Thống kê – Khái niệm

Thống kê là một dạng phân tích toán học, sử dụng các mô hình và biểu đồ để tóm tắt và diễn giải số liệu định lượng trong các nghiên cứu thực tế hoặc thí nghiệm. Nó 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 được sử dụng để tóm tắt và mô tả đặc điểm của tập dữ liệu. Nếu chúng ta có một tập dữ liệu mẫu liên quan đến dân số, chúng ta có thể sử dụng thống kê để phân tích và diễn giải về dân số dựa trên kết quả từ tập dữ liệu mẫu. Thống kê cũng liên quan đến quá trình thu thập và đánh giá dữ liệu, sau đó tóm tắt dữ liệu thành một dạng toán học.

Thống kê được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như tâm lý học, kinh doanh, khoa học vật lý, xã hội, nhân văn, … Dữ liệu thống kê thường được thu thập thông qua phương pháp lấy mẫu. Có hai phương pháp thống kê chính 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 sự biến đổi chuẩn. Thống kê suy luận được sử dụng để xem xét một tập dữ liệu cụ thể trong một tổng thể lớn.

Phân loại Thống kê

Thống kê là một thuật ngữ rộng. Do đó, chúng ta có nhiều mô hình thống kê khác nhau.

Giá trị trung bình: Giá trị trung bình là trung bình toán học của một nhóm mẫu. Chúng ta có thể tính giá trị trung bình của một tập số theo nhiều cách, bao gồm cả trung bình số học để đánh giá hiệu quả của một hàng hóa theo thời gian. Giá trị trung bình hình học thì cho thấy hiệu suất đầu tư của một nhà đầu tư sau một khoảng thời gian.

Phân tích hồi qui: Phân tích hồi qui xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố cụ thể như lãi suất, giá của sản phẩm hoặc dịch vụ, hoặc các lĩnh vực cụ thể đến sự biến động giá của một tài sản. Đây được mô tả dưới dạng một đường thẳng đồ thị được gọi là đường hồi qui tuyến tính.

Độ lệch: Độ lệch mô tả mức độ khác biệt của một tập dữ liệu so với phân phối chuẩn của cùng một tập dữ liệu thống kê. Hầu hết các tập dữ liệu, bao gồm cả lợi nhuận hàng hóa và giá cổ phiếu, sẽ có độ lệch dương – cong lệch về bên trái của giá trị trung bình hoặc độ lệch âm – cong lệch về bên phải của giá trị trung bình.

Độ nhọn: Độ nhọn đo lường sự khác biệt giữa một tập dữ liệu có đuôi nhẹ (ít khác biệt) và đuôi nặng (nhiều khác biệt) so với phân phối chuẩn. Các tập dữ liệu có độ nhọn lớn và đuôi nặng tiềm ẩn rủi ro đầu tư lớn hơn, trong khi các tập dữ liệu có độ nhọn nhỏ và đuôi nhẹ tiềm ẩn rủi ro đầu tư ít hơn.

Phương sai: Phương sai là một phép đo khoảng cách giữa các 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 mức độ rủi ro mà một nhà đầu tư có thể chấp nhận khi mua một khoản đầu tư.

Các phương pháp phân tích phương sai đã được phát triển bởi Ronald Fisher. Phân tích phương sai được sử dụng để xem xét các tác động của các biến độc lập lên một biến phụ thuộc. Nó cũng có thể được sử dụng để so sánh hiệu suất của các cổ phiếu khác nhau theo thời gian.

(Chỉnh sửa bởi HEFC. Hãy ghé thăm trang web HEFC để biết thêm thông tin chi tiết về Thống kê).