Статистика: Разлика помеѓу преработките

[проверена преработка][проверена преработка]
Избришана содржина Додадена содржина
Нема опис на уредувањето
Нема опис на уредувањето
Ред 1:
'''Статистика''' е гранка на [[математика]]та<ref>Vaughan, Liwen, ''Statistical Methods for the Information Professional: A Practical, Painless Approach to Understanding, Using, and Interpreting Statistics'', Information Today, May 2001, Preface xvii, ISBN 978-1-57387-110-5</ref><ref>Graham, Alan, ''Statistics'', Teach Yourself, October 1994, ISBN 978-0-8442-3684-1</ref><ref>Woolfson, Micael M.,''Everyday Probability and Statistics: Health, Elections, Gambling and War'', World Scientific Publishing Company, 30 јули 2008, стр. 4, ISBN 978-1-84816-031-6</ref><ref>The ''Encyclopedia Americana'', Grolier Incorporated, том 16, стр.629</ref><ref>''World Book Encyclopedia'', World Book, Inc., vol.15,стр. 303</ref><ref>Ph.D.,Downing, Douglas and Ph.D., Clark, Jeff, ''Statistics The Easy Way'', Barron's Educational Series, 1 февруари 1997, стр. 2, ISBN 978-0-8120-9392-6</ref><ref>Kohler, Heinz, ''Statistics for Business and Economics'', South-Western College Pub, 27 декември 2001, ISBN 978-0-03-033981-3</ref><ref>Myler, Harley R., ''Fundamentals of Engineering Programming with C and Fortran'', Cambridge University Press, 28 June 1998, стр. 22, ISBN 978-0-521-62950-8</ref><ref>Po, Li Wan, ''Statistics for Pharmacists'', Iowa State Press, 15 јануари 1998, стр. 1, ISBN 978-0-632-04881-6</ref><ref>Hays, William Lee, ''Statistics for the social sciences'', Holt, Rinehart and Winston, 1973, стр. xii, ISBN 978-0-03-077945-9</ref><ref>[http://encarta.msn.com/encyclopedia_761562521/statistics.html Статистика на msn Encarta]</ref><ref>[http://www.tutorvista.com/content/math/statistics-and-probability/statistics-xi/statistics-xi-conclusion.php Дефиниција за статистика на TutorVista.com]</ref> која се однесува на прибирање и интерпретација на [[податок|податоци]].<ref>[http://us.geocities.com/mathfair2002/school/plans.htm Статистика на Математичката енциклопедја]</ref> Статистичката теорија е гранка на применета [[математика]]. Во рамките на статистичката теорија, [[случајност]] и [[несигурност]] се моделираат според [[теорија на веројатност]]. Затоа што една цел на статистиката како наука е да произведе „најдобра“ информација од понудените податоци, некои автори ја сметаат за гранка на [[теорија на одлучување]]. Статистичката пракса вклучува планирање, сумаризирање и интерпретирање на набљудувања, дозволувајќи за разновидност и несигурност.
== Thomas Bayes ==
Англискиот теолог и математичар Thomas Bayeshttp:[[//en.wikipedia.org/wiki/Thomas_Bayes]] во голема мера придонесе во полето на веројатноста и статистиката.Неговите идеи создадоа многу контроверзии и дебати помеѓу статичарите во текот на годините.
 
Thomas Bayes е роден во 1702 година во Лондон,Англија.Таму се чини дека нема точни записи за неговиот датум на раѓање.Таткото на Bayes бил еден од првите шест Дисидентски министери да биде ракоположен во Англија.Родителите на Bayes имале приватно образование за нивниот син.Нема информации за туторите со кои Bayes работел.Сепак има шпекулации дека тој бил подучен од de Moivre,кој беше направил приватно школување во Лондон во ова време.
 
Bayes отиде за да биде ракоположен,како неговиот татко,Дисидентски министер.Тој за прв пат со помош на неговиот татко во Холборн,Англија. Во доцните 1720 е Bayes презеде позиција на министер во Презвитерианец Капелата во Tunbridge Wells, што е 35 милји југоисточно од Лондон. Bayes ја продолжи својата работа како министер до 1752. Тој се пензионирал во тоа време ,но продолжил да живее во Tunbridge Wells до неговата смрт на Aприл 17, 1761. Неговиот гроб се наоѓа во Bunhill Fields Cemetery во Лондон.
 
Во текот на неговиот живот, Bayes исто така бил многу заинтересиран во областа на математиката, поточно од областа на веројатноста и статистиката. Bаyes верувал дека е прв кој ја употреби веројатноста индуктивно. Тој исто така воспоставил математчка основа за веројатноста на инференцијата. Веројатноста на инференцијата е средство за пресметување, од фреквенцијата со кој се служи во претходните испитувања, веројатно е дека ова ќе се користи и во иднина. Согласно со овој Bayesian поглед, сите количини се еден од видовите: познати и непознати за лицето со правење на инференција. Познатите количества се очигледно дефинирани од страна на нивните познати вредности . Непознатите количини се опишани од страна на заедничката веројатност дистрибуција. Инференцијата на Bayesian се гледа не како гранка на статистиката, но наместо тоа,како нов начин на гледање на комплетна слика на статистиката.
 
