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1.2: Software estadístico


Sistemas graficos

Hay dos grupos de software estadístico. Primero, sistemas gráficos que a simple vista no se diferencian mucho de las hojas de cálculo, pero cuentan con funciones mucho más estadísticas y cuentan con potentes módulos gráficos y de informes. Los ejemplos típicos son SPSS y MiniTab.

Como todos los sistemas visuales, son flexibles pero solo dentro del rango dado. Si necesita algo nuevo (nuevo tipo de gráfico, nuevo tipo de cálculo, tipo inusual de entrada de datos), la única posibilidad es cambiar al lado no visual y usar macros o subprogramas. Pero aún más importante es que la ideología visual no funciona bien con más de un usuario, y no ayuda si el cálculo debe repetirse en un lugar diferente con diferentes personas o varios años después. Que se rompe reproducibilidad, uno de los principios más importantes de la ciencia. Por último, pero no menos importante, en el software visual, los algoritmos estadísticos están ocultos para el usuario final, por lo que incluso si encuentra el nombre del procedimiento que desea, no está exactamente claro qué programa va a hacer.

Entornos estadísticos

Este segundo grupo de programas utiliza la interfaz de línea de comandos (CLI). El usuario ingresa comandos, el sistema reacciona. Suena simple, pero en la práctica, los entornos estadísticos pertenecen a los sistemas más complicados de análisis de datos. En términos generales, CLI tiene muchas desventajas. Es imposible, por ejemplo, elegir el comando disponible en el menú. En cambio, el usuario debe recuerda qué comandos están disponibles. Además, este método es tan similar a la programación que los usuarios de entornos estadísticos deben tener algunas habilidades de programación.

Como recompensa, el usuario tiene la control total sobre el sistema: combine todos los tipos de análisis, escriba secuencias de comandos en scripts que puedan ejecutarse más tarde en cualquier momento, modifique la salida gráfica, amplíe fácilmente el sistema y, si el sistema es de código abierto, modifique el entorno estadístico central. ¡La diferencia entre el entorno estadístico y el sistema gráfico es como la diferencia entre el supermercado y la máquina expendedora!

SAS es uno de los entornos estadísticos más avanzados y potentes. Este sistema comercial cuenta con una amplia ayuda y una larga historia de desarrollo. Desafortunadamente, SAS es con frecuencia demasiado complicado incluso para el programador experimentado, tiene muchos "vestigios" de la década de 1970 (cuando fue escrito), código cerrado y extremadamente caro ...


Software de Lotus

Software de Lotus (llamada Lotus Development Corporation antes de su adquisición por parte de IBM) [2] era una empresa de software estadounidense con sede en Massachusetts que fue "descargada" a HCL Technologies de la India en 2018.

Software de Lotus
TipoSubsidiario
IndustriaSoftware de ordenador
Fundado1982 Hace 39 años (1982) (como Lotus Development Corporation)
SedeCambridge, Massachusetts, Estados Unidos
ProductosLotus 1-2-3
Agenda de Lotus
Conexiones Lotus
Lotus Domino
Acceso web a Lotus Domino
Lotus Expeditor
Formularios de Lotus
Lotus Magellan
Notas de loto
Viajero de Lotus Notes
Lotus Quickr
Lotus Sametime
Lotus Symphony
LotusWorks [1]
Fundaciones de Lotus
Gestión de contenido web de IBM Lotus
PadreHCL
Sitio webPágina web oficial

Lotus es más conocido por la aplicación de hoja de cálculo Lotus 1-2-3, el primer producto con muchas funciones, fácil de usar, confiable y habilitado para WYSIWYG que estuvo ampliamente disponible en los primeros días de IBM PC, cuando no había gráficos. interfaz de usuario. Mucho más tarde, junto con Iris Associates de Ray Ozzie, Lotus también lanzó un sistema de correo electrónico y groupware, Lotus Notes. IBM compró la empresa en 1995 por 3.500 millones de dólares, principalmente para adquirir Lotus Notes y establecer una presencia en el cada vez más importante segmento de computación cliente-servidor, que rápidamente estaba volviendo obsoletos productos basados ​​en host como OfficeVision de IBM. [3]

El 6 de diciembre de 2018, IBM anunció la venta de Lotus Software / Domino a HCL por $ 1.8 mil millones. [4]


Notas de laboratorio de Estadística para Ciencias Sociales II: Técnicas multivariadas

Hay muchos softwares estadísticos comerciales avanzados, como SPSS, Excel (con complementos comerciales), Minitab, Stata, SAS, etc. Nos basaremos en el combo R (R Core Team 2015) + R Commander (Fox 2005) debido a algunas ventajas notables:

Gratis y de código abierto. (Gratis como en cerveza, gratis como en voz). No se necesitan licencias de software. Esto significa que puede usarlo fácilmente fuera de los laboratorios de computación de la UC3M, sin limitaciones en el período o propósito de uso.

Complejidad y extensibilidad escalables. R Commander crea código R que puede ver y eventualmente comprender. Una vez que empiece a sentirlo, se dará cuenta de que es más rápido escribir los comandos correctos que navegar por los menús. Además, R Commander tiene 39 complementos de alta calidad (septiembre de 2016), por lo que los procedimientos disponibles a través de los menús no se quedarán cortos fácilmente.

R es el lenguaje informático líder en estadística. Cualquier análisis estadístico que puedas imaginar ya está disponible en R a través de sus casi 9000 paquetes gratuitos (septiembre de 2016). Algunos de ellos contienen un buen número de conjuntos de datos o métodos listos para usar para la adquisición de datos de fuentes acreditadas.

R Commander produce gráficos de alta calidad fácilmente. R Commander, a través del complemento KMggplot2, interactúa con la biblioteca ggplot2, que ofrece gráficos de alta calidad a nivel de publicación (galería de muestra). Está considerado como uno de los mejores y más elegantes paquetes de gráficos en la actualidad.

Gran generación de informes. R Commander integra R Markdown, que es un marco capaz de crear informes .html, .pdf y .docx directamente desde los resultados de R. Eso significa que puede entregar informes de alta calidad, reproducibles y hermosos con un poco de esfuerzo. Por ejemplo, estas notas se han creado con una extensión de R Markdown.

En resumen, R Commander facilita la curva de aprendizaje de R y proporciona una forma poderosa de crear y reportar análisis estadísticos. Un conocimiento intermedio en R Commander + R mejorará notablemente sus habilidades cuantitativas, por lo que hará un distinción importante en su perfil de egresado (es un hecho que muchos científicos sociales tienden a carecer de una formación cuantitativa adecuada). ¡Así que te animo a que aproveches al máximo esta gran oportunidad!


Productos SPSS

IBM SPSS® Statistics

Diseñado para resolver problemas comerciales y de investigación mediante análisis ad hoc, pruebas de hipótesis, análisis geoespacial y análisis predictivo.

IBM SPSS® Modeler

Le ayuda a aprovechar los activos de datos y las aplicaciones modernas, con algoritmos y modelos completos que están listos para su uso inmediato.

