La statistica è l’ordine che preoccupa la raccolta, l’associazione, la presentazione, l’esame, la traduzione e l’introduzione dei dati. Nell’applicare le misure a un problema logico, meccanico o sociale, è comunque normale che si consideri una popolazione fattuale o un modello misurabile. Le popolazioni possono essere diversi raggruppamenti di individui o oggetti, per esempio, “tutti gli individui che vivono in una nazione” o “ogni iota che fa una pietra preziosa”. Le intuizioni gestiscono ogni parte delle informazioni, compresa l’organizzazione dell’accumulo di informazioni relative al piano di studi ed esperimenti.

Nel momento in cui non è possibile raccogliere le informazioni di enumerazione, gli analisti raccolgono le informazioni creando strutture d’esame esplicite e test di panoramica. L’ispezione degli agenti garantisce che le induzioni e le conclusioni possano estendersi in modo sensato dall’esempio alla popolazione nel suo complesso. Uno studio di prova comprende l’assunzione di stime del sottostudio del quadro, il controllo del quadro, e in seguito l’assunzione di stime supplementari utilizzando una tecnica simile per decidere se il controllo ha alterato le stime delle stime. Al contrario, un’indagine osservazionale non include il controllo esplorativo.

Nell’investigazione delle informazioni vengono utilizzate due strategie primarie di fatto: misurazioni inequivocabili, che delineano le informazioni di un esempio utilizzando record, per esempio la media o la deviazione standard, e intuizioni inferenziali, che fanno deduzioni da informazioni che dipendono da una varietà irregolare (per esempio, errori di osservazione, esaminando la variazione). Misurazioni distinte sono regolarmente preoccupati per due disposizioni di proprietà di un’appropriazione (test o popolazione): la propensione focale (o area) sembra descrivere la focale del convogliamento o la corsa della stima del mulino, mentre la dispersione (o fluttuazione) ritrae il grado in cui gli individui dalla dispersione escono dal suo interno e l’uno dall’altro. Le deduzioni sulle misure numeriche sono effettuate sotto la struttura dell’ipotesi di probabilità, che gestisce l’indagine delle meraviglie irregolari.

Un metodo fattuale standard comprende la prova della connessione tra due indici informativi misurabili, o una raccolta di informazioni e informazioni prodotte da un modello glorificato. Si propone una speculazione per la connessione fattuale tra le due raccolte di informazioni, e questo è in contrasto come opzione con una teoria romanzata non valida di nessuna connessione tra due indici informativi. Il rifiuto o la confutazione della speculazione non valida è finito utilizzando test fattuali che misurano il senso in cui l’invalido può essere confutato, date le informazioni utilizzate nel test. Partendo da una teoria non valida, si percepiscono due tipi essenziali di errore: errori di tipo I (la speculazione non valida viene disonestamente respinta dando un “falso positivo”) e errori di tipo II (la teoria non valida trascura di essere respinta e si perde una reale connessione tra le popolazioni dando un “falso negativo”). Numerose questioni sono arrivate ad essere collegate a questo sistema: passare dall’acquisizione di una dimensione di esempio adeguata alla determinazione di un’ipotesi non valida soddisfacente.

I moduli di stima che creano informazioni misurabili dipendono anche dall’errore. Un gran numero di questi errori sono chiamati arbitrari (clamore) o efficienti (predisposizione), ma anche diversi tipi di errori (ad esempio, bumble, per esempio, quando un investigatore segnala unità sbagliate) possono accadere allo stesso modo. La vicinanza di informazioni mancanti o di modifiche può portare a valutazioni unilaterali e sono stati creati sistemi espliciti per affrontare questi problemi.

I lavori più recenti sulla probabilità e le misurazioni, le tecniche fattuali che attingono all’ipotesi della probabilità, risalgono a matematici e crittografi del Medio Oriente, in particolare Al-Khalil (717-786) e Al-Kindi (801-873). Nel XVIII secolo, inoltre, le intuizioni cominciarono ad attingere intensamente dall’analitica. Negli anni successivi le intuizioni sono dipese più dalla programmazione dei fatti per fornire test, per esempio, l’analisi grafica.

Accumulo di informazioni

Esaminando

Nel momento in cui non è possibile raccogliere informazioni complete sulla registrazione, gli analisti raccolgono informazioni sui test creando piani di analisi espliciti e test di panoramica. L’intuizione stessa fornisce anche strumenti per l’attesa e la stima attraverso modelli fattuali. L’induzione a dipendere dalle informazioni testate è iniziata intorno alla metà del 1600 per quanto riguarda la valutazione della popolazione e la creazione di antecedenti dell’assicurazione sulla vita.

