गणितीय आँकड़ों और आँकड़ों के बीच क्या अंतर है?

Question

गणितीय आँकड़ों और आँकड़ों का अंतर क्या है?

मैंने पढ़ा है यह :

सांख्यिकी डेटा के संग्रह, संगठन, विश्लेषण और व्याख्या का अध्ययन है। यह इसके सभी पहलुओं से संबंधित है, जिसमें सर्वेक्षण और प्रयोगों के डिजाइन के संदर्भ में डेटा संग्रह की योजना भी शामिल है।

और यह :

गणितीय सांख्यिकी एक गणितीय दृष्टिकोण से आँकड़ों का अध्ययन है, जिसमें संभाव्यता सिद्धांत के साथ-साथ गणित की अन्य शाखाओं जैसे रैखिक बीजगणित और विश्लेषण का उपयोग किया जाता है।

तो क्या अंतर होगा उन्हें चुकंदर? मैं समझ सकता हूं कि संग्रह की प्रक्रियाएं गणितीय नहीं हो सकती हैं, लेकिन मुझे लगता है कि संगठन, विश्लेषण और व्याख्या है, क्या मैं कुछ याद कर रहा हूं?

Comments

थोड़ा जीभ-इन-गाल (और किसी और से एक [संशोधित] लाइन चोरी करने के लिए): मैं कहूंगा कि एक गणितीय सांख्यिकीविद् वह है जो गणितज्ञ एक सांख्यिकीविद को मानते हैं और यह कि सांख्यिकीविद् एक गणितज्ञ मानते हैं।

— कार्डिनल

(+1) @ कार्डिनल अद्भुत लेकिन गलत नहीं :)

— स्टीफन लॉरेंट

Answer 1

तीन प्रकार के सांख्यिकीय हैं;

1. वास्तविक डेटा के साथ काम करने वाले (पसंद)
2. वे जो (पसंद) सिम्युलेटेड डेटा के साथ काम करते हैं,
3. उन है कि (पसंद करने के लिए) प्रतीक एक्स के साथ काम करते हैं$X$ ।

गणित के स्टेट टाइप होंगे (3)। आमतौर पर, टाइप (1) सांख्यिकीविदों के पास कुछ उपसर्ग होते हैं, जिससे वे उस डेटा के स्रोत को स्पष्ट करने के लिए संलग्न होते हैं जिसके साथ वे काम करते हैं (बायोस्टैटिक्स, अर्थमिति, साइकोमेट्रिक्स, ....) क्योंकि इन क्षेत्रों में डेटा का उपयोग करने के बारे में साझा धारणाएं हैं और आमतौर पर स्वीकार किए जाते हैं। इन मान्यताओं की बहुलता का आदेश देना।

Comments

मैं अपने बारे में ऐसा सोचना चाहता हूं कि किस तरह के सांख्यिकीविद् के साथ उत्पत्ति की समस्या है (1), इसे हल करने का तरीका खोजने के लिए (2) के साथ खेलने के लिए चारों ओर चला जाता है और फिर (3) का उपयोग करके दिखाता है कि समाधान मान्य है। :)

— मैन्सटूट

@ MånsT: हाँ, यह कुछ ऐसा होना चाहिए "जिनके शोध का प्रश्न ... से

— निकला हो

बहुत अच्छा जवाब !!!

— जस

मैं इस जवाब को नहीं समझता: क्या यह एक मजाक है ?!

— शीआन

टाइप (2) के बारे में क्या?

