什么是定量统计分析？(quantitative statistical analysis?)
定量统计分析是个体应用于特定数据的任何数学过程。这一分析过程不乏应用。投资者可以使用这种类型的统计分析来评估股票，研究人员通过这一过程定义假设，企业评估重大决策。定量分析过程的两大类是区间估计和假设检验，它们提供了具体的使用工具。
区间估计需要在特定数据样本中设置参数。这个过程首先从一个较大的总体集中选择一个样本，因为测量整个总体通常是不切实际的。在这种类型的统计分析中，人口是一个广义的术语，代表任何大型数据组。从选定的样本中，个人和公司可以推断出更大的人口集。每个样本必须足够大，才能做出这些推断。
一旦个人有了样本，他们需要发现哪些类型的统计数据适用于数据。例如，描述性统计是定量统计分析中最常见的方法之一。这些统计数据包括模式、均值、中位数以及标准差和方差等潜在统计数据。这里还包括置信水平的应用。个人和公司通常希望达到尽可能高的信心水平，以便做出准确的推断。
第二组广泛的定量统计分析——假设检验——更注重研究而非实际的商业应用。研究人员经常关注一个话题或情况，并定义一些假设。应用统计技术的目的是支持或不支持每个假设。在一些研究报告中，区间估计或其他定量方法可能包含在内。
大多数研究案例都有无效假设和替代假设。在定量统计分析中，零假设往往意味着事物与以前相同或两项相等。替代假设表明，与初始零假设相比，存在一些变化。显著性级别定义了对分析的支持程度。临界区域表示研究人员可以拒绝无效假设的值。
定量统计分析通常是一个漫长的过程。公司倾向于使用较短的方法，以便为决策提供及时的数据。换句话说，并非所有可用的统计工具在这些研究中都有目的。由于报告的长度、深度和广度，研究报告通常需要多种工具。报告类型或信息需求决定了流程所需的工具。
- 发表于 2021-12-24 19:39
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- 分类：商业金融
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