세십시오.양자 물리학자가 믿을 수 있다면 가능성은 모든 문제의 핵심이다. 통계 학자에 관한 한, 이것은 아인슈타인이 믿었던 것처럼 세계가 엄격하게 결정론 적인지, 또는 피할 수없는 잔여 불확실성이 있는지 여부입니다. 확실하게 아무것도 예측할 수는 없지만 평균적으로 예측이 얼마나 불확실한 지 예측할 수 있습니다. 통계는 우리에게 방법을 알려주는 과학입니다.


5

통계는 데이터에서 학습하고 불확실성을 측정, 제어 및 전달하는 과학입니다.

마리 데이비드 앤 토마스 루이스

그들은 계속합니다 :

; 과학 및 사회 발전 과정을 통제하는 데 필수적인 탐색 기능을 제공합니다.


나는이 정의가 "불확실성"측면을 배제하기 때문에 좋아한다. 두 번째 부분은 통계가 그 자체로만 존재하는 것이 아니라 더 넓은 맥락에서 보여야한다고 말했기 때문에 좋습니다. 그러나 완전히 만족하기 위해, 나는 아마 그것을 ASA와
Momo

1
데이터로부터 학습하고 불확실성을 측정, 제어 및 전달하는 과학으로서의 통계는 데이터를 생성하고 이해하기위한 추론과 방법을 제공합니다.
Momo

2

통계는 사람들이 시끄러운 정보로부터 명확한 결론을 내리는 데 도움이되는 방법과 사고 방식의 키트입니다.


2

우리는 신과 같은 모든 것을 알고있는 생물이 아니기 때문에 불확실성을 다루어야하며 통계는 그 불확실성을 통합하고 반영하는 방법을 제공합니다.


2

통계는 엄격한 수학적 개념을 사용하여 '관측에서 배우는 방법'이라는 다음 질문을 다루는 철학의 하위 필드입니다.

당신이 '한 문장'할 수 있습니다 단지 보조 노트는 매우 긴, 하나 개의 긴 문장으로 구성 참조 B. Hrabal에 의해 쓰여진 책이 : 나이의 고급 위해 댄스 수업



2

통계는 정량화 된 정보를 정확하고 관련있는 방식으로 요약하기위한 일련의 논리적 원리와 수학적 방법입니다.


1

내 말로

Statistics is the science of what might be

이것은 일종의 혀인 입니다.


1
첫 번째 단어를 숨기고 사람들에게 빈칸을 채워달라고 요청한다면, "통계"는 그들이 처음 등장한 것이 아니며 아마도 두 번째 또는 세 번째가 아닐 것입니다. "미래 론", "추론", "공상 과학 소설"그리고 아마도 당신의 의도에 조금 더 가까워지면 "예측"과 "예측"은 아마도 대중적인 선택 일 것입니다. "일 신학"과 "아 포트로 파"조차 가능성이 될 것입니다. :-)
whuber

1

Fisher ( 1922 )는 통계의 본질에 대해 다음 인용문으로 한 견해를 제시했습니다 ( 한 문장 요건에 대해 나에게 추가 된 굵은 글꼴 ).

통계적 문제의 뚜렷한 공식화에 도달하기 위해서는 통계학자가 스스로 정한 과제를 정의해야합니다. 간단히 말하면 가장 구체적인 형태로 통계적 방법의 목적은 데이터 감소입니다 . 일반적으로 단순한 대량으로 마음에 들어갈 수없는 양의 데이터는 전체를 적절하게 나타내거나, 다시 말해 가능한 한 이상적으로 전체를 포함하는 상대적으로 적은 양으로 대체되어야합니다. 원본 데이터에 포함 된 관련 정보 중


0

결과 지향적 인 (정말 묘사가 아닌 ) 원 라이너는 저에게있어

통계는 자연과 똑같은 것이 무엇이든 인간의 세계를 둥글게 만드는 것입니다.


