その理由は次のとおりです。
* 組織： 統計は、データを意味のある要約と視覚化に整理するためのツールを提供します。これには、次のような方法が含まれます。
* 記述統計： 平均、中央値、モード、標準偏差、およびデータ特性を要約するための分散などの測定。
* データの視覚化： データの傾向と関係を視覚的に表すためのグラフ、チャート、および表を作成します。
* 評価： 統計は、結論を描き、データに関する仮説をテストするための手法を提供します。重要な概念には次のものがあります。
* 推論統計： サンプルデータを使用して、より大きな母集団について推論を行います。
* 仮説検査： データ関係に関する仮説の策定とテスト。
* 回帰分析： 変数間の関係をモデリングして、結果を予測します。
データ組織と評価に貢献するその他の関連分野には、次のものがあります。
* データ分析： データから洞察を抽出するための統計的方法、データマイニング、およびデータの視覚化を網羅するより広いフィールド。
* データマイニング： 大きなデータセットで隠されたパターンと関係を発見することに焦点を当てています。
* 機械学習： アルゴリズムを利用してデータから学習し、予測または分類を行います。
本質的に、統計はさまざまな分野の研究者にとって基本的なツールであり、データを理解し、信頼できる結論を引き出すのに役立ちます。
