Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

В статистике , население представляет собой набор из подобных предметов или событий , которые представляют интерес для какого - то вопроса или эксперимента . [1] Статистическая популяция может быть группа существующих объектов (например , совокупность всех звезд в пределах Млечного Пути галактики ) или гипотетической и потенциально бесконечную группу объектов , задуманных как обобщение на основе опыта (например , множество всех возможных рук в игра в покер ). [2] Общей целью статистического анализа является получение информации о некоторой выбранной популяции. [3]

В статистических выводах , А подмножество населения (статистический образец ) выбирают так, чтобы представлять население в статистическом анализе. [4] Отношение размера этой статистической выборки к размеру генеральной совокупности называется долей выборки . Затем можно оценить параметры совокупности, используя соответствующую статистику выборки .

Подгруппа населения [ править ]

Подмножество населения, которое разделяет одно или несколько дополнительных свойств, называется подгруппой . Например, если все население - египтяне, подгруппа - все мужчины-египтяне; если население - это все аптеки мира, то подгруппой населения являются все аптеки в Египте. Напротив, образец - это подмножество населения, которое не выбрано для совместного использования какой-либо дополнительной собственности.

Описательная статистика может давать разные результаты для разных подгрупп населения. Например, конкретное лекарство может оказывать различное воздействие на разные субпопуляции, и эти эффекты могут быть скрыты или отклонены, если такие особые субпопуляции не будут идентифицированы и изучены изолированно.

Точно так же можно часто более точно оценить параметры, если разделить подгруппы населения: распределение роста между людьми лучше моделируется, например, если рассматривать мужчин и женщин как отдельные подгруппы.

Популяции, состоящие из субпопуляций, могут быть смоделированы смешанными моделями , которые объединяют распределения внутри субпопуляций в общее распределение населения. Даже если субпопуляции хорошо моделируются заданными простыми моделями, общая популяция может плохо соответствовать данной простой модели - плохое соответствие может свидетельствовать о существовании субпопуляций. Например, учитывая две равные субпопуляции, обе нормально распределенные, если у них одинаковое стандартное отклонение, но разные средние значения, общее распределение будет демонстрировать низкий эксцесс по сравнению с одним нормальным распределением - средние значения субпопуляций ложатся на плечи общее распространение. При достаточном разделении они образуют бимодальное распределение; в противном случае у него просто широкий пик. Кроме того, он будет демонстрировать [сверхдисперсию] относительно единственного нормального распределения с заданной вариацией. В качестве альтернативы, учитывая две субпопуляции с одинаковым средним, но разными стандартными отклонениями, общая популяция будет демонстрировать высокий эксцесс, с более острым пиком и более тяжелыми хвостами (и, соответственно, более мелкими плечами), чем в одном распределении.

См. Также [ править ]

Ссылки [ править ]

  1. ^ «Глоссарий статистических терминов: Население» . Statistics.com . Проверено 22 февраля +2016 .
  2. ^ Вайсштейн, Эрик В. «Статистическое население» . MathWorld .
  3. ^ Йейтс, Дэниел С .; Мур, Дэвид С. Старнес, Дарен С. (2003). Практика статистики (2-е изд.). Нью-Йорк: Фриман . ISBN 978-0-7167-4773-4. Архивировано из оригинала на 2005-02-09.
  4. ^ «Глоссарий статистических терминов: образец» . Statistics.com . Проверено 22 февраля +2016 .

Внешние ссылки [ править ]

  • Статистические термины стали проще