IBM SPSS Modeler en Cloud Pak for Data

SPSS Modeler está disponible en IBM Cloud Pak® for Data, una plataforma de inteligencia artificial y datos en contenedores que le permite crear y ejecutar modelos predictivos en cualquier lugar, en cualquier nube y en las instalaciones. IBM Cloud Pak for Data as a Service le permite aprovechar SPSS Modeler en la nube pública.


¿Qué es el software SPC?

El software de control de procesos estadísticos (software SPC) recopila datos de calidad y rendimiento en tiempo real para utilizarlos en análisis estadísticos. Los fabricantes utilizan el software SPC para identificar problemas de calidad del producto y variaciones del proceso con el fin de tomar medidas correctivas antes de que ocurran problemas importantes, así como mejorar el rendimiento del proceso.

El software SPC no solo supervisa los datos de control de calidad del producto, sino también el rendimiento de las máquinas y otras herramientas de fabricación. Se notifica al personal del taller cuando la calidad del producto o el rendimiento de la máquina se salen de un rango aceptable. Esto permite a los fabricantes reducir el reproceso, mejorar la eficiencia y aumentar sus resultados.

Los datos recopilados por el software SPC se representan en gráficos fáciles de usar. Tener los datos en un formato fácil de leer le permite ver cuándo ocurren las variaciones de datos y en qué medida las variaciones se desvían del valor esperado.

Tipos de gráficos de software SPC

Los gráficos SPC brindan a los fabricantes un mejor manejo de la gestión de datos. Los datos de SPC sin procesar se formatean en gráficos que le brindan una imagen clara de las variaciones en la calidad del producto o proceso. Algunos de estos gráficos incluyen:

Gráficos de control

Los gráficos de control son herramientas importantes de SPC que trazan cambios en los datos del proceso durante un período de tiempo. Estos gráficos suelen presentar tres líneas horizontales que demuestran el límite de control superior, el límite de control inferior y el límite de control promedio. Tan pronto como los datos estén fuera del rango del límite de control, se notificará a su equipo para que tome medidas correctivas de inmediato. Se le pedirá que realice un análisis de la causa raíz para determinar por qué ocurrieron los datos atípicos. Esto le ayuda a tomar decisiones más informadas al tomar medidas correctivas.

Los gráficos de control dentro del software SPC se pueden personalizar para monitorear los procesos que son relevantes para su negocio, como los rangos de temperatura o el tiempo de mecanizado.

Hay algunos tipos diferentes de gráficos de control que se pueden crear dentro del software SPC, que incluyen:

  • Gráficos de barra X y rango "R": Datos recopilados a intervalos regulares a partir de un tamaño de muestra pequeño y constante (normalmente menos de 10) para determinar los rangos mínimo y máximo entre un conjunto de puntos de datos.
  • Gráficos de barra X y desviación estándar "S": Datos recopilados de un mayor número de muestras para determinar variaciones utilizando todos los datos recopilados (no solo los rangos mínimo y máximo).
  • Gráfico de rango móvil y X individual (IX-MR): Los datos se recopilan de un solo tamaño de muestra para mostrar las mediciones individuales y las diferencias absolutas entre los valores. Estos gráficos se utilizan normalmente cuando el muestreo requiere mucho tiempo o es caro.

Gráficos de Pareto

El software SPC compila y traza datos en un diagrama de Pareto. Los gráficos de Pareto proporcionan un gráfico de barras de problemas o causas de problemas y priorizan los problemas en orden de frecuencia. Estos datos pueden incluir:

  • Tipos de defectos
  • Quejas de clientes
  • Razones para el tiempo de inactividad de la máquina
  • Razones de las entregas tardías
  • Lesiones en el trabajo

Saber de dónde provienen los problemas y la frecuencia de los mismos le ayuda a priorizar y tomar medidas correctivas para eliminar los problemas.

El diagrama de Pareto en SPC para Excel proporciona información sobre la frecuencia de errores, el tipo de error y el porcentaje.

Histogramas

Los histogramas en el software SPC son gráficos de barras que muestran la distribución de datos a lo largo del tiempo. Por ejemplo, el software SPC recopilará datos sobre los diámetros de las botellas para un ciclo de producción durante un período de tiempo específico. Las medidas de diámetro se trazan en un histograma que le permite ver cuántas botellas tenían diámetros demasiado grandes o demasiado pequeños.

La forma del histograma le permite determinar si las variaciones en el proceso fueron estables o inestables. Los gráficos de histograma se utilizan a menudo junto con los gráficos de control para visualizar la distribución de datos con mayor claridad.

Un ejemplo de un gráfico de histograma en WinSPC proporciona estadísticas sobre el índice de capacidad del proceso (Cpk), el índice de rendimiento del proceso (Ppk), los niveles sigma y más.

¿Qué tipo de software SPC necesita?

El software SPC puede ser una solución independiente para empresas que buscan integrar el control de procesos estadísticos en su sistema actual o como parte de una solución ERP completa. Algunos paquetes de software SPC están dirigidos a fabricantes con requisitos de cumplimiento de calidad específicos de la industria.

Software SPC independiente

El software SPC independiente es una excelente opción para los fabricantes con procesos de producción sencillos que desean enfocarse en la calidad o la mejora del proceso. Estas soluciones a menudo se integran fácilmente con otros sistemas existentes como sistemas de gestión de calidad, CMMS o soluciones MES para una gestión más profunda de la cadena de suministro, seguimiento de residuos, trazabilidad, seguimiento del trabajo en curso y más.

Los datos en tiempo real recopilados de los sistemas de calidad y otros productos de software se pueden trazar automáticamente en tablas y gráficos fáciles de leer. Algunas soluciones funcionan con Microsoft Excel para importar y representar gráficamente los datos de SPC en un entorno con el que está familiarizado.

Software SPC específico de la industria

Ciertas industrias manufactureras necesitan un SPC específico de la industria para garantizar que sus productos y procesos se mantengan en línea con las regulaciones de cumplimiento. Por ejemplo, los fabricantes de dispositivos médicos están regulados por la FDA para cumplir con ciertos estándares de calidad para garantizar que sean seguros y efectivos para el uso de los pacientes. 21 CFR 820: 100 dicta que los procesos de acción correctiva y preventiva (CAPA) deben estar en su lugar. El software SPC ayuda a los fabricantes de dispositivos médicos a rastrear los datos de calidad correctos y garantizar que los procedimientos CAPA estén en su lugar.

Software ERP con capacidad SPC

Los grandes fabricantes que desean una solución todo en uno para manejar una variedad de procesos como contabilidad, gestión de relaciones con los clientes y presupuestos, además del control estadístico de procesos, pueden buscar un sistema ERP completo. El software ERP orientado a la industria manufacturera puede tener un módulo SPC que proporciona herramientas estadísticas integrales para el análisis de datos y la mejora continua.

Beneficios del software SPC

Algunos beneficios del software SPC incluyen:

Notificaciones automáticas de variaciones en los procesos de fabricación o la calidad del producto

Las soluciones de control de procesos estadísticos en tiempo real ayudan con la recopilación y el análisis de datos. Cuando los puntos de datos caen por encima o por debajo de los parámetros esperados, el sistema le notificará automáticamente tan pronto como ocurra la anomalía. Estos puntos de datos pueden ser rangos de temperatura, dimensiones del producto, tiempo de mecanizado y más.