— हायतौ डू

Answer 2

गणितीय आँकड़े गणित की अन्य शाखाओं की तरह प्रमेयों और प्रमाणों और गणितीय कठोरता पर केंद्रित हैं। यह गणित विभागों में अध्ययन के लिए जाता है, और गणितीय सांख्यिकीविद् अक्सर नए प्रमेयों को प्राप्त करने की कोशिश करते हैं।

"सांख्यिकी" में गणितीय आँकड़े शामिल हैं, लेकिन क्षेत्र के अन्य भाग डेटा विश्लेषण की अधिक व्यावहारिक समस्याओं पर ध्यान केंद्रित करते हैं और इसी तरह।

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यह एक अच्छा उत्तर है (+1) लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि मैं "गणित विभागों में अध्ययन किए जाने वाले कथन" से सहमत हूं। ग्रेड स्कूल में मेरे विभाग (एक स्टेट डिपार्टमेंट) में बहुत सारे गणितीय सांख्यिकी अनुसंधान थे। गणित विभाग में काफी संभावनाएं / विश्लेषण अनुसंधान किए जा रहे थे, लेकिन कोई भी मुझे "गणितीय सांख्यिकी" नहीं कहेगा। शायद मेरा विश्वविद्यालय आदर्श नहीं था।

— मैक्रों

(+1 से पीटर और मैक्रो): ऐसा नहीं लगता कि आपका विश्वविद्यालय आदर्श के बाहर है, @ मैक्रो। इन दोनों विभागों के बाहर भी बहुत सारे लोग हैं जो गणितीय सांख्यिकी अनुसंधान के पहलुओं में संलग्न हैं, जिसमें विभिन्न इंजीनियरिंग, अर्थशास्त्र, वित्त, कंप्यूटर विज्ञान, आनुवंशिकी और चिकित्सा विभाग शामिल हैं।

— कार्डिनल

@ मैक्रो, कुछ विश्वविद्यालयों में अलग-अलग सांख्यिकी विभाग हैं, कुछ नहीं। लेकिन, यहां तक ​​कि जो करते हैं, उसमें गणितीय आंकड़े गणित जैसे लगते हैं।

— पीटर फ्लॉम -

@Peter, मैं यह नहीं कह रहा था कि यह गणित की तरह दिखता है या नहीं। मैं सिर्फ यह कह रहा था कि, मेरे अनुभव में, "यह गणित विभागों में अध्ययन के लिए जाता है" ऐसा नहीं है, और ऐसा प्रतीत होता है कि कार्डिनल की इसी तरह की धारणा है।

— मैक्रों

@macro मैं तुम्हें गलत साबित करने की कोशिश कर नहीं किया गया था, मैं सिर्फ एक अन्य बिंदु जोड़ने था

— को पुनः स्थापित मोनिका - पीटर Flom

Answer 3

सीमाएं हमेशा बहुत धुंधली होती हैं, लेकिन मैं कहूंगा कि गणितीय आंकड़ों की गणितीय नींव पर अधिक ध्यान केंद्रित किया जाता है, जबकि सामान्य रूप से आंकड़े डेटा और इसके विश्लेषण से अधिक संचालित होते हैं।

Answer 4

इसमें कोई फर्क नही है। सांख्यिकी का विज्ञान जैसा कि दुनिया भर के शैक्षणिक संस्थानों में पढ़ाया जाता है, मूल रूप से "गणितीय सांख्यिकी" के लिए कम है। यह "एप्लाइड (गणितीय) सांख्यिकी" और "सैद्धांतिक (गणितीय) सांख्यिकी" में विभाजित है। दोनों ही मामलों में, सांख्यिकी गणित का एक उपक्षेत्र है (या यदि आप चाहें तो गणित लागू कर सकते हैं) जबकि इसके सभी सिद्धांत और सिद्धांत शुद्ध गणित से लिए गए हैं।

"गैर-गणितीय" आँकड़े, एक बेहतर शब्द की कमी के लिए, (मेरे लिए) एक खेल के बाद फुटबॉल टीम के गेंद कब्जे के प्रतिशत की तरह कुछ होगा, अर्थात कुछ वास्तविक दुनिया के आंकड़ों को पंजीकृत करने और रिपोर्ट करने के लिए अधिनियम। ।