Bayes напишал голем број на документи во кои ја дискутираше неговата работа. Сепак,единствените познати се објавени додека тој беше сеуште жив тие се: Божјата Промисла и Владата е Среќата на Неговите созданија (1731) и вовед во Доктрината на Fluxions , на Одбрана на Аналитичар (1736). Во писмото хартија е напад врз епископот Berkeley за неговиот напад врз логичките темели на Newton's Calculus. Иако Bayes не беше високо признат за неговата математичка работа за време на неговиот живот,тој беше избран за соработник на Кралското друштво во 1742.
 
Можеби на Bayes најпозната хартија е неговиот Есеј за решавање на проблемите во Доктрината на Шансите. Овој документ е објавен во Филозофските Трансакции на Кралското друштво во Лондон во1764. Овој труд опишува статистичка техника Bayes е познат како Bayesian проценка. Оваа техника е врз основа на веројатноста за еден настан кој треба да се случи во дадена околност на претходна проценка на нејзината веројатност под овие околности. Овој документ е испратен на Кралското друштво на пријателот на Bayes по име Richard Price. Price го пронашол помеѓу Bayes во весниците откако тој починал. Наодите Bayes беа прифатени од страна на Лапласовата во 1781 мемоар. Тие подоцна беа откриени по игра на Condorcet, и останаа без конкурент. На дебатата не се појавиле додека Boole ја открил работата на Bayes . Во неговата композиција the Laws of Thought, Boole поставил прашање за техниките на Bayes.
 
Прашањата на Boole започнале со контроверзноста околу заклучоците на Bayes кои се уште продолжуваат и денес. Во 19 век, Laplace, Gauss, и други земаа голем интерес во оваа дебата. Меѓутоа во почетокот на 20 век, оваа работа беше игнорирана или спротивно од страна на повеќето статичари. Надвор од областа на статистиката, Bayes продолжи да има поддршка од одредени истакнати личности. Двајцата Harold Jeffreys, физичар и Arthur Bowley економист, продолжија да аргументираат во име идеите на Bayes. Напорите на овие луѓе добиле помош од областа на статистиката која започнува околу 1950. Многу статистички истражувачи, како што се L. J. Savage, Buno do Finetti, Dennis Lindley, и Jack Kiefer, почнале да се залагаат со методите на Bayes како решение за конкретните недостатоци во стандартниот систем.
 
Сепак, некои истражувачи се уште тврдат дека се концентрира на инференција за модел параметри е во погрешна насока и користи, теоретски количини. Поради овој скептицизам, некои не сакаат да дадат целосна поддршка на пристапот и филозофијата на Bayes .
 
Посебен придонес Thomas Bayes направил на полињата на веројатноста и статистиката и е позната како теорема на Bayes. Тоа беше прв пат објавено во 1763, две години по неговата смрт. Во него се вели:
P(H/E, C) = P(H/C) P(E/H, C) / P(E/C)
 
Тоа го користи како теорија на веројатноста како логика и служи како појдовна точка за проблемите на инференција. Се уште е нејасно што Bayes намени да се направи со оваа пресметка.
 
На левата страна од равенката е познато како на задната веројатност. Тоа претставува веројатност на хипотезата H кога се дава ефектот на Е во контекст на C. Терминот P(H/C) се нарекува претходна веројатност на H со оглед на контекстот на C по себе. Терминот P(E/H, C) е познат како веројатност. Веројатноста на Е претпоставувајќи дека H и C се вистинити. И на крај терминот 1 / P(E/C) е независна од H и може да се гледа на скалирање постојано.
 
Bayes теоремата може да се изведе од производот Правило на веројатноста. Производот на Правилото е: P(A, B/I) = P(A/B, I) * P (B/I) = P(B/A,I) * P(A/I). Преуредувањето на ова и продолжување на владњеењето на повеќе секвенцијални надградби дава:
P(H/E1,E2,E3,C) = P(H/C)*P(E1,E2,E3/H,C) / P(E1,E2,E3/C)
= P(h/C)*P(E1/H,C) * P(E2/E1,H,C) * P(E3/E2,E1,H,C)
P(E1/C) * P(E2/E1,C) * P(E3/E2,E1,C)
 
 
Ова станува многу комплицирано,бидејќи како секоја нова фигура на Е е доведена во равенката,ефектот е условен од сите претходни на Е. Сепак правејќи претпоставка на P(E2/E1,C) = P(E2/C) и P(E1/E2,C) = P(E1/C) се избегнува оваа тешкотија. Ова се претпоставува дека дадено е C знаејќи дека E2 дава никакви информации . (3) Производот на правилото се намалува до P(E1,E2/C) = P(E1/C) * P(E2/C). (3) Ова мора да се користи внимателно. Условната независност не се држи секогаш. Овие принципи се она што голем дел од контроверзиите се центрирани околу.
 
Како што може да се види, Thomas Bayes има направено многу важен придонес кон развојот на веројатноста и статистиката. Иако неговата работа е контроверзна, тоа покрена многу нови идеи дека светот на математиката продолжува да истражува и да има корист.
 
 
 
== Наводи ==
{{reflistнаводи|2}}
 
{{Статистика-никулец}}