Ser capaz de detectar problemas tan pronto como ocurran le ayudará a reducir el desperdicio y los costos generales de producción. No tendrá que desechar un producto o una producción completa debido a un error que no se detectó hasta después del hecho.

Reducción del desperdicio y el tiempo de retrabajo

Las herramientas de análisis de datos en el software SPC en tiempo real le permiten realizar mejoras de calidad en los procesos y productos de fabricación durante la producción. Esto disminuye la cantidad de material desperdiciado y el tiempo dedicado a reelaborar completamente o desechar productos defectuosos. Tener datos de control de calidad confiables del software SPC también evitará que envíe productos defectuosos a los clientes.

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1.4 Explore sus primeros conjuntos de datos

¡Pongamos en práctica todo lo que hemos aprendido hasta ahora y comencemos a explorar algunos datos reales! Los datos nos llegan en una variedad de formatos, desde imágenes hasta texto y números. A lo largo de este libro, nos centraremos en los conjuntos de datos que se guardan en formato de tipo "hoja de cálculo". Esta es probablemente la forma más común de recopilar y guardar datos en muchos campos. Recuerde de la subsección 1.2.1 que estos conjuntos de datos de tipo "hoja de cálculo" se denominan marcos de datos en R. Nos centraremos en trabajar con datos guardados como marcos de datos a lo largo de este libro.

Primero carguemos todos los paquetes necesarios para este capítulo, asumiendo que ya los ha instalado. Lea la Sección 1.3 para obtener información sobre cómo instalar y cargar paquetes R si aún no lo ha hecho.

Al comienzo de todos los capítulos posteriores de este libro, siempre tendremos una lista de paquetes que debería haber instalado y cargado para trabajar con el código R de ese capítulo.

1.4.1 paquete nycflights13

Muchos de nosotros hemos volado en aviones o conocemos a alguien que lo ha hecho. Los viajes aéreos se han convertido en un aspecto omnipresente en la vida de muchas personas. Si observa el panel de información de vuelos de salidas en un aeropuerto, verá con frecuencia que algunos vuelos se retrasan por diversas razones. ¿Hay alguna forma de entender las razones que provocan retrasos en los vuelos?

A todos nos gustaría llegar a nuestros destinos a tiempo siempre que sea posible. (A menos que en secreto te guste pasar el rato en los aeropuertos. Si eres una de estas personas, finge por un momento que estás anticipando mucho estar en tu destino final). A lo largo de este libro, analizaremos datos relacionados con todos los vuelos que salen de uno de los tres aeropuertos principales de la ciudad de Nueva York en 2013: Newark Liberty International (EWR), John F. Kennedy International (JFK) y LaGuardia Airport (LGA). Accederemos a estos datos mediante el paquete nycflights13 R, que contiene cinco conjuntos de datos guardados en cinco marcos de datos:

  • vuelos: Información sobre los 336.776 vuelos.
  • aerolíneas: una tabla que coincide con los nombres de las aerolíneas y sus códigos de aerolíneas de dos letras de la Asociación Internacional de Transporte Aéreo (IATA) (también conocidos como códigos de aerolíneas) para 16 compañías aéreas. Por ejemplo, "DL" es el código de dos letras para Delta.
  • Aviones: Información sobre cada una de las 3.322 aeronaves físicas utilizadas.
  • weather: datos meteorológicos por hora para cada uno de los tres aeropuertos de la ciudad de Nueva York. Este marco de datos tiene 26,115 filas, que corresponden aproximadamente a (365 times 24 times 3 = 26,280 ) posibles medidas por hora que se pueden observar en tres ubicaciones en el transcurso de un año.
  • aeropuertos: nombres, códigos y ubicaciones de los 1.458 destinos nacionales.

1.4.2 marco de datos de vuelos

Comenzaremos explorando el marco de datos de vuelos y tendremos una idea de su estructura. Ejecute el siguiente código en su consola, ya sea escribiéndolo o cortándolo y pegándolo. Muestra el contenido del marco de datos de vuelos en su consola. Tenga en cuenta que, según el tamaño de su monitor, la salida puede variar ligeramente.

  • Un tibble: 336,776 x 19: Un tibble es un tipo específico de marco de datos en R. Este marco de datos en particular tiene
    • 336.776 filas correspondientes a diferentes observaciones. Aquí, cada observación es un vuelo.
    • 19 columnas correspondientes a 19 variables describiendo cada observación.

    Desafortunadamente, esta salida no nos permite explorar los datos muy bien, pero ofrece una buena vista previa. Veamos algunas formas diferentes de explorar marcos de datos.

    1.4.3 Explorando marcos de datos

    Hay muchas formas de familiarizarse con los datos contenidos en un marco de datos, como vuelos. Presentamos tres funciones que toman como su "argumento" (su entrada) el marco de datos en cuestión. También incluimos un cuarto método para explorar una columna en particular de un marco de datos:

    1. Usando la función View (), que abre el visor de datos integrado de RStudio.
    2. Usando la función glimpse (), que se incluye en el paquete dplyr.
    3. Usando la función kable (), que se incluye en el paquete knitr.
    4. Usando el "operador de extracción" $, que se usa para ver una sola variable / columna en un marco de datos.

    Ejecute View (vuelos) en su consola en RStudio, ya sea escribiéndolo o cortándolo y pegándolo en el panel de la consola. Explore este marco de datos en el visor emergente resultante. Debería acostumbrarse a ver los marcos de datos que encuentre. Tenga en cuenta la V mayúscula en Ver (). R distingue entre mayúsculas y minúsculas, por lo que recibirá un mensaje de error si ejecuta Ver (vuelos) en lugar de Ver (vuelos).

    Verificación de aprendizaje

    (LC1.3) ¿Qué hace alguna UNO fila de este conjunto de datos de vuelos a la que se refiere?

    • A. Datos sobre una aerolínea
    • B. Datos sobre un vuelo
    • C. Datos sobre un aeropuerto
    • D. Datos sobre varios vuelos

    Al ejecutar Ver (vuelos), podemos explorar los diferentes variables enumerados en las columnas. Observe que hay muchos tipos diferentes de variables. Algunas de las variables como distancia, día y arr_delay son lo que llamaremos cuantitativo variables. Estas variables son de naturaleza numérica. Otras variables aquí son categórico.

    Tenga en cuenta que si mira en la columna más a la izquierda de la salida Ver (vuelos), verá una columna de números. Estos son los números de fila del conjunto de datos. Si miras una fila con el mismo número, digamos la fila 5, puedes hacerte una idea de lo que representa cada fila. Esto le permitirá identificar qué objeto se describe en una fila determinada tomando nota de los valores de las columnas en esa fila específica. Esto a menudo se llama unidad de observación. La unidad de observación en este ejemplo es un vuelo individual que sale de la ciudad de Nueva York en 2013. Puede identificar la unidad de observación determinando qué "cosa" se mide o describe con cada una de las variables. Hablaremos más sobre las unidades de observación en la subsección 1.4.4 sobre identificación y medición variables.

