در ادامه این مقاله از وبسایت اس‌دیتا به بررسی مفاهیم پایه آماری مانند میانگین، واریانس و انحراف معیار را می‌پردازیم.
مفاهیم پایه آماری مانند میانگین، واریانس و انحراف معیار، ابزارهای مهمی در توصیف و تحلیل داده‌ها هستند.
در ادامه به توضیح این مفاهیم پایه آماری می‌پردازیم. با بررسی این موضوعات می‌توانید مباحث زیر مجموعه این مورد را به خوبی بررسی کنید.
در این بخش به ببرسی مفاهیم اصلی آماری می‌پردازیم.
میانگین (mean) مجموع تمام مقادیر یک مجموعه داده را بر تعداد این مقادیر محاسبه می‌کند. با این کار، میانگین به ما نشان می‌دهد که مقدار میانگین داده‌ها در کجا قرار دارد و به‌عنوان یک معیار مرکزی مهم در توصیف داده‌ها به کار می‌رود.
واریانس (variance) میزان پراکندگی داده‌ها در مجموعه داده را نشان می‌دهد. برای محاسبه واریانس، مربع فاصله هر داده از میانگین محاسبه شده و مجموع این مقدارها بر تعداد داده‌ها تقسیم می‌شود. واریانس از اهمیت بالایی در تحلیل داده‌ها برخوردار است، زیرا به ما اجازه می‌دهد بفهمیم که چقدر داده‌ها از همدیگر فاصله دارند.
انحراف معیار (standard deviation) معیار دیگری است که میزان پراکندگی داده‌ها را نشان می‌دهد.
انحراف معیار برابر با ریشه مربعی واریانس است و به صورت عمومی برای توصیف پراکندگی داده‌ها استفاده می‌شود. به عبارت دیگر، انحراف معیار نشان می‌دهد که داده‌ها چقدر از میانگین فاصله دارند.
با استفاده از میانگین، واریانس و انحراف معیار، می‌توان داده‌ها را به شکلی ریاضی توصیف کرد و مشخص کرد که داده‌ها چقدر پراکنده و یا تمرکز شده هستند.
این مفاهیم پایه آماری در بسیاری از حوزه‌های علمی و صنعتی، از جمله برنامه‌ریزی، مهندسی، علوم اجتماعی و پزشکی به کار می‌روند.
در مفاهیم پایه آماری مانند میانگین، واریانس و انحراف معیار تفاوت‌هایی وجود دارد که باید بررسی شوند.
واریانس و انحراف معیار هر دو معیارهایی برای اندازه‌گیری پراکندگی داده‌ها هستند، اما با توجه به تفاوت‌هایی که در روش محاسبه و استفاده از آن‌ها وجود دارد، این دو معیار به دلایل مختلفی استفاده می‌شوند.
واریانس به صورت مجموع مربع فاصله هر داده از میانگین تعریف می‌شود و به ما نشان می‌دهد که داده‌ها چقدر از میانگین فاصله دارند.
با این حال، به دلیل اینکه واریانس مربع فاصله داده‌ها را محاسبه می‌کند، این معیار برای توصیف واقعیت پراکندگی داده‌ها ممکن است کمی غیر معنی‌دار باشد، زیرا ممکن است پراکندگی داده‌ها در واقع کمتر از مقدار واریانس باشد.
به عنوان مثال، در مجموعه داده‌ای که تمام داده‌ها برابر با صفر باشند، واریانس نیز برابر با صفر خواهد بود. این به این معنی است که همه داده‌ها در کنار هم قرار دارند و هیچ پراکندگی بین آن‌ها وجود ندارد.
با این حال، انحراف معیار همچنان برابر با صفر نخواهد بود، زیرا این معیار محاسبه می‌کند که داده‌ها چقدر از میانگین فاصله دارند، بنابراین در این حالت، میانگین و انحراف معیار هر دو برابر با صفر خواهند بود، اما واریانس به دلیل روش محاسبه خود، برابر با صفر خواهد بود.
با این حال، انحراف معیار معمولاً در مقایسه با واریانس بیشتر به عنوان یک معیار پراکندگی داده‌ها استفاده می‌شود، زیرا این معیار به ما نشان می‌دهد که داده‌ها چقدر از میانگین فاصله دارند و با توجه به اینکه انحراف معیار مبتنی بر فاصله داده‌ها است، به همین دلیل ممکن است برای توصیف واقعیت پراکندگی داده‌ها بهتر عمل کند.
واریانس و انحراف معیار در تحلیل داده‌های پویا هم معنی دارند. در واقع، هر دو معیار برای توصیف پراکندگی داده‌ها در طول زمان مورد استفاده قرار می‌گیرند.
در تحلیل داده‌های پویا، می‌توان از واریانس و انحراف معیار برای بررسی تغییرات داده‌ها در طول زمان استفاده کرد.
به عنوان مثال، می‌توان با محاسبه واریانس یا انحراف معیار از داده‌های ماهانه یک شاخص اقتصادی، تغییرات آن در طول زمان را بررسی کرد. این معیارها می‌توانند به ما کمک کنند تا به این مسئله پاسخ دهیم که آیا شاخص اقتصادی در طول زمان پایدار بوده است یا نه، یا آیا شاخص در دوره‌های خاصی دچار تغییرات قابل توجهی شده است یا خیر.
