Описательная статистика

Практика статистических вопросов для интервью на R

Zuzanna Chmielewska

Actuary

Описательная статистика

Описательная статистика

Описательная статистика

• меры центральной тенденции
• меры вариабельности

Описательная статистика

• меры центральной тенденции
• меры вариабельности

Меры центральной тенденции

Меры центральной тенденции

Меры центральной тенденции

Меры центральной тенденции

Меры центральной тенденции

Меры центральной тенденции

Меры центральной тенденции

Меры центральной тенденции

Меры центральной тенденции

Меры центральной тенденции

Описательная статистика

• центральная тенденция
• вариабельность

Вариабельность

Вариабельность

Вариабельность

Меры вариабельности

• дисперсия
• стандартное отклонение
• размах

Меры вариабельности

• дисперсия $$\sigma^2 = \frac{\sum(x_i - \mu)^2}{n}$$

Дисперсия — числовой пример

$ x_1 = 2, x_2 = 5, x_3=11 $

$ \mu = \frac{\sum_{i=1}^{n} x_i}{n} = \frac{2+5+11}{3} = 6$

$ (x_1 - \mu)^2 = (2 - 6)^2 = (-4)^2 = 16 $

$ (x_2 - \mu)^2 = (5 - 6)^2 = (-1)^2 = 1 $

$ (x_3 - \mu)^2 = (11 - 6)^2 = (5)^2 = 25 $

$\sum_{i=1}^{n} (x_i - \mu)^2 = 16 + 1 + 25 = 42$

$\frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \mu)^2}{n} = \frac{42}{3} = 14$

Меры вариабельности

• дисперсия $$\sigma^2 = \frac{\sum(x_i - \mu)^2}{n}$$
• стандартное отклонение $$\sigma = \sqrt{\sigma^2}$$

Меры вариабельности

• дисперсия $$\sigma^2 = \frac{\sum(x_i - \mu)^2}{n}$$
• стандартное отклонение $$\sigma = \sqrt{\sigma^2}$$
• размах $$\text{range}{} = \text{max} - \text{min}$$

Итоги

• меры центральной тенденции
  • среднее
  • медиана
  • мода
• асимметрия
• меры вариабельности
  • дисперсия
  • стандартное отклонение
  • размах

Давайте потренируемся!

Практика статистических вопросов для интервью на R