Estatísticas descritivas inclui a descrição de dados da amostra, sem fazer julgamentos sobre a população. Por exemplo: a média da amostra pode ser calculada a partir da amostra e é uma estatística descritiva.
Estatística inferencial obter uma conclusão sobre a população com base na amostra. Por exemplo, inferir que a maioria das pessoas apóia um candidato (com base em uma determinada amostra).
Relacionamento: Como não temos acesso a toda a população, usamos estatísticas descritivas para tirar conclusões inferenciais.
A tabela abaixo mostra a relação entre o número de professores e alunos indo em uma viagem de campo. Como a relação entre professores e alunos pode ser mostrada usando uma equação? Professores 2 3 4 5 Estudantes 34 51 68 85
Seja o número de professores e seja o número de alunos. A relação entre o número de professores e o número de alunos pode ser mostrada como s = 17 t, uma vez que há um professor para cada dezessete alunos.
Objetos A, B, C com massas m, 2 me m são mantidos em uma superfície menos horizontal de fricção. O objeto A se move em direção a B com uma velocidade de 9 m / se faz uma colisão elástica com ele. B faz colisão completamente inelástica com C. Então a velocidade de C é?
Com uma colisão completamente elástica, pode-se supor que toda a energia cinética é transferida do corpo em movimento para o corpo em repouso. 1 / 2m_ "inicial" v ^ 2 = 1 / 2m_ "outro" v_ "final" ^ 2 1 / 2m (9) ^ 2 = 1/2 (2m) v_ "final" ^ 2 81/2 = v_ "final "^ 2 sqrt (81) / 2 = v_" final "v_" final "= 9 / sqrt (2) Agora, em uma colisão completamente inelástica, toda a energia cinética é perdida, mas o momento é transferido. Portanto m_ "inicial" v = m_ "final" v_ "final" 2m9 / sqr
Qual é a importância da estatística descritiva?
A estatística descritiva é a disciplina de descrever quantitativamente as principais características de uma coleção de informações ou a própria descrição quantitativa. Estatísticas descritivas são muito importantes, porque se simplesmente apresentássemos nossos dados brutos, seria difícil vislumbrar o que os dados mostravam, especialmente se havia muito disso. A estatística descritiva permite-nos, portanto, apresentar os dados de uma forma mais significativa, o que permite uma interpretação mais simples dos dados. Por exemplo, se tivé