با این حال، در تحلیل داده‌های پویا، به دلیل اینکه داده‌ها در طول زمان تغییر می‌کنند، ممکن است نیاز به استفاده از روش‌های متفاوت تحلیلی باشد.
به عنوان مثال، برای بررسی تغییرات داده‌ها در طول زمان، ممکن است نیاز به استفاده از روش‌های زمانی مانند مدل‌های سری زمانی باشد که به ما اجازه می‌دهند تغییرات داده‌ها را در طول زمان به صورت دقیق‌تر بررسی کنیم. مفاهیم پایه آماری مانند میانگین، واریانس و انحراف معیار مطالبی به این شکل در تحلیل داده‌های پویا استفاده می‌شوند.
در تحلیل داده‌های پویا، علاوه بر واریانس و انحراف معیار، روش‌های دیگری نیز برای تحلیل داده‌های پویا وجود دارند. در زیر به برخی از این روش‌ها اشاره می‌کنم:
این مدل‌ها به ما اجازه می‌دهند تغییرات داده‌ها در طول زمان را به صورت دقیق‌تر بررسی کنیم. مدل‌های سری زمانی معمولاً شامل تحلیل پایه‌ای مانند تجزیه و تحلیل ترندها، مدل‌های ARIMA، مدل‌های تبدیل موجک و تحلیل طیفی هستند.
در این روش، داده‌های پویا به چندین عامل تقسیم می‌شوند و تحلیل بعدی بر روی این عامل‌ها انجام می‌شود. این روش به ما اجازه می‌دهد تا عوامل مهمی که ممکن است در تغییرات داده‌ها تأثیر داشته باشند، شناسایی کنیم.
این روش به ما اجازه می‌دهد تا داده‌های مشابه را در یک خوشه قرار داده و تحلیل بعدی را روی هر خوشه انجام دهیم. با استفاده از این روش، می‌توانیم الگوهای مشترک در داده‌ها را شناسایی کنیم و اطلاعات بیشتری درباره روند تغییرات داده‌ها به دست آوریم.
این مدل‌ها با استفاده از شبکه‌های عصبی، تغییرات پویای داده‌ها را در طول زمان بررسی می‌کنند. این مدل‌ها به ما اجازه می‌دهند تا الگوهای پنهان در داده‌های پویا را شناسایی کنیم و پیشبینی دقیق‌تری از روند تغییرات داده‌ها داشته باشیم.
این روش‌ها تنها چند مثال از روش‌های موجود برای تحلیل داده‌های پویا هستند و هر کدام از آن‌ها در شرایط و مسائل مختلف می‌توانند مفید باشند.
بسته به مسئله مورد بررسی، روش‌های مختلف تحلیلی می‌توانند مناسب باشند. مفاهیم پایه آماری مانند میانگین، واریانس و انحراف معیار از اصول پایه و مهم در این زمینه به حساب می‌آیند. به عنوان مثال، روش‌های دیگری که در تحلیل داده‌های پویا مورد استفاده قرار می‌گیرند:
رگرسیون با متغیرهای زمانی: در این روش، متغیرهای زمانی مثل سال، ماه، روز و غیره به مدل رگرسیون اضافه می‌شوند تا تأثیر آن‌ها بر روی متغیر وابسته بررسی شود.
در این روش، احتمالات انتقال از یک حالت به حالت دیگر در زمان‌های مختلف بررسی می‌شود. این روش به ما اجازه می‌دهد تا تغییرات داده‌ها در طول زمان را به صورت یک فرایند تصادفی مدل کنیم و از آن برای پیشبینی آینده استفاده کنیم.
این روش برای تحلیل سیگنال‌های پویا مانند سیگنال‌های صوتی یا برقی استفاده می‌شود. با استفاده از تحلیل موجک، می‌توانیم اطلاعات بیشتری درباره تغییرات سیگنال در طول زمان بدست آوریم.
در این روش، احتمالات پارامترهای مدل با استفاده از بیزی به روزرسانی می‌شود. این روش به ما اجازه می‌دهد تا در طول زمان مدل خود را به روز رسانی کنیم و از آن برای پیشبینی استفاده کنیم.
استفاده از هر یک از این روش‌ها بسته به مسئله مورد بررسی و نیازهای تحلیلی متفاوت است.
مثلاً در صنعت بورس، برای پیشبینی قیمت سهام، مدل‌های سری زمانی و مدل‌های شبکه عصبی معمولاً بیشتر مورد استفاده قرار می‌گیرند.
در حالی که در حوزه سلامت، تحلیل موجک و مدل‌های بیزی ممکن است بیشتر مورد استفاده قرار گیرند.
در این مقاله در خصوص مفاهیم پایه آماری مانند میانگین، واریانس و انحراف معیار صحبت شد. برای اطلاعات بیشتر می‌توانید به وبسایت اس دیتا مراجعه کنید.