Introducción a las preguntas y respuestas de la entrevista estadística
La estadística es una rama de las matemáticas, principalmente preocupaciones sobre la recopilación, el análisis, la interpretación y la presentación de toneladas de hechos numéricos. La estadística se utiliza en casi todos los campos de investigación y es una columna vertebral de la ciencia de datos. Nos ayuda a entender los datos.
Así que finalmente ha encontrado el trabajo de sus sueños en Estadísticas, pero se pregunta cómo descifrar la Entrevista de Estadísticas y cuáles podrían ser las Preguntas Probables de la Entrevista de Estadísticas. Cada entrevista es diferente y el alcance de un trabajo también es diferente. Teniendo esto en cuenta, hemos diseñado las preguntas y respuestas más comunes de la entrevista estadística para ayudarlo a tener éxito en su entrevista.A continuación se muestra la característica más común de las Preguntas de la entrevista de estadísticas, que puede brindarle una excelente base en el idioma.
1. ¿Nombre y explique algunos métodos / técnicas utilizados en Estadísticas para analizar los datos?
Responder:
Significado aritmetico:
Es la técnica importante en estadística. La media aritmética también se puede llamar promedio. Es el número o la cantidad obtenida al sumar dos o más números / variables y luego dividir la suma por el número de números / variables.
Mediana:
La mediana también es una forma de encontrar el promedio de un grupo de puntos de datos. Es el número medio de un conjunto de números. Hay dos posibilