3:17 ص
الاقتصاد الزراعي -
كتب الزراعة
كتاب : أسس الاحصاء الزراعي : نظري و عملي
الإحصاء هو فرع من الرياضيات التطبيقية يتضمن جمع ووصف وتحليل واستنتاج الاستنتاجات من البيانات الكمية. تعتمد النظريات الرياضية وراء الإحصاء بشكل كبير على حساب التفاضل والتكامل، والجبر الخطي، ونظرية الاحتمالات. يُشار إلى الأشخاص الذين يقومون بالإحصائيات باسم الإحصائيين. إنهم مهتمون بشكل خاص بتحديد كيفية استخلاص استنتاجات موثوقة حول المجموعات الكبيرة والأحداث العامة من السلوك والخصائص الأخرى التي يمكن ملاحظتها للعينات الصغيرة. تمثل هذه العينات الصغيرة جزءًا من المجموعة الكبيرة أو عددًا محدودًا من حالات الظاهرة العامة.
تُستخدم الإحصائيات في جميع التخصصات العلمية تقريبًا، مثل العلوم الفيزيائية والاجتماعية وكذلك في الأعمال التجارية والعلوم الإنسانية والحكومة والتصنيع. الإحصاء هو في الأساس فرع من الرياضيات التطبيقية التي تطورت من تطبيق الأدوات الرياضية، بما في ذلك حساب التفاضل والتكامل والجبر الخطي إلى نظرية الاحتمالات.
من الناحية العملية، الإحصاء هو فكرة أنه يمكننا التعرف على خصائص مجموعات كبيرة من الأشياء أو الأحداث (مجموعة سكانية) من خلال دراسة خصائص عدد أقل من الأشياء أو الأحداث المماثلة (عينة). إن جمع بيانات شاملة عن مجموعة سكانية بأكملها أمر مكلف للغاية أو صعب أو مستحيل في كثير من الحالات، لذا تبدأ الإحصاءات بعينة يمكن ملاحظتها بسهولة أو بتكلفة معقولة.
يقوم الإحصائيون بقياس وجمع البيانات حول الأفراد أو عناصر العينة، ثم يقومون بتحليل هذه البيانات لإنشاء إحصائيات وصفية. يمكنهم بعد ذلك استخدام هذه الخصائص المرصودة لبيانات العينة، والتي تسمى بشكل صحيح "الإحصائيات"، لإجراء استنتاجات أو تخمينات مدروسة حول الخصائص غير المقاسة (أو غير المقاسة) للسكان الأوسع، والمعروفة باسم المعلمات. يُعرف المجالان الرئيسيان للإحصاء باسم الإحصاء الوصفي، الذي يصف خصائص بيانات العينة والسكان، والإحصاءات الاستدلالية، التي تستخدم تلك الخصائص لاختبار الفرضيات واستخلاص النتائج. تتضمن الإحصائيات الوصفية المتوسط (المتوسط)، والتباين، والتواء، والتفرطح. تتضمن الإحصائيات الاستدلالية تحليل الانحدار الخطي، وتحليل التباين (ANOVA)، ونماذج اللوغاريتم/الاحتمالية، واختبار الفرضية الصفرية.
الإحصاء الوصفي
تركز الإحصائيات الوصفية في الغالب على الاتجاه المركزي والتباين وتوزيع بيانات العينة. النزعة المركزية تعني تقدير الخصائص أو العنصر النموذجي للعينة أو المجتمع. ويتضمن إحصائيات وصفية مثل المتوسط والوسيط والوضع. يشير التباين إلى مجموعة من الإحصائيات التي توضح مدى الاختلاف بين عناصر العينة أو المجتمع على طول الخصائص المقاسة. ويتضمن مقاييس مثل النطاق والتباين والانحراف المعياري.
يشير التوزيع إلى "الشكل" العام للبيانات، والذي يمكن تصويره على مخطط مثل الرسم البياني أو الرسم البياني النقطي، ويتضمن خصائص مثل دالة التوزيع الاحتمالي، والانحراف، والتفرطح. يمكن أن تصف الإحصائيات الوصفية أيضًا الاختلافات بين الخصائص المرصودة لعناصر مجموعة البيانات. يمكنها مساعدتنا في فهم الخصائص الجماعية لعناصر عينة البيانات وتشكيل الأساس لاختبار الفرضيات ووضع التنبؤات باستخدام الإحصائيات الاستدلالية.
الإحصائيات الاستدلالية
الإحصائيات الاستدلالية هي أدوات يستخدمها الإحصائيون لاستخلاص استنتاجات حول خصائص السكان، مستمدة من خصائص العينة، ولتحديد مدى تأكدهم من موثوقية تلك الاستنتاجات. واستنادًا إلى حجم العينة وتوزيعها، يمكن للإحصائيين حساب احتمالية أن توفر الإحصائيات، التي تقيس الاتجاه المركزي والتباين والتوزيع والعلاقات بين الخصائص داخل عينة البيانات، صورة دقيقة للمعلمات المقابلة لجميع السكان التي منها العينة يتم رسم العينة. تُستخدم الإحصائيات الاستدلالية لإجراء تعميمات حول مجموعات كبيرة، مثل تقدير متوسط الطلب على منتج ما من خلال مسح عينة من عادات الشراء لدى المستهلكين أو محاولة التنبؤ بالأحداث المستقبلية. قد يعني هذا توقع العائد المستقبلي للأوراق المالية أو فئة الأصول بناءً على العوائد في فترة العينة....
-------------------
----------------------------
ليست هناك تعليقات: