数理統計は、数学などの科学の主要な分野であり、特定のデータを処理するための方法と規則を研究する分野です。言い換えれば、彼女はサンプル調査に基づいて、同一のオブジェクトの大規模な集団に固有のパターンを明らかにする方法を探求しています。
このセクションの目的は、ビルドすることです得られた結果に基づいて、発生するイベントの性質について可能性を評価したり、特定の決定を下したりする方法。表、図、および相関フィールドは、データを説明するために使用されます。確率モデルはめったに使用されません。
数理統計はで使用されます科学のさまざまな分野。たとえば、経済にとって、現象とオブジェクトの均質な集合体に関する情報を処理することは重要です。それらは、産業、人員、利益に関するデータなどによって製造された製品である可能性があります。観測結果の数学的性質、数値の統計、関数と時系列の分析、非数値的性質のオブジェクトに応じて、多変量解析を区別できます。さらに、一般的および特定の（依存関係の復元、分類の使用、サンプル調査に関連する）タスクを検討します。
一部の教科書の著者は、理論が数理統計学は、確率論の一部にすぎません。それは、独自の目標、目的、および方法を備えた独立した科学であるということです。ただし、いずれにせよ、その使用は非常に広範囲です。
したがって、最も印象的な数理統計心理学に適用できます。これを使用すると、スペシャリストは実験の計画を正しく実証し、データ間の関係を見つけ、それらを一般化し、多くの論理エラーを回避することができます。計算手順なしでは、特定の心理的現象または人格特性を測定することはしばしば単に不可能であることに注意する必要があります。これは、この科学の基礎が必要であることを示唆しています。言い換えれば、それは確率論の源であり基礎であると言うことができます。
に依存する調査方法他の分野で使用される統計データの検討。ただし、その機能を異なる起源のオブジェクトに適用すると、常に一意であることにすぐに注意する必要があります。したがって、物理的または社会経済的統計を1つの科学に結合することは意味がありません。この方法の一般的な特徴は、特定のグループに含まれる特定の数のオブジェクトをカウントすること、および定量的な特徴の分布を研究し、確率論を適用して特定の結論を得ることに還元されます。
数理統計の要素はで使用されます物理学、天文学などの分野。ここでは、特性とパラメーターの値、2つのサンプルの特性の一致に関する仮説、分布の対称性などを検討できます。
数理統計は、サンプル調査の実施。ほとんどの場合、それらの目的は、適切な評価方法を構築し、仮説を検証することです。現在、この科学ではコンピューター技術が非常に重要です。これらにより、計算プロセスが大幅に簡素化されるだけでなく、サンプルを乗算するためのシミュレーションモデリングを作成したり、実際に得られた結果の適合性を調査したりすることもできます。
一般的に、数理統計学の方法研究されたデータの性質または特性とそれらの関係についての望ましい判断を受け入れるか、得られた結果が結論を引き出すのに十分でないことを証明するために、2つの結論を引き出すのに役立ちます。
