סטאַטיסטיש פּראַסעסינג פון די דאַטן און זייַן פֿעיִקייטן

סטאַטיסטיש דאַטן פּראַסעסינג איז געווען אוממעגלעך אָן זייער אָרדערינג, גענעראַליזאַטיאָן און אַנאַליסיס. קיין רעזולטאטן מוזן ערשטער זיין שטעלן אין אַזאַ אַ פאָרעם וואָס איינער קען באַקומען דעם רובֿ נוצלעך אינפֿאָרמאַציע. אויב די דאַטע איז צו פיל, דעריבער זיי דאַרפֿן צו זיין גרופּט אָדער דזשענראַלייזד.

אַזוי, פֿאַר גרופּעס נייטיק צו דעפינירן די כּללים אונטער וועלכע די דאַטע וועט זיין צעשיקט. אין דעם פאַל די אויסדערוויילט אופֿן וועט אָפענגען ניט בלויז וויזאַביליטי אָבער אויך דער פּאָטענציעל נוציקייט פון די אינפֿאָרמאַציע באקומען. ריכטיק גרופּט די רעזולטאטן פון פאָרשונג איז פיל גרינגער צו לערנען און זיין אַנאַלייזד.

סטאַטיסטיש מעטהאָדס פֿאַר דאַטן פּראַסעסינג קענען זיין געווענדט אין פילע ספערעס פון מענטשלעך טעטיקייט. זיי קענען זיין צעטיילט אין 3 הויפּט טייפּס:

1) וניווערסאַל מעטהאָדס אַז קענען ווערן געניצט אָן קאַנסידערינג די פעלד פון אַפּלאַקיישאַן;

2) מעטהאָדס פֿאַר ספּעציפיש געביטן פון טעטיקייט ינוואַלווד אין דעם לערנען פון פאַקטיש פּראַסעסאַז און דערשיינונגען;

3) מעטהאָדס פֿאַר די לערנען פון זיכער דאַטן.

קלאר, די מער גענוי אופֿן דורך וואָס האט אויס די סטאַטיסטיש פּראַסעסינג פון די דאַטן, די מער פּערדאַקטיוולי וועלן אַנאַלייז די באַטאָנען סיטואַציע. אויב דער ערשטער אופֿן איז אָנווענדלעך צו די SCIENTIFIC רעזולטאַטן, די ווערט פון וואָס וועט זיין אַססעססעד בלויז אויף SCIENTIFIC קרייטיריאַ, די דריט אופֿן איז געניצט בלויז פֿאַר זיכער טאַסקס אין אַ ספּעציפיש געגנט.

אין דערצו צו גענעראַל וויסן וועגן די מעטהאָדס דורך וואָס דאַטן איז פּראַסעסט, עס איז אויך וויכטיק צו וויסן ווי צו אַרבעטן בעסער מיט די רעזולטאַטן. סטאַטיסטיש דאַטן פּראַסעסינג ינוואַלווז קריייטינג טישן אָדער Graphs פֿאַר קלעריטי באקומען אינפֿאָרמאַציע.

אין דער ערשט לבֿנה אינפֿאָרמאַציע קענען זיין סאַמערייזד אין די טיש. למשל, דער סטאַטיסטיש פּראַסעסינג פון די יקספּערמענאַל דאַטן רעקאָרדעד אין אַ טאַבולאַר פֿאָרמאַט אַלאַוז ריסערטשערז צו באַפרייַען די עקסטרע ומנייטיק איינסן ינדאַקייטערז מעסטן די וואַלועס פון נאָך סיבות ווירקן די לויף פון דער עקספּערימענט. טישן באַקוועם צו רעקאָרד ניט בלויז די דאַטן פון דעם לערנען אָדער עקספּערימענט, אָבער צו סאַכאַקל אַרויף די ינעראַם און די הויפּט רעזולטאַטן. אָבער, פֿאַר די רעכט פון זייער קאַנסטראַקשאַן איז נייטיק צו טראַכטן אין שטייַגן די required נומער פון ראָוז און קאָלומנס, שרייַבן אַראָפּ אַלע די נייטיק פּאַראַמעטערס.

א טיש קענען ווערן געטאן נאָר אויף פּאַפּיר אָדער גלייַך אַרייַן דאַטן אין די קאָמפּיוטער. די רגע אָפּציע אַלאַוז איר צו געשווינד סאָרט די דאַטן רעכט וועג צו געפינען דעם גרעסטן אָדער, קאַנווערסלי, אַ נידעריק ווערט, צו סאַכאַקל אַרויף אָדער צו געפינען די דורכשניטלעך ווערט פון די אויסגעקליבן גרופּע רעזולטאטן.

דו זאלסט נישט פאַרגעסן אַז אויב די קאָמפּעטענט סטאַטיסטיש פּראַסעסינג פון דאַטן ריקווייערז קייפל טישן, זיי מוזן זיין געציילט און יעדער קומען אַרויף מיט אַ יינציק נאָמען.

מער ילאַסטראַטיוו אופֿן פון רעקאָרדינג דאַטע איז graphics. זיי וויזשוואַלי ווייַזן די שייכות צווישן פאַרשידענע וואַלועס, פאַסיליטאַטינג די שכל פון די רעזולטאטן פון דעם לערנען.

געוואוסט די גרונט פּרינציפּן פון קאַנסטראַקשאַן פון טישן און Graphs, איר קענען געשווינד און עפפיסיענטלי דורכפירן די פּראַסעסינג פון די דאַטן.