Per utilizzare un esempio come manuale per un intero popolo, è significativo che esso parli veramente alla popolazione in generale. Il test dei delegati garantisce che le supposizioni e le conclusioni possano raggiungere in modo sicuro l’esempio alla popolazione in generale. Una questione significativa è decidere il grado in cui l’esempio scelto è realmente agente. Gli approfondimenti offrono strategie per valutare e indirizzare qualsiasi predisposizione all’interno dell’esempio e metodi di accumulo di informazioni. Ci sono tecniche aggiuntive per la struttura del trial per i test che possono ridurre questi problemi all’inizio di un’indagine, rafforzando la sua capacità di percepire la realtà sulla popolazione.

L’esame dell’ipotesi è un pezzo dell’ordine numerico dell’ipotesi di probabilità. La probabilità è utilizzata nelle intuizioni numeriche per pensare agli stanziamenti d’esame delle misure di prova e, a maggior ragione, alle proprietà delle strategie fattuali. L’utilizzo di qualsiasi strategia misurabile è sostanziale quando il quadro o la popolazione realizza le supposizioni della tecnica. La distinzione in prospettiva tra ipotesi di grande probabilità e ipotesi di test è, in generale, che l’ipotesi di probabilità parte dai parametri dati di una popolazione assoluta per concludere le probabilità che si riferiscono ai test. La supposizione dei fatti, nonostante ciò, sposta l’altra via -indotta dai test – verso i parametri di una popolazione più grande o assoluta.

tipi di informazioni

Principali articoli: Tipo di informazione fattuale e livelli di stima

Sono stati fatti diversi sforzi per fornire una classificazione scientifica dei livelli di stima. Lo psicofisico Stanley Smith Stevens ha caratterizzato le scale delle proporzioni, ordinali, provvisorie e proporzionali. Le stime apparenti non hanno una richiesta di posizione significativa tra le qualità e garantiscono un cambiamento equilibrato (iniettivo). Le stime ordinali hanno contrasti allentati tra le stime continue, ma hanno una richiesta importante per quelle qualità, e concedono qualsiasi richiesta che protegga il cambiamento. Le stime intermedie hanno importanti separazioni tra le stime caratterizzate, ma il valore zero è discrezionale (come per la situazione con stime di longitudine e temperatura in Celsius o Fahrenheit), e concedono in licenza qualsiasi cambiamento diretto. Le stime proporzionali hanno sia un importante valore zero che le separazioni tra le varie stime caratterizzate, e concedono qualsiasi modifica di ridimensionamento.

Poiché i fattori che si adeguano solo a stime apparenti o ordinate non possono essere stimati numericamente in modo sensato, qua e là vengono raccolti come fattori assoluti, anche se le stime proporzionali e provvisorie sono assemblate come fattori quantitativi, che possono essere sia discreti che costanti, a causa della loro natura numerica. Tali qualifiche possono spesso essere approssimativamente collegate al tipo di informazione nell’ingegneria del software, nel senso che si potrebbe parlare di fattori dicotomici all out con il tipo di informazione booleana, di fattori politomici clear cut con numeri discrezionali nel tipo di informazione indispensabile, e di fattori persistenti con il tipo di informazione vera e propria, incluso il calcolo dei punti di deriva. In ogni caso, la mappatura dei tipi di informazioni di ingegneria del software rispetto ai tipi di informazioni misurabili si basa sulla disposizione di questi ultimi.

Sono state proposte diverse classificazioni. Ad esempio, Mosteller e Tukey (1977) hanno riconosciuto le valutazioni, le posizioni, le divisioni, gli assegni, le somme e le parità. Nelder (1990) ha rappresentato i conteggi nonstop, le proporzioni coerenti, le proporzioni dei conteggi e i metodi assoluti di informazione. Vedi anche Chrisman (1998),van cave Berg (1991).

La questione dell’idoneità o meno di applicare vari tipi di tecniche fattuali alle informazioni acquisite da vari tipi di strategie di stima è contorta da questioni riguardanti il cambiamento dei fattori e l’esatta chiarificazione delle questioni di ricerca. “La connessione tra le informazioni e ciò che esse rappresentano rispecchia semplicemente il modo in cui specifici tipi di articolazioni misurabili possono avere stime di verità che non sono invarianti sotto certi cambiamenti. Indipendentemente dal fatto che un cambiamento sia ragionevole da considerare si basa sull’indagine a cui si cerca di rispondere” (Hand, 2004, p. 82)