統計は対応して数学の枝、あるにデータの収集、分析、解釈、プレゼンテーションおよび組織（バリューセット質的または量的変数）。この分野は、現象（物理的または自然）の関係と依存関係を説明することを目的としています。
英国の統計学者で経済学者のアーサーリヨンボウリーは、統計を次のように定義しています。この意味で、統計は、特定の母集団（統計では、個人、オブジェクト、または現象のセット）および/または質量または集団現象を研究する責任があります。
数学のこの分野は横断科学であり、つまり、物理学から社会科学、健康科学、品質管理に至るまで、さまざまな分野に適用できます。
さらに、得られたデータを調査することで意思決定を容易にしたり、一般化したりできるビジネスや政府の活動にも大きな価値があります。
問題に適用される統計的研究を実行するための一般的な方法は、母集団を決定することから始めることです。
人口の一般的な例は、国の総人口です。したがって、国勢調査が実施されると、統計調査が行われます。
統計学の専門分野には、アクチュアリー科学、生物統計学、人口統計学、産業統計学、統計物理学、調査、社会科学統計学、計量経済学などがあります。
心理学では、統計手法を使用して、人間の心に典型的な心理的変数を専門にし、定量化する心理測定の分野。
統計の主な枝
統計は、記述統計と推論統計の2つの大きな領域に分かれています。これらは、適用された統計です。
これら2つの領域に加えて、統計の理論的基礎を構成する数学的統計があります。
1-記述統計
記述統計量を定量的にまとめたり（測定可能）を記述する統計の枝は、情報の収集のコレクションを備えています。
つまり、記述統計は、サンプルが表す母集団について学習するのではなく、統計サンプル（母集団から取得されたデータのセット）を要約する責任があります。
データセットを記述するために記述統計で一般的に使用される測定の一部は、中心傾向の測定と変動または分散の測定です。
中心傾向の測度は、平均値、中央値、最頻値などの測度が使用されます。変動性の尺度には、分散、尖度などが使用されます。
通常、記述統計は、統計分析で実行する最初の部分です。これらの研究の結果は通常グラフを伴い、それらはデータのほとんどすべての定量的（測定可能な）分析の基礎を表します。
記述統計の例としては、野球の打者がどれだけ上手く機能しているかを要約する数値を検討することなどがあります。
したがって、この数は、打者が打った回数を、打者が打った回数で割ったものです。ただし、この調査では、どのヒットがホームランであるかなど、より具体的な情報は提供されません。
記述統計調査の他の例としては、特定の地域に住んでいる市民の平均年齢、特定のトピックを参照するすべての本の平均の長さ、訪問者が閲覧に費やした時間に関する変動があります。インターネットページ。
2-推論統計
推測統計は、主に推論し、誘導を利用して記述統計を異なります。
つまり、この統計の分岐は、調査対象の母集団の特性を推定することを目的としています。つまり、データを収集して要約するだけでなく、取得したデータから特定の特性や特徴を説明しようとしています。
この意味で、推論統計は、記述統計を使用して実行された統計分析から正しい結論を得ることを意味します。
このため、社会科学の実験の多くは少数の母集団を対象としているため、推論と一般化により、一般の母集団の振る舞いを決定できます。
推論統計を通じて得られた結論は、ランダム性（パターンまたは規則性の欠如）の影響を受けますが、適切な方法を適用することにより、関連する結果が得られます。
したがって、記述統計と推論統計の両方が連動します。
推論統計は次のように分類されます。
パラメトリック統計
これには、有限数のパラメーター（統計変数から導き出されるデータの量を要約する数）によって決定される実際のデータの分布に基づく統計手順が含まれます。
パラメトリックな手順を適用するには、ほとんどの場合、調査対象の母集団の結果の形式の分布の形式を事前に知る必要があります。
したがって、得られたデータが後に続く分布が完全に不明である場合は、ノンパラメトリック手法を使用する必要があります。
ノンパラメトリック統計
この推論統計の分岐は、統計的テストおよびモデルで適用される手順で構成され、その分布はいわゆるパラメトリック基準に適合しません。調査したデータはその分布を定義しているため、以前に定義することはできません。
ノンパラメトリック統計は、データが既知の分布に適合しているかどうかがわからない場合に選択する必要がある手順です。そのため、データはパラメトリック手順の前のステップになる可能性があります。
同様に、ノンパラメトリック検定では、適切なサンプルサイズを使用することにより、エラーの可能性が減少します。
3-数学的統計
数学的統計の存在は、統計の分野としても言及されています。
これは、統計学の研究における以前の尺度で構成されており、確率の理論（ランダムな現象を研究する数学の分野）と他の数学の分野を使用しています。
数学的統計は、データから情報を取得することで構成され、数学的分析、線形代数、確率分析、微分方程式などの数学的手法を使用します。したがって、数学的統計は、適用された統計の影響を受けています。
参考文献
- 統計学。（2017年7月3日）。ウィキペディアでは、無料の百科事典。2017年7月4日08：30、en.wikipedia.orgから取得
- データ。（2017年7月1日）。ウィキペディアでは、無料の百科事典。2017年7月4日08：30、en.wikipedia.orgから取得
- 統計学。（2017年6月25日）。ウィキペディア、フリー百科事典。相談日：es.wikipedia.orgから2017年7月4日08:30
- パラメトリック統計。（2017年2月10日）。ウィキペディア、フリー百科事典。相談日：es.wikipedia.orgから2017年7月4日08:30
- ノンパラメトリック統計。（2015年8月14日）。ウィキペディア、フリー百科事典。相談日：es.wikipedia.orgから2017年7月4日08:30
- 記述統計。（2017年6月29日）。ウィキペディア、フリー百科事典。相談日：es.wikipedia.orgから2017年7月4日08:30
- 推論統計。（2017年5月24日）。ウィキペディア、フリー百科事典。相談日：es.wikipedia.orgから2017年7月4日08:30
- 統計的推論。（2017年7月1日）。ウィキペディアでは、無料の百科事典。2017年7月4日08：30、en.wikipedia.orgから取得
- 推論統計（2006年10月20日）。研究方法ナレッジベース。socialresearchmethods.netから2017年7月4日08:31に取得
- 記述統計（2006年10月20日）。研究方法ナレッジベース。socialresearchmethods.netから2017年7月4日08:31に取得。