Statisztika a nemi tanulmányokban A statisztika kulcsszerepet játszik a nemi kérdések mérhetőbb, szisztematikusabb és elszámoltathatóbb megértésében. A nemi tanulmányok nemcsak a tapasztalatokkal, az identitással és a hatalmi viszonyokkal foglalkoznak, hanem az adatokon keresztül megfigyelhető társadalmi mintákkal is: ki fér hozzá az oktatáshoz, ki a leginkább kiszolgáltatott az erőszaknak, ki szerez hivatalos munkát, … Bővebben
Keresztellenőrzési módszerek a statisztikában A statisztikában és az adattudományban az egyik legnagyobb kihívás annak biztosítása, hogy egy modell ne csak a betanított adatokon teljesítsen jól, hanem új, korábban nem látott adatokon is. Ezt a problémát gyakran általánosításnak nevezik. Itt játszik kulcsszerepet a keresztellenőrzés… Bővebben
A statisztika fontossága a nemzetközi kapcsolatokban A nemzetközi kapcsolatokat (IR) gyakran a diplomáciához, a tárgyalásokhoz, a konfliktusokhoz, az együttműködéshez és a nemzetek közötti hatalmi dinamikákhoz szorosan kapcsolódó területként értelmezik. A vezetők beszédei, a többoldalú megállapodások vagy a médiában ábrázolt geopolitikai feszültségek mögött azonban egy kulcsfontosságú réteg rejlik, amely gyakran észrevétlen marad: az adatok. Itt játszik központi szerepet a statisztika. A statisztika nem… Bővebben
Statisztika a játékelméletben A játékelmélet a matematika egyik ága, amely a stratégiai döntéshozatalt vizsgálja, amikor az egyik játékos kimenetele a többi játékos cselekedeteitől függ. Ezt az elméletet széles körben használják a közgazdaságtanban, az üzleti életben, a politikatudományban, a számítástechnikában és még az evolúcióbiológiában is. A gyakorlatban azonban a stratégiai helyzetek ritkán "egyértelműek" és teljesen kiszámíthatók pusztán... Bővebben
Statisztikai elemzés klinikai kutatásokhoz A statisztikai elemzés kulcsfontosságú alapja a klinikai kutatásnak, mivel segít a kutatóknak az összetett orvosi adatok értelmezhető és számon kérhető eredményekké alakításában. Klinikai kontextusban a kutatási eredményeken alapuló döntések közvetlenül befolyásolhatják a diagnózist, a terápiát, a szakpolitikai ajánlásokat, sőt még a betegbiztonságot is. Ezért a statisztikai elemzés alapelveinek jó ismerete… Bővebben
Adatvizualizációs technikák a statisztikában Az adatvizualizáció a modern statisztika egyik legfontosabb aspektusa. A felmérésekből, kísérletekből, digitális tranzakciókból és érzékelőkből származó adatok bősége közepette a fő kihívás nemcsak a számok kiszámítása, hanem a mögöttük rejlő jelentés közvetítése is. Itt jön képbe az adatvizualizáció: a nyers adatok könnyen érthető megjelenítéssé alakítása, segítve a felfedezést… Bővebben
Statisztikák a kockázatelemzésben A bizonytalansággal teli világban – a piaci ingadozásoktól és az éghajlatváltozástól kezdve az egészségügyi kockázatokon át az ellátási lánc zavaraiig – szisztematikus módszerre van szükségünk a kockázatok megértéséhez és kezeléséhez. Itt játszik kulcsszerepet a statisztika. A statisztika nem csupán képletek gyűjteménye, hanem olyan módszerek összessége, amelyekkel az adatokat olyan információkká alakíthatjuk, amelyek felhasználhatók egy esemény valószínűségének becslésére, … Bővebben
Mik a null- és alternatív hipotézisek? A statisztikában és a kutatási módszerekben a nullhipotézis (H0) és az alternatív hipotézis (H1 vagy Ha) két alapvető fogalom, amelyek gyakran felmerülnek, amikor a kutatók adatok felhasználásával szeretnének hipotézist tesztelni. Ezek alkotják a hipotézisvizsgálat alapját, amely egy olyan eljárás annak meghatározására, hogy egy mintából származó bizonyítékok elég erősek-e egy hipotézis alátámasztására. Bővebben
Imputációs módszerek a statisztikában A statisztika és az adatelemzés gyakorlatában szinte mindig felmerül a hiányzó adatok problémája. Az adatok elveszhetnek azért, mert a válaszadók nem válaszolnak bizonyos kérdésekre, rögzítési hibák, érzékelőhibák, adatvesztés a kinyerés során, vagy több, nem teljesen egyező adatforrás kombinálásának folyamata miatt. Ha nem megfelelően kezelik, a hiányzó adatok csökkenthetik… Bővebben
Logisztikus regressziós képlet A logisztikus regresszió az egyik legnépszerűbb módszer a statisztikában és az adattudományban számos független változó (prediktor) és egy kategorikus függő változó, jellemzően bináris (pl. igen/nem, siker/kudarc, beteg/egészséges) közötti kapcsolat modellezésére. A lineáris regresszióval ellentétben, amely folytonos értékeket állít elő, a logisztikus regresszió egy esemény valószínűségének becslésére szolgál, így… Bővebben