    La segunda forma que cubriremos para explorar un marco de datos es usando la función glimpse () incluida en el paquete dplyr. Por lo tanto, solo puede usar la función glimpse () después de haber cargado el paquete dplyr ejecutando la biblioteca (dplyr). Esta función nos proporciona una perspectiva alternativa para explorar un marco de datos que la función Ver ():

    Observe que glimpse () le dará las primeras entradas de cada variable en una fila después del nombre de la variable. además, el tipo de datos (ver Subsección 1.2.1) de la variable se da inmediatamente después del nombre de cada variable dentro de & lt & gt. Aquí, int y dbl se refieren a "entero" y "doble", que son terminología de codificación informática para variables cuantitativas / numéricas. Los "dobles" ocupan el doble de tamaño para almacenar en una computadora en comparación con los números enteros.

    Por el contrario, chr se refiere a "carácter", que es la terminología informática para los datos de texto. En la mayoría de las formas, los datos de texto, como el transportista o el origen de un vuelo, son variables categóricas. La variable time_hour es otro tipo de datos: dttm. Estos tipos de variables representan combinaciones de fecha y hora. Sin embargo, no trabajaremos con fechas y horas en este libro, dejamos este tema para otros libros de ciencia de datos como Introducción a la ciencia de datos por Tiffany-Anne Timbers, Melissa Lee y Trevor Campbell o R para ciencia de datos (Grolemund y Wickham 2017).

    Verificación de aprendizaje

    (LC1.4) ¿Cuáles son algunos otros ejemplos en este conjunto de datos de categórico variables? ¿Qué los hace diferentes a cuantitativo variables?

    La última forma de explorar la totalidad de un marco de datos es utilizando la función kable () del paquete knitr. Exploremos los diferentes códigos de operador para todas las aerolíneas en nuestro conjunto de datos de dos maneras. Ejecute ambas líneas de código en la consola:

    A primera vista, puede parecer que no hay mucha diferencia en los resultados. Sin embargo, cuando se utilizan herramientas para producir informes reproducibles como R Markdown, el último código produce una salida que es mucho más legible y fácil de leer. Verá que usamos este estilo fácil de leer en muchos lugares del libro cuando queremos imprimir un marco de datos como una bonita tabla.

    4. $ operador

    Por último, el operador $ nos permite extraer y luego explorar una sola variable dentro de un marco de datos. Por ejemplo, ejecute lo siguiente en su consola

    Usamos el operador $ para extraer solo la variable de nombre y devolverla como un vector de longitud 16. Solo ocasionalmente exploraremos marcos de datos usando el operador $, en lugar de favorecer las funciones View () y glimpse ().

    1.4.4 Variables de identificación y medición

    Existe una sutil diferencia entre los tipos de variables que encontrará en los marcos de datos. Existen variables de identificación y variables de medida. Por ejemplo, exploremos el marco de datos de los aeropuertos mostrando el resultado de vislumbrar (aeropuertos):

    Las variables faa y name son lo que llamaremos variables de identificación, variables que identifican de forma única cada unidad de observación. En este caso, las variables de identificación identifican de forma única los aeropuertos. Estas variables se utilizan principalmente en la práctica para identificar de forma única cada fila en un marco de datos. faa proporciona el código único proporcionado por la FAA para ese aeropuerto, mientras que la variable de nombre proporciona el nombre oficial más largo del aeropuerto. Las variables restantes (lat, lon, alt, tz, dst, tzone) a menudo se denominan medición o característica variables: variables que describen propiedades de cada unidad de observación. Por ejemplo, lat y long describen la latitud y la longitud de cada aeropuerto.

    Además, a veces una sola variable puede no ser suficiente para identificar de forma única cada unidad de observación: pueden ser necesarias combinaciones de variables. Si bien no es una regla absoluta, para fines organizativos se considera una buena práctica tener sus variables de identificación en las columnas más a la izquierda de su marco de datos.

    Verificación de aprendizaje

    (LC1.5) ¿Qué propiedades de cada aeropuerto describen las variables lat, lon, alt, tz, dst y tzone en el marco de datos de los aeropuertos? Haz tu mejor conjetura.

    (LC1.6) Proporcione los nombres de las variables en un marco de datos con al menos tres variables donde una de ellas es una variable de identificación y las otras dos no. Además, cree su propio marco de datos ordenado que coincida con estas condiciones.

    1.4.5 Archivos de ayuda

    Otra característica interesante de R son los archivos de ayuda, que proporcionan documentación para varias funciones y conjuntos de datos. Puede abrir archivos de ayuda agregando un? antes del nombre de una función o marco de datos y luego ejecútelo en la consola. A continuación, se le presentará una página que muestra la documentación correspondiente, si existe. Por ejemplo, veamos el archivo de ayuda del marco de datos de vuelos.

    El archivo de ayuda debería aparecer en el panel de Ayuda de RStudio. Si tiene preguntas sobre una función o marco de datos incluido en un paquete R, debe acostumbrarse a consultar el archivo de ayuda de inmediato.

    Verificación de aprendizaje

    (LC1.7) Consulte el archivo de ayuda del marco de datos de los aeropuertos. Revise sus conjeturas anteriores sobre lo que describen las variables lat, lon, alt, tz, dst y tzone.


    Arlequin ver 3.5.2.2

    14.03.2019
    Hay nuevas funciones de R disponibles (para trabajar con la versión 3.5 de R y superior). Tenga en cuenta que estas nuevas funciones de R están integradas en archivos zip para las versiones de Windows, Mac y Linux

    02.08.2015
    Actualización de la nueva versión de arlequin ver 3.5.2.2, corrigiendo algunos errores.

    30.04.2015
    Actualización de la nueva versión de arlequin ver 3.5.2.1, corrigiendo un error en el cálculo de la diversidad molecular para secuencias de ADN (gracias a Ren Malenfant por informarlo).

    • Tenga en cuenta que ahora se pueden usar algunos programas para traducir archivos VCF a archivos de proyecto arlequin (* .arp) como:
      • Programa java PGDSpider de Heidi Lischer.
      • VCF2Arlequin Python script de Nicolas Feau (UBC, Canadá) también disponible en esta página web

      Las nuevas versiones de arlcore y arlsumstat ver 3.5.1.3 para Mac OS X están disponibles en la página de descarga.

      11.10.2010
      Kent Holsinger ha desarrollado amablemente una versión binaria para MacOSX de Winarl35 bajo WineBottler, que debe instalarse en su Mac.
      Puede encontrar más información y una versión descargable de WinArl35.dmg aquí.

      24.02.2010
      Hubo un error menor en la primera versión de Arlequin versión 3.5. Las versiones actualizadas (3.5.1.2) que corrigen este error ahora están disponibles en la página de descarga.

      ¿Por qué se llama Arlequin?

      Filosofía de Arlequín

      El objetivo de Arlequin es proporcionar al usuario medio de genética de poblaciones un conjunto bastante amplio de métodos básicos y pruebas estadísticas para extraer información sobre las características genéticas y demográficas de una colección de muestras de población.

      La interfaz gráfica está diseñada para permitir a los usuarios seleccionar rápidamente los diferentes análisis que desean realizar en sus datos. Nos pareció importante poder explorar los datos, analizar varias veces el mismo conjunto de datos desde diferentes perspectivas, con diferentes opciones seleccionadas.

