פאָרמירונגוויסנשאַפט

מאַטאַמאַטיקאַל סטאַטיסטיק פֿאַר professionals אין פאַרשידענע געביטן

מאַטאַמאַטיקאַל סטאַטיסטיק איז איינער פון די הויפּט סעקשאַנז אַזאַ ססיענסעס ווי מאטעמאטיק, און רעפּראַזענץ די אינדוסטריע אַז דילז מיט ספּעציפיש מעטהאָדס און דאַטן פּראַסעסינג כּללים. אין אנדערע ווערטער, עס יקספּלאָרז וועגן פון עפענונג פּאַטערנז, וואָס זענען כאַראַקטעריסטיש פון אַ גרויס שטעלן פון יידעניקאַל אַבדזשעקס באזירט אויף זייער מוסטער יבערבליק.

דער ציל פון דעם אָפּטיילונג איז צו בויען אַ מאַשמאָעס אָפּשאַצונג טעקניקס אָדער מאכן ספּעציפיש דיסיזשאַנז וועגן דער נאַטור פון די דעוועלאָפּינג געשעענישן, באזירט אויף די רעזולטאַטן באקומען. עס איז געניצט צו באַשרייַבן די דאַטן טישן, Graphs, און די פעלד קאָראַליישאַן. פּראָבאַביליסטיק מאָדעלס זענען ראַרעלי געניצט.

מאַטאַמאַטיקאַל סטאַטיסטיק זענען געניצט אין פאַרשידן fields פון וויסנשאַפֿט. פֿאַר משל, עס איז וויכטיק פֿאַר די עקאנאמיע צו שעפּן דאַטע אויף כאָומאַדזשיניאַס שטעלן פון דערשיינונגען און אַבדזשעקס. זיי זאלן זיין פּראָדוקטן, קאמערשעל בנימצא, דער שטעקן, די דאַטן אויף האַכנאָסע, און אַזוי אויף. ד דיפּענדינג אויף די נאַטור פון די מאַטאַמאַטיקאַל רעזולטאטן פון אַבזערוויישאַנז, עס איז מעגלעך צו אַלאַקייט די נומערן סטאַטיסטיק, אַנאַליסיס פֿעיִקייטן און צייַט סעריע, ניט-נומעריק אַבדזשעקס פון נאַטור, מולטיוואַריאַטע אַנאַליסיס. אין דערצו, קאַנסידערינג אַלגעמיין און ספּעציפיש (שייך צו די רעסטעריישאַן דיפּענדאַנסיז ניצן קלאַססיפיקאַטיאָנס, מוסטערונג) פּראָבלעם.

די מחברים פון עטלעכע טעקסטבוקס זאָגן אַז די טעאָריע פון מאַטאַמאַטיקאַל סטאַטיסטיק איז אַ צווייַג פון מאַשמאָעס טעאָריע, אנדערע - אַז עס איז אַ זעלבשטענדיק וויסנשאַפֿט וואָס האט זייַן אייגן צילן, אַבדזשעקטיווז און מעטהאָדס. אָבער, אין קיין פאַל, זייַן נוצן איז זייער ברייט.

אַזוי, רובֿ קלאר מאַטאַמאַטיקאַל סטאַטיסטיק געווענדט צו פּסיכאָלאָגיע. זייַן נוצן וועט געבן די מומחה צו באַרעכטיקן די רעכט פון עקספּערימענט פּלאַנז, געפינען די שייכות צווישן די דאַטן און סאַמערייז זיי צו ויסמייַדן פילע ערראָרס אין לאָגיק און מער. עס זאָל זיין אנגעוויזן אַז די מאָס אַ באַזונדער סייקאַלאַדזשיקאַל דערשיינונג אָדער פאַרמאָג פון דעם מענטש אָן דער קאַמפּיוטיישאַנאַל פּראָוסידזשערז איז אָפֿט אוממעגלעך. דעם סאַגדזשעסץ אַז די באַסיקס פון די וויסנשאַפֿט ריקווייערז. אין אנדערע ווערטער, עס איז מעגלעך צו נאָמען דער מקור און דער באזע פון מאַשמאָעס טעאָריע.

אופֿן פון פאָרשונג, וואָס איז באזירט אויף די באַטראַכטונג פון די סטאַטיסטיש דאַטע געניצט אין אנדערע געביטן. אָבער, עס זאָל זיין אנגעוויזן אין אַמאָל אַז זייַן פֿעיִקייטן ווי געווענדט צו די זייטלעך פון די פאַרשידענע נאַטור פון אָנהייב, שטענדיק מאָדנע. דעריבער, קאַמביינד אין איין גשמיות וויסנשאַפֿט אָדער סאָסיאָ-עקאָנאָמיש סטאַטיסטיק טוט ניט מאַכן זינען. דער גענעראַל פֿעיִקייטן פון דעם אופֿן זענען רידוסט צו קאַונטינג אַ זיכער נומער פון אַבדזשעקס אַז ביסט ינקלודעד אין איין גרופּע אָדער אנדערן, ווי געזונט ווי די לערנען פון די פאַרשפּרייטונג פון קוואַנטיטאַטיווע טרייץ און אַפּלאַקיישאַן פון מאַשמאָעס טעאָריע צו קריגן די אָדער אנדערע קאַנקלוזשאַנז.

עלעמענץ פון מאַטאַמאַטיקאַל סטאַטיסטיק זענען געניצט אין געביטן אַזאַ ווי פיזיק, אַסטראָנאָמיע, און אַזוי אויף. ד. עס קענען ווערן באטראכט די ווערט פון קעראַקטעריסטיקס און פּאַראַמעטערס, היפּאָטהעסעס וועגן די צופאַל פון קיין טשאַראַקטעריסטיקס אין די צוויי סאַמפּאַלז, די סימעטריע פון די פאַרשפּרייטונג און פיל מער.

א גרויס ראָלע פּלייַעד דורך מאַטאַמאַטיקאַל סטאַטיסטיק צו אָנפירן מוסטער סערווייז. זייער ציל איז אָפֿט די קאַנסטראַקשאַן פון טויגן מעטהאָדס פון אָפּשאַצונג און כייפּאַטאַסאַס טעסטינג. איצט אַ ריזיק חילוק אין דעם וויסנשאַפֿט האָבן קאָמפּיוטער טעכנאָלאָגיע. זיי קענען ניט בלויז זייער פאַרפּאָשעטערן די כעזשבן פּראָצעס, אָבער אויך צו שאַפֿן אַ סימיאַליישאַן פֿאַר די רעפּראָדוקציע פון סאַמפּאַלז אָדער דעם לערנען פון די סוטאַביליטי פון די רעזולטאטן אין פיר.

אין אַלגעמיין, די מעטהאָדס פון מאַטאַמאַטיקאַל סטאַטיסטיק צו העלפן ציען צוויי קאַנקלוזשאַנז: אָדער נעמען די required דין אויף די נאַטור אָדער פּראָפּערטיעס פון די ינוועסטאַגייטאַד דאַטן און זייער באציונגען, אָדער צו באַווייַזן אַז די באקומען רעזולטאַטן איז ניט גענוג צו ציען קאַנקלוזשאַנז.

Similar articles

 

 

 

 

Trending Now

 

 

 

 

Newest

Copyright © 2018 yi.birmiss.com. Theme powered by WordPress.