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दुनिया भर में क्या सच है, इस पर स्पष्ट होने के लिए बहुत सारे सबूत हैं : लेकिन मैं सिर्फ इस बात पर ध्यान देता हूं कि मैं अक्सर एक तरफ गणितीय या सैद्धांतिक आंकड़ों के बीच अंतर देखता हूं और दूसरी तरफ सांख्यिकी लागू करता हूं। गणितीय आँकड़ों के सबसेट के रूप में लागू आँकड़ों के संबंध में मेरे अनुभव में शर्तों का उपयोग करने के तरीके से मेल नहीं खाता है।

— निक कॉक्स

मैं इस बात से भी इनकार करता हूं कि आंकड़ों के सभी सिद्धांत शुद्ध गणित से आते हैं। तर्क को पर्याप्त रूप से संकीर्ण तरीके से सिद्धांत को परिभाषित करके संरक्षित किया जा सकता है , लेकिन मॉडल निर्माण के लिए रणनीति जैसे कई सिद्धांत भी अनुभवजन्य साक्ष्य या अन्य अनिवार्यताओं पर आधारित हैं। वास्तविक डेटा के साथ प्रक्रियाएं कैसे काम करती हैं, इस पर साक्ष्य प्रभाव डालते हैं कि वे कैसे (अनुशंसित होने के लिए) उपयोग किए जाते हैं, जो कि शुद्ध गणित से प्रत्यक्ष रूप से समर्पण नहीं है।

— निक कॉक्स

एप्लाइड सांख्यिकी की शैक्षणिक संस्थानों के बीच कोई आम परिभाषा नहीं है और शिक्षण के तरीके काफी भिन्न हो सकते हैं। हालांकि, सभी अवसरों में यह सैद्धांतिक आंकड़ों में स्थापित गणितीय सिद्धांतों को लागू करने के कड़ाई से शामिल है। इसका मतलब यह नहीं है कि उन तरीकों को सीखने / लागू करने वाला व्यक्ति आवश्यक रूप से गणितज्ञ (या कुछ मामलों में एक सांख्यिकीविद्) भी है। लेकिन यह वैज्ञानिक अनुशासन को भी कम गणितीय नहीं बनाता है।

— डिगियो

मुझे "कड़ाई" पर अलग होना होगा। मेरे अपने नाम सर डेविड कॉक्स ने सैद्धांतिक आँकड़ों और अनुप्रयुक्त आँकड़ों जैसी उपाधियों के साथ पुस्तकें लिखी हैं। उत्तरार्द्ध की सामग्री का अधिकांश पूर्व से कटौती योग्य नहीं है। आपकी टिप्पणी वास्तव में मेरे पहले बिंदुओं को संबोधित नहीं करती है।

— निक कॉक्स

अपने पहले के बिंदुओं को संबोधित करने के लिए, यह सब किसी की धारणा पर निर्भर करता है कि सांख्यिकी कहाँ से शुरू और समाप्त होती है। हम इस बात पर हमेशा बहस कर सकते हैं कि सांख्यिकी कहाँ समाप्त होती है और मशीन लर्निंग या डेटा विश्लेषण शुरू होता है, लेकिन मुझे लगता है कि हम सभी इस बात पर सहमत हैं कि आँकड़े कहाँ से शुरू होते हैं, और यह शुद्ध गणित के साथ है। उस अर्थ में, गणितीय सांख्यिकी मेरे लिए "मूल सांख्यिकी" का पर्याय है, जिसे सिद्धांत या अनुप्रयोग पर केंद्रित किया जा सकता है। मॉडल-निर्माण जैसी अनुभवजन्य विधियां जिन्हें आप 'लागू आँकड़ों' के रूप में देखते हैं, मेरे लिए, 'डेटा विश्लेषण' या 'डेटा साइंस' का हिस्सा हैं, न कि सांख्यिकी प्रति से।

— डिगियो