      Las pruebas estadísticas implementadas en Arlequin se han elegido de manera que minimicen los supuestos ocultos y sean lo más potentes posible. Por lo tanto, a menudo toman la forma de pruebas de permutación o pruebas exactas, con algunas excepciones.

      Finalmente, queríamos que Arlequin pudiera manejar datos genéticos en muchas formas diferentes y tratar de realizar los mismos tipos de análisis independientemente del formato de los datos.

      Debido a que Arlequin tiene un rico conjunto de características y muchas opciones, significa que el usuario tiene que dedicar algún tiempo a aprenderlas. Sin embargo, esperamos que la curva de aprendizaje no sea tan pronunciada.

      Arlequin está disponible de forma gratuita, siempre que tengamos suficientes recursos locales para apoyar el desarrollo del programa.

      Métodos implementados

      Requisitos del sistema

      • Windows 95/98 / NT / 2000 / XP / 7/8 (probablemente 10)
      • Un mínimo de 512 MB de RAM y más para evitar intercambiar
      • Al menos 30 Mb de espacio libre en el disco duro

      Instalación

      1. Descargue Arlequin35.zip en cualquier directorio temporal.
      2. Extraiga todos los archivos contenidos en Arlequin35.zip en el directorio de su elección.
      3. Inicie Arlequin haciendo doble clic en el archivo WinArl35.exe, que es el archivo ejecutable principal.

      Configuración

      1. Elija qué editor de texto utilizar al editar archivos de proyecto en la pestaña "Configuración de Arlequin".
      2. Busque el programa Rcmd.exe para incrustar gráficos en su proyecto de resultados (necesita que esté instalado el paquete estadístico R)

      Enlaces

      Citación

      Asegúrese de citar la referencia correcta si está utilizando la versión 3.5.x de Arlequin:


      ESTADÍSTICAS: ESTADÍSTICAS DESCRIPTIVAS E INFERENCIALES

      La estadística descriptiva [4] intenta describir la relación entre variables en una muestra o población. Las estadísticas descriptivas proporcionan un resumen de los datos en forma de media, mediana y moda. La estadística inferencial [4] utiliza una muestra aleatoria de datos tomados de una población para describir y hacer inferencias sobre toda la población. Es valioso cuando no es posible examinar a cada miembro de una población completa. Los ejemplos de estadística descriptiva e inferencial se ilustran en la Tabla 1.

      Tabla 1

      Ejemplo de estadística descriptiva e inferencial

      Estadísticas descriptivas

      La medida en que las observaciones se agrupan alrededor de una ubicación central se describe mediante la tendencia central y la extensión hacia los extremos se describe mediante el grado de dispersión.

      Medidas de tendencia central

      Las medidas de tendencia central son media, mediana y moda. [6] La media (o el promedio aritmético) es la suma de todos los puntajes divididos por el número de puntajes. La media puede estar profundamente influenciada por las variables extremas. Por ejemplo, la estancia media de los pacientes con intoxicación por organofosforados en la UCI puede verse influida por un solo paciente que permanece en la UCI durante unos 5 meses debido a la septicemia. Los valores extremos se denominan valores atípicos. La fórmula de la media es

      Significar,

      dónde X = cada observación y norte = número de observaciones. La mediana [6] se define como la mitad de una distribución en los datos clasificados (con la mitad de las variables de la muestra por encima y la mitad por debajo del valor de la mediana), mientras que la moda es la variable que aparece con más frecuencia en una distribución. El rango define la extensión o variabilidad de una muestra. [7] Se describe mediante los valores mínimo y máximo de las variables. Si clasificamos los datos y después de la clasificación, agrupamos las observaciones en percentiles, podemos obtener mejor información del patrón de dispersión de las variables. En percentiles, clasificamos las observaciones en 100 partes iguales. Entonces podemos describir 25%, 50%, 75% o cualquier otra cantidad percentil. La mediana es el percentil 50. El rango intercuartílico serán las observaciones en el medio 50% de las observaciones sobre la mediana (percentil 25 -75). La varianza [7] es una medida de cuán dispersa está la distribución. Da una indicación de qué tan cerca se agrupa un grupo de observación individual con respecto al valor medio. La varianza de una población se define mediante la siguiente fórmula:

      donde & # x003c3 2 es la varianza de la población, X es la media de la población, XI es el I el elemento de la población y norte es el número de elementos de la población. La varianza de una muestra se define mediante una fórmula ligeramente diferente:

      dónde s 2 es la varianza muestral, x es la media muestral, xI es el I th elemento de la muestra yn es el número de elementos de la muestra. The formula for the variance of a population has the value ‘norte’ as the denominator. The expression ‘norte𢄡’ is known as the degrees of freedom and is one less than the number of parameters. Each observation is free to vary, except the last one which must be a defined value. The variance is measured in squared units. To make the interpretation of the data simple and to retain the basic unit of observation, the square root of variance is used. The square root of the variance is the standard deviation (SD).[8] The SD of a population is defined by the following formula:

      where σ is the population SD, X is the population mean, XI is the I th element from the population and norte is the number of elements in the population. The SD of a sample is defined by slightly different formula:

      dónde s is the sample SD, X is the sample mean, xI is the I th element from the sample and norte is the number of elements in the sample. An example for calculation of variation and SD is illustrated in Table 2 .

      Table 2

      Example of mean, variance, standard deviation

      Normal distribution or Gaussian distribution

      Most of the biological variables usually cluster around a central value, with symmetrical positive and negative deviations about this point.[1] The standard normal distribution curve is a symmetrical bell-shaped. In a normal distribution curve, about 68% of the scores are within 1 SD of the mean. Around 95% of the scores are within 2 SDs of the mean and 99% within 3 SDs of the mean [ Figure 2 ].

      Normal distribution curve

      Skewed distribution

      It is a distribution with an asymmetry of the variables about its mean. In a negatively skewed distribution [ Figure 3 ], the mass of the distribution is concentrated on the right of Figure 1 . In a positively skewed distribution [ Figure 3 ], the mass of the distribution is concentrated on the left of the figure leading to a longer right tail.

      Curves showing negatively skewed and positively skewed distribution

      Inferential statistics

      In inferential statistics, data are analysed from a sample to make inferences in the larger collection of the population. The purpose is to answer or test the hypotheses. A hypothesis (plural hypotheses) is a proposed explanation for a phenomenon. Hypothesis tests are thus procedures for making rational decisions about the reality of observed effects.

      Probability is the measure of the likelihood that an event will occur. Probability is quantified as a number between 0 and 1 (where 0 indicates impossibility and 1 indicates certainty).

      In inferential statistics, the term ‘null hypothesis’ (H0H-naught,’ ‘H-null’) denotes that there is no relationship (difference) between the population variables in question.[9]

      Alternative hypothesis (H1 y Ha) denotes that a statement between the variables is expected to be true.[9]

      La PAG value (or the calculated probability) is the probability of the event occurring by chance if the null hypothesis is true. La PAG value is a numerical between 0 and 1 and is interpreted by researchers in deciding whether to reject or retain the null hypothesis [ Table 3 ].