3
통계와 정치를 혼동하고 있습니까? 아니면 사랑으로?
whuber

@whuber (+1) 아니요. 둘 다 통계의 실현 여부에 관계없이 대부분의 결정을 내립니다.
Alecos Papadopoulos

2
곧 다가오는 영화에서 남성 리드가 무릎을 꿇고 제안 할 때 그것을 볼 수 있습니다. :-) (수축량 추정기를 사용하고 계수를 모
읍시다

@whuber (+2) ... 이것은 "알지 못합니다"부분입니다 : 언어를 사용하지 않더라도 남성 리드가 의미 하는 바입니다 ! (나는 여기서 철학적 제국주의가 유죄 일 수 있음을 인정한다).
Alecos Papadopoulos

2
적어도 초기 소피스트까지 거슬러 올라갈 수있는 당신의 깊이있는 문화적 배경 (이름과 위치가 그것을 추론 할 수있는 한)은 그 점에서 꽤 위도를 허용합니다. :-)
whuber

0

통계는 불확실하거나 확률적인 프로세스에 의해 데이터 생성을 모델링하는 도구입니다.


-1

통계는 보여주고 싶은 것을 고백 할 때까지 데이터를 오래 고문하는 것입니다.

로널드 코즈를 역설하고 있습니다. 링크 참조


-1, 이것은 뺨의 혀로 의도 되었습니까?
gung-복원 Monica Monica

@gung yes and no, 나는 Ronald Coase를 인용했다.
Vladislavs Dovgalecs 2016 년

3
here 버전을 기반으로 하는 것은 좋지 않은 역설입니다. 그것은 통계가 무엇인지에 대한 좋은 1 문장 요약이 아닙니다.
gung-복직 모니카

3
@gung 잘, OP는 다른 사람들이 그것을 설명하는 방법을 물었다. 항상 그의 관점이나 의견이 될 것입니다. 사람들마다 다를 것입니다. OP는 다른 의견을 모 으려고 시도했습니다.
Vladislavs Dovgalecs

2
xeon 기여를 올바로 인용하고 출처를 정하기 위해 답변을 편집하는 것은 Coase에 큰 도움이 될 것입니다.
Alexis

-2

통계는 수학적 과학으로, 관측 세트 간의 차이가 무작위인지 아닌지를 파악할 수 있습니다.


1
필드의 좁은 하위 집합을 설명합니다.
rolando2

나는 다르게 본다. 궁극적으로 가설 검정, 회귀 모델링 또는 기타 추정을 수행하는지 여부는 항상 추정치와 순진 모형의 차이 또는 관측치의 차이가 통계적으로 유의한지 여부를 측정합니다. 내 문장은 통계적 중요성 대 무작위성의 본질을 포착합니다. 다른 사람들이 동의한다면, 당신은 저에게 투표권을 줄 수 있습니까? 그래서 쉽게 정당화 될 수있는 나의 의견은 한 개인의 주관적인 협소함의 해석 때문에 명백한 오답으로 취급되지 않습니다.
Sympa

2
통계를 사용하여 자주 답변하려는 다음 유형의 질문을 고려하십시오.이 분포의 형태는 무엇입니까? 이 두 변수 사이의 관계의 본질은 무엇입니까? 일반적인 문제 / 테마 / 주제 / 차원을 볼 수 있도록 이러한 많은 변수를 어떻게 그룹화 할 수 있습니까? 일반적인 유형 / 프로필을 볼 수 있도록 이러한 많은 사례를 어떻게 그룹화 할 수 있습니까? 인과 관계를 바라 보는이 관계 웹을 설명하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 시간이 지남에 따라이 변수의 추세를 포착하는 것은 무엇입니까? 미래 가치를 예측하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
rolando2

각각의 경우에, 그 질문들에 대한 답은 통계적 유의성의 강력한 요소를 가지고 있으며, 어떤 모양이나 형태로보고있는 것과 다른 임의의 것에 의해 발생할 수있는 것과 다릅니다. 우리 대부분에게 부정적인 투표는 명백히 잘못된 대답을 의미합니다. 내 답변이 어떻게 분류되는지 알 수 없습니다.
Sympa

1
downvote 화살표 위의 풍선 텍스트는 "이 답변은 유용하지 않습니다."라고 표시합니다. 생각을 불러 일으키기 때문에 흥미롭고 유용하지 않다는 것을 알았지 만 몇 가지 이유로 그것을지지하지 않았습니다. 첫 번째는 통계가 "수학적 과학"이라는 주장이다 : 통계는 단지 수학의 한 가지 라는 오해 (특히 특정 수학자들)에게 불편하게 가까이 온다 . 두 번째는 2- 표본 가설 검정의 특성을 분석하는 것으로 보이며, 이는 통계에서 매우 좁고 (통합적인) 부분입니다.
whuber
당사 사이트를 사용함과 동시에 당사의 쿠키 정책개인정보 보호정책을 읽고 이해하였음을 인정하는 것으로 간주합니다.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.