以下示例有助于阐明描述性统计的定义。假设海边有一家商店，出售两种商品 - 椰子和西瓜。12 月的第一周，店主卖出 6 个椰子和 4 个西瓜。一个描述性统计数据是，所售商品中有 40% 是西瓜。 假设你发现商店在第二天卖出 6 个西瓜，在第三天卖出 8 个，在第四天卖出 12 个。另一个描述性统计数据是 12 月份西瓜的平均每周销量为 7.5 个。 同样，你可以使用描 危地马拉手机号码列表 述性统计数据来回答有关这家商店的许多问题。例如“销售额的季节性变化是多少？”，“销售额最好的月份和最差的月份相差多远？”，“有多少个月的销售额数字是相同的？”等等。这些答案可以在各种描述性统计数据中找到，例如众数、中位数、平均值、方差、标准差等。 描述性统计也用于以图形方式表示数据。直方图、饼图、条形图等只是一种表示数据的视觉方式。这有助于将其置于可进行分析和解释的形式中。例如，条形图可用于表示商店西瓜和椰子的月销售额。它可以显示哪种商品表现更好以及这些商品在几个月内的表现如何。描述性统计与推论性统计是一个古老的争论，因为虽然描述性统计能给出更准确的结果，但推论性统计可以应用于更大的数据集。
推论统计示例以下示例有助于阐明推论统计的定义。假设选举委员会要求你查明印度选民是否对 Lok Sabha 选举的投票程序感到满意。 当然，不可能询问每一位选民。所以你只能用印度选民样本来做。为了让样本结果与总人口密切相关，你必须非常谨慎地选择样本。这就是推论统计学的意义所在。 例如，你需要确保没有哪一类公民的代表性过高，无论是某个阶级、种姓还是社区。推论统计学使用了一些原则来实现这一点。 其中之一是随机抽样，这意味着总体数据中的每个项目都应该有同等的机会被选入样本。并且一个项目的选择不应该影响另一个项目的选择。 另一个原则是样本的大小。样本的大小必须足够大，以免出现无意的偏差。当样本数据非常小时，有时会发生这种情况。只有较大的样本量才能使样本量尽可能地代表总体。 本视频让我们详细了解了描述性统计和推断性统计、描述性统计与推断性统计，以及哪个更好以及原因。
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