      Table 3

      PAG values with interpretation

      Si PAG value is less than the arbitrarily chosen value (known as α or the significance level), the null hypothesis (H0) is rejected [ Table 4 ]. However, if null hypotheses (H0) is incorrectly rejected, this is known as a Type I error.[11] Further details regarding alpha error, beta error and sample size calculation and factors influencing them are dealt with in another section of this issue by Das S et al.[12]

      Table 4

      Illustration for null hypothesis

      PARAMETRIC AND NON-PARAMETRIC TESTS

      Numerical data (quantitative variables) that are normally distributed are analysed with parametric tests.[13]

      Two most basic prerequisites for parametric statistical analysis are:

      The assumption of normality which specifies that the means of the sample group are normally distributed

      The assumption of equal variance which specifies that the variances of the samples and of their corresponding population are equal.

      However, if the distribution of the sample is skewed towards one side or the distribution is unknown due to the small sample size, non-parametric[14] statistical techniques are used. Non-parametric tests are used to analyse ordinal and categorical data.

      Parametric tests

      The parametric tests assume that the data are on a quantitative (numerical) scale, with a normal distribution of the underlying population. The samples have the same variance (homogeneity of variances). The samples are randomly drawn from the population, and the observations within a group are independent of each other. The commonly used parametric tests are the Student's t-test, analysis of variance (ANOVA) and repeated measures ANOVA.

      Student's t-test

      Student's t-test is used to test the null hypothesis that there is no difference between the means of the two groups. It is used in three circumstances:

      To test if a sample mean (as an estimate of a population mean) differs significantly from a given population mean (this is a one-sample t-test)

      The formula for one sample t-test is

      dónde X = sample mean, tu = population mean and SE = standard error of mean

      To test if the population means estimated by two independent samples differ significantly (the unpaired t-test). The formula for unpaired t-test is:

      dónde X1 − X2 is the difference between the means of the two groups and SE denotes the standard error of the difference.

      To test if the population means estimated by two dependent samples differ significantly (the paired t-test). A usual setting for paired t-test is when measurements are made on the same subjects before and after a treatment.

      The formula for paired t-test is:

      dónde D is the mean difference and SE denotes the standard error of this difference.

      The group variances can be compared using the F-test. La F-test is the ratio of variances (var l/var 2). If F differs significantly from 1.0, then it is concluded that the group variances differ significantly.

      Analysis of variance

      The Student's t-test cannot be used for comparison of three or more groups. The purpose of ANOVA is to test if there is any significant difference between the means of two or more groups.

      In ANOVA, we study two variances – (a) between-group variability and (b) within-group variability. The within-group variability (error variance) is the variation that cannot be accounted for in the study design. It is based on random differences present in our samples.

      However, the between-group (or effect variance) is the result of our treatment. These two estimates of variances are compared using the F-test.

      A simplified formula for the F statistic is:

      dónde MSB is the mean squares between the groups and MSw is the mean squares within groups.

      Repeated measures analysis of variance

      As with ANOVA, repeated measures ANOVA analyses the equality of means of three or more groups. However, a repeated measure ANOVA is used when all variables of a sample are measured under different conditions or at different points in time.

      As the variables are measured from a sample at different points of time, the measurement of the dependent variable is repeated. Using a standard ANOVA in this case is not appropriate because it fails to model the correlation between the repeated measures: The data violate the ANOVA assumption of independence. Hence, in the measurement of repeated dependent variables, repeated measures ANOVA should be used.

      Non-parametric tests

      When the assumptions of normality are not met, and the sample means are not normally, distributed parametric tests can lead to erroneous results. Non-parametric tests (distribution-free test) are used in such situation as they do not require the normality assumption.[15] Non-parametric tests may fail to detect a significant difference when compared with a parametric test. That is, they usually have less power.

      As is done for the parametric tests, the test statistic is compared with known values for the sampling distribution of that statistic and the null hypothesis is accepted or rejected. The types of non-parametric analysis techniques and the corresponding parametric analysis techniques are delineated in Table 5 .

      Table 5

      Analogue of parametric and non-parametric tests

      Median test for one sample: The sign test and Wilcoxon's signed rank test

      The sign test and Wilcoxon's signed rank test are used for median tests of one sample. These tests examine whether one instance of sample data is greater or smaller than the median reference value.

      This test examines the hypothesis about the median 㮀 of a population. It tests the null hypothesis H0 = 㮀. When the observed value (Xi) is greater than the reference value (㮀), it is marked as+. If the observed value is smaller than the reference value, it is marked as − sign. If the observed value is equal to the reference value (㮀), it is eliminated from the sample.

      If the null hypothesis is true, there will be an equal number of + signs and − signs.

      The sign test ignores the actual values of the data and only uses + or − signs. Therefore, it is useful when it is difficult to measure the values.

      Wilcoxon's signed rank test

      There is a major limitation of sign test as we lose the quantitative information of the given data and merely use the + or – signs. Wilcoxon's signed rank test not only examines the observed values in comparison with 㮀 but also takes into consideration the relative sizes, adding more statistical power to the test. As in the sign test, if there is an observed value that is equal to the reference value 㮀, this observed value is eliminated from the sample.

      Wilcoxon's rank sum test ranks all data points in order, calculates the rank sum of each sample and compares the difference in the rank sums.

      Mann-Whitney test

      It is used to test the null hypothesis that two samples have the same median or, alternatively, whether observations in one sample tend to be larger than observations in the other.

      Mann–Whitney test compares all data (xi) belonging to the X group and all data (yi) belonging to the Y group and calculates the probability of xi being greater than yi: PAG (xi > yi). The null hypothesis states that PAG (xi > yi) = PAG (xi < yi) =1/2 while the alternative hypothesis states that PAG (xi > yi) 𢘁/2.

      Kolmogorov-Smirnov test

      The two-sample Kolmogorov-Smirnov (KS) test was designed as a generic method to test whether two random samples are drawn from the same distribution. The null hypothesis of the KS test is that both distributions are identical. The statistic of the KS test is a distance between the two empirical distributions, computed as the maximum absolute difference between their cumulative curves.

      Kruskal-Wallis test

      The Kruskal–Wallis test is a non-parametric test to analyse the variance.[14] It analyses if there is any difference in the median values of three or more independent samples. The data values are ranked in an increasing order, and the rank sums calculated followed by calculation of the test statistic.

      Jonckheere test

      In contrast to Kruskal–Wallis test, in Jonckheere test, there is an a priori ordering that gives it a more statistical power than the Kruskal–Wallis test.[14]

      Friedman test

      The Friedman test is a non-parametric test for testing the difference between several related samples. The Friedman test is an alternative for repeated measures ANOVAs which is used when the same parameter has been measured under different conditions on the same subjects.[13]

      Tests to analyse the categorical data

      Chi-square test, Fischer's exact test and McNemar's test are used to analyse the categorical or nominal variables. The Chi-square test compares the frequencies and tests whether the observed data differ significantly from that of the expected data if there were no differences between groups (i.e., the null hypothesis). It is calculated by the sum of the squared difference between observed (O) and the expected (mi) data (or the deviation, D) divided by the expected data by the following formula:

      A Yates correction factor is used when the sample size is small. Fischer's exact test is used to determine if there are non-random associations between two categorical variables. It does not assume random sampling, and instead of referring a calculated statistic to a sampling distribution, it calculates an exact probability. McNemar's test is used for paired nominal data. It is applied to 2 × 2 table with paired-dependent samples. It is used to determine whether the row and column frequencies are equal (that is, whether there is ‘marginal homogeneity’). The null hypothesis is that the paired proportions are equal. The Mantel-Haenszel Chi-square test is a multivariate test as it analyses multiple grouping variables. It stratifies according to the nominated confounding variables and identifies any that affects the primary outcome variable. If the outcome variable is dichotomous, then logistic regression is used.


