EN |
VN
Ảnh minh họa: Toward Data Science
Thống kê
Khái niệm
Thống kê trong tiếng Anh là Statistics.
Thống kê là một dạng phân tích toán học sử dụng các mô hình, sự biểu diễn và tóm tắt định lượng cho một tập hợp dữ liệu thực nghiệm hoặc nghiên cứu thực tế nhất định. Thống kê nghiên cứu các phương pháp để thu thập, xem xét, phân tích và rút ra kết luận từ dữ liệu. Một số biện pháp thống kê bao gồm:
– Giá trị trung bình
– Phân tích hồi qui
– Độ lệch
– Độ nhọn
– Phương sai
– Phân tích phương sai
Thống kê là thuật ngữ được sử dụng để tóm tắt một qui trình mà nhà phân tích sử dụng để mô tả đặc điểm của tập dữ liệu. Nếu tập dữ liệu mẫu liên quan tới một số liệu lớn về lượng dân số thì nhà phân tích có thể phát triển các diễn giải về dân số dựa trên kết quả thống kê từ mẫu. Phân tích thống kê liên quan đến quá trình thu thập và đánh giá dữ liệu và sau đó tóm tắt dữ liệu thành một dạng toán học.
Thống kê được sử dụng trong đa ngành như tâm lý học, kinh doanh, khoa học vật lí, xã hội, nhân văn…. Dữ liệu thống kê được thu thập chủ yếu bằng phương pháp thu thập mẫu. Hai loại phương pháp thống kê được sử dụng trong phân tích dữ liệu là thống kê mô tả và thống kê suy luận. Thống kê mô tả được sử dụng để đồng bộ hóa dữ liệu từ một mẫu để tính độ lệch trung bình hoặc độ lệch chuẩn. Thống kê suy luận thì được sử dụng để nhìn vào một dữ liệu được đánh giá là phần nhỏ của một con số cụ thế.
Phân loại Thống kê
Thống kê là một thuật ngữ chung và rộng. Do đó, hiển nhiên sẽ tồn tại một số mô hình thống kê khác nhau.
Giá trị trung bình: Một giá trị trung bình là trung bình toán học của một nhóm gồm hai hoặc nhiều mẫu với nhau. Giá trị trung bình của một bộ số xác định có thể được tính theo nhiều cách, bao gồm cả trung bình số học cho thấy mức độ hiệu quả của một hàng hóa cụ thể theo thời gian. Giá trị trung bình hình học thì cho thấy kết quả hoạt động hoạt động đầu tư của một nhà đầu tư sau một khoảng thời gian.
Phân tích hồi qui: Phân tích hồi qui xác định mức độ mà các yếu tố cụ thể như lãi suất, giá của sản phẩm hoặc dịch vụ, hoặc các ngành, hoặc các lĩnh vực cụ thể ảnh hưởng đến biến động giá của một tài sản. Điều này được mô tả dưới dạng một đường thẳng gọi là đường hồi qui tuyến tính.
Độ lệch: Độ lệch mô tả mức độ của một tập hợp dữ liệu khác với độ phân phối chuẩn trên cùng một tập hợp dữ liệu thống kê. Hầu hết các tập dữ liệu, bao gồm lợi nhuận hàng hóa và giá cổ phiếu, sẽ có độ lệch dương – đường cong lệch về bên trái của trung bình dữ liệu hoặc độ lệch âm – đường cong nghiêng về bên phải của trung bình dữ liệu.
Độ nhọn: Độ nhọn sẽ đo xem liệu dữ liệu có đuôi nhẹ (ít khác biệt) hay đuôi nặng (nhiều khác biệt) so với phân phối số bình thường. Các tập dữ liệu có mức độ nhọn lớn có đuôi nặng sẽ tiềm ẩn rủi ro đầu tư lớn hơn dưới dạng lợi nhuận không thường xuyên. Các tập dữ liệu có mức độ nhọn nhỏ có đuôi nhẹ sẽ tiềm ẩn rủi ro đầu tư ít hơn.
Phương sai: Phương sai là phép đo khoảng số trong một tập dữ liệu. Phương sai đo khoảng cách mỗi số trong tập hợp từ giá trị trung bình. Phương sai có thể giúp xác định rủi ro mà nhà đầu tư có thể chấp nhận khi mua khoản đầu tư.
Ronald Fisher đã phát triển việc phân tích phương pháp phương sai. Nó được sử dụng để xem những hiệu ứng mà các biến độc lập tác động lên một biến phụ thuộc. Nó có thể được sử dụng để so sánh hiệu suất của các cổ phiếu khác nhau theo thời gian.
(Theo Investopedia)