      1.2: Statistical software

      GNU PSPP is a program for statistical analysis of sampled data. It is a free as in freedom replacement for the proprietary program SPSS, and appears very similar to it with a few exceptions.

      The most important of these exceptions are, that there are no &ldquotime bombs&rdquo your copy of PSPP will not &ldquoexpire&rdquo or deliberately stop working in the future. Neither are there any artificial limits on the number of cases or variables which you can use. There are no additional packages to purchase in order to get &ldquoadvanced&rdquo functions all functionality that PSPP currently supports is in the core package.

      PSPP is a stable and reliable application. It can perform descriptive statistics, T-tests, anova, linear and logistic regression, measures of association, cluster analysis, reliability and factor analysis, non-parametric tests and more. Its backend is designed to perform its analyses as fast as possible, regardless of the size of the input data. You can use PSPP with its graphical interface or the more traditional syntax commands.

      A brief list of some of the PSPP's features follows below. We also made available a page with screenshots and sample output. PSPP has:

      • Support for over 1 billion cases.
      • Support for over 1 billion variables.
      • Syntax and data files which are compatible with those of SPSS.
      • A choice of terminal or graphical user interface.
      • A choice of text, postscript, pdf, opendocument or html output formats.
      • Inter-operability with Gnumeric, LibreOffice, OpenOffice.Org and other free software.
      • Easy data import from spreadsheets, text files and database sources.
      • The capability to open, analyse and edit two or more datasets concurrently. They can also be merged, joined or concatenated.
      • A user interface supporting all common character sets and which has been translated to multiple languages.
      • Fast statistical procedures, even on very large data sets.
      • No license fees.
      • No expiration period.
      • No unethical &ldquoend user license agreements&rdquo.
      • A fully indexed user manual. It is licensed under the GPLv3 or later.
      • Portability Runs on many different computers and many different operating systems (GNU or GNU/Linux are the prefered platforms, but we have had many reports that it runs well on other systems too).

      PSPP is particularly aimed at statisticians, social scientists and students requiring fast convenient analysis of sampled data.

      Downloading PSPP

      As with most GNU software, PSPP can be found on the main GNU ftp server: http://ftp.gnu.org/gnu/pspp/ (via HTTP) and ftp://ftp.gnu.org/gnu/pspp/ (via FTP). It can also be found on the GNU mirrors please use a mirror if possible.

      There are some additional ways you can download or otherwise obtain PSPP.

      Documentation

      Documentation for PSPP is available online, as is documentation for most GNU software. You may also find more information about PSPP by running info pspp o man pspp, or by looking at /usr/share/doc/pspp/, /usr/local/doc/pspp/, or similar directories on your system. A brief summary is available by running pspp --help.

      A developer's manual is also available in various formats. Developers of software designed to interoperate with PSPP or SPSS will find this manual's appendices particularly valuable, because they specify the data file formats in great detail.

      A tutorial independently published by Prof. Gary Fisk may also be helpful to those first starting out with PSPP.

      Further information

      For further information, please browse our list of frequently asked questions to see if your issue is mentioned there. If it is not, you might also want to peruse the archives of our mailing list, pspp-users the issue may have been discussed there. Failing that, you are welcome to subscribe to the list, and send a question of your own.

      If you believe you have found a bug in PSPP, please report it either by sending a message to the mailing list bug-gnu-pspp or by using the bug tracker. To privately report a security vulnerability in GNU PSPP, please send your report to the pspp-security mailing list.

      Announcements about PSPP are made on pspp-announce as well as (in common with most other GNU software) info-gnu.

      Getting involved

      Development of PSPP and GNU in general, is a volunteer effort, and you can contribute. For information, please read How to help GNU. If you'd like to get involved, it's a good idea to join the discussion mailing list (see above).

      Test releases Trying the latest test release (when available) is always appreciated. Test releases of PSPP can be found at http://alpha.gnu.org/gnu/pspp/ (via HTTP) and ftp://alpha.gnu.org/gnu/pspp/ (via FTP). Reliability and accuracy of PSPP is something we take seriously. Accordingly, in addition to regular manual testing, snapshot builds including automatic regression tests are typically run every day. Development For development sources, issue trackers, and other information, please see the PSPP project page at savannah.gnu.org. Translating PSPP To translate PSPP's messages into other languages, please see the Translation Project page for PSPP. If you have a new translation of the message strings, or updates to the existing strings, please have the changes made in this repository. Only translations from this site will be incorporated into PSPP. For more information, see the Translation Project. Maintainer PSPP is currently being maintained by Ben Pfaff and John Darrington. Please use the mailing lists for contact.

      Licensing

      PSPP is free software you can redistribute it and/or modify it under the terms of the GNU General Public License as published by the Free Software Foundation either version 3 of the License, or (at your option) any later version.

      &ldquoThe Free Software Foundation (FSF) is a nonprofit with a worldwide mission to promote computer user freedom. We defend the rights of all software users.&rdquo

      Please send general FSF & GNU inquiries to [email protected]>. There are also other ways to contact the FSF. Broken links and other corrections or suggestions can be sent to [email protected]>.

      Please see the Translations README for information on coordinating and submitting translations of this article.


      What is Statistical Analysis?

      First, let’s clarify that “statistical analysis” is just the second way of saying “statistics.” Now, the official definition:

      Statistical analysis is a study, a science of collecting , organizing, exploring, interpreting, and presenting data and uncovering patterns and trends .

      Many businesses rely on statistical analysis and it is becoming more and more important. One of the main reasons is that statistical data is used to predict future trends and to minimize risks.

      Furthermore, if you look around you, you will see a huge number of products (your mobile phone for example) that have been improved thanks to the results of the statistical research and analysis.

      Here are some of the fields where statistics play an important role:

        data collection methods, and analysis
    • Business intelligence
    • Data analysis
    • SEO and optimization for user search intent
    • Financial analysis and many others.
    • Statistics allows businesses to dig deeper into specific information to see the current situations, the future trends and to make the most appropriate decisions.

      There are two key types of statistical analysis: descriptive and inference.

      The Two Main Types of Statistical Analysis

      In the real world of analysis, when analyzing information, it is normal to use both descriptive and inferential types of statistics.

      Commonly, in many research run on groups of people (such as marketing research for defining market segments), are used both descriptive and inferential statistics to analyze results and come up with conclusions.

      What is descriptive and inferential statistics? What is the difference between them?

      Descriptive Type of Statistical Analysis

      As the name suggests, the descriptive statistic is used to describe! It describes the basic features of information and shows or summarizes data in a rational way. Descriptive statistics is a study of quantitatively describing.

      This type of statistics draws in all of the data from a certain population (a population is a whole group, it is every member of this group) or a sample of it. Descriptive statistics can include numbers, charts, tables, graphs, or other data visualization types to present raw data.

      However, descriptive statistics do not allow making conclusions. You can not get conclusions and make generalizations that extend beyond the data at hand. With descriptive statistics, you can simply describe what is and what the data present.

      Por ejemplo, if you have a data population that includes 30 workers in a business department, you can find the average of that data set for those 30 workers. However, you can’t discover what the eventual average is for all the workers in the whole company using just that data. Imagine, this company has 10 000 workers.

      Despite that, this type of statistics is very important because it allows us to show data in a meaningful way. It also can give us the ability to make a simple interpretation of the data.

      In addition, it helps us to simplify large amounts of data in a reasonable way.

      Inferential Type of Statistical Analysis

      As you see above, the main limitation of the descriptive statistics is that it only allows you to make summations about the objects or people that you have measured.

      It is a serious limitation. This is where inferential statistics come.

      Inferential statistics is a result of more complicated mathematical estimations, and allow us to infer trends about a larger population based on samples of “subjects” taken from it.

      This type of statistical analysis is used to study the relationships between variables within a sample, and you can make conclusions, generalizations or predictions about a bigger population. In other words, the sample accurately represents the population.

      Moreover, inference statistics allows businesses and other organizations to test a hypothesis and come up with conclusions about the data.

      One of the key reasons for the existing of inferential statistics is because it is usually too costly to study an entire population of people or objects.

      To sums up the above two main types of statistical analysis, we can say that descriptive statistics are used to describe data. Inferential statistics go further and it is used to infer conclusions and hypotheses.

      Other Types of Statistics

      While the above two types of statistical analysis are the main, there are also other important types every scientist who works with data should know.

      Predictive Analytics

      If you want to make predictions about future events, predictive analysis is what you need. This analysis is based on current and historical facts.

      Predictive analytics uses statistical algorithms and machine learning techniques to define the likelihood of future results, behavior, and trends based on both new and historical data.

      Data-driven marketing, financial services, online services providers, and insurance companies are among the main users of predictive analytics.

      More and more businesses are starting to implement predictive analytics to increase competitive advantage and to minimize the risk associated with an unpredictable future.

      Predictive analytics can use a variety of techniques such as data mining, modeling, artificial intelligence, machine learning and etc. to make important predictions about the future.

      It is important to note that no statistical method can “predict” the future with 100% surety. Businesses use these statistics to answer the question “ What might happen? & # 8220. Remember the basis of predictive analytics is based on probabilities.

      Prescriptive Analytics

      Prescriptive analytics is a study that examines data to answer the question “ What should be done? ” It is a common area of business analysis dedicated to identifying the best movie or action for a specific situation.

      Prescriptive analytics aims to find the optimal recommendations for a decision making process. It is all about providing advice.

      Prescriptive analytics is related to descriptive and predictive analytics. While descriptive analytics describe what has happened and predictive analytics helps to predict what might happen, prescriptive statistics aims to find the best options among available choices.

      Prescriptive analytics uses techniques such as simulation, graph analysis, business rules, algorithms, complex event processing, recommendation engines, and machine learning.

      Causal Analysis

      When you would like to understand and identify the reasons why things are as they are, causal analysis comes to help. This type of analysis answer the question “Why?”

      The business world is full of events that lead to failure. The causal seeks to identify the reasons why? It is better to find causes and to treat them instead of treating symptoms.

      Causal analysis searches for the root cause – the basic reason why something happens.

      Causal analysis is a common practice in industries that address major disasters. However, it is becoming more popular in the business, especially in IT field. For example, the causal analysis is a common practice in quality assurance in the software industry.

      So, let’s sum the goals of casual analysis:

      • To identify key problem areas.
      • To investigate and determine the root cause.
      • To understand what happens to a given variable if you change another.

      Exploratory Data Analysis (EDA)

      Exploratory data analysis (EDA) is a complement to inferential statistics. It is used mostly by data scientists.

      EDA is an analysis approach that focuses on identifying general patterns in the data and to find previously unknown relationships.

      The purpose of exploratory data analysis is:

      • Check mistakes or missing data.
      • Discover new connections.
      • Collect maximum insight into the data set.
      • Check assumptions and hypotheses.

      EDA alone should not be used for generalizing or predicting. EDA is used for taking a bird’s eye view of the data and trying to make some feeling or sense of it. Commonly, it is the first step in data analysis, performed before other formal statistical techniques.

      Mechanistic Analysis

      Mechanistic Analysis is not a common type of statistical analysis. However it worth mentioning here because, in some industries such as big data analysis, it has an important role.


      The mechanistic analysis is about understanding the exact changes in given variables that lead to changes in other variables. However, mechanistic does not consider external influences. The assumption is that a given system is affected by the interaction of its own components.

      It is useful on those systems for which there are very clear definitions. Biological science, for example, can make use of.


      WinDV video tutorials

      Notify me when software updated or report software

      This is so awesome. Been looking for this forever. Thank you so much!

      A very simple to use product. Very pleased I found it. I want to capture live from my mini DV camera and it does that perfectly.

      2/1/2021
      I've got 100's of hours of DV video that I have been attempting to transfer to disk for the last 10 years. I purchased a Matrox MXO2 Mini a while back to do this. I always had issues with it. It was always a pain to get it to connect. I also realized after capturing many hours of footage that the AVI codec used to capture is only available if you install the Matrox software that comes with the hardware. They provide the codec for download but it didn't work for me on Windows 10. Anyway, the power supply on the MXO2 just went out on me so the unit is dead. My Win 7 box with the Firewire port is nearing end of life so I need to get this footage transferred before it's too late.

      WinDV is the simplest and most reliable way to capture DV video I have come across. You can run it right from the exe. No install is needed. Starts up and connects to the camera immediately. I have been capturing 2 hour HI8 tapes with zero issues. It looks like it defaults to files that are 12.5 minutes in length (this can be changed). This puts the file size about 1.8 GB per 12.5 minutes instead if a single 24 GB+ file. Makes it easier to move around and open up in other apps. I copied these files to my Win 10 box and imported them into Adobe Premiere. There was a seamless transition between clips. No codec issues either. I wish I would have come across this software years ago.

      Thank you for this tool. It works very good. Glad I found this one. I use it at an old (offline) 32 bit Windows 7 laptop. Hardware is from 2005 (Vista-Time).

      I was stuggling to find a simple video capture software for my 2003 Sony DV VideoCam on my 64-bit Win7 OS. Microsoft does not support Win Live Essentials which includes Video Capture as of January 2020. I simply needed something to get digital video off the DV tapes into a MPEG4 or AVI format through my PCIE firewire card. This program works PERFECT. If you have a system that uses Win7 and a fierewire (I installed the firewire card long after I bought this PC) and your PC will recognize the DV camera when plugged into the firewire (as does mine) then this program works very nice.

      Explanation:
      NEW SOFTWARE = New tool since your last visit
      NEW VERSION = New version since your last visit
      NEW REVIEW = New review since your last visit
      NEW VERSION = New version

      Latest version
      Version number / Beta version number / Update version number and when it whas released.


      Ver el vídeo: SAP2000 - 01 Introductory Tutorial: Watch u0026 Learn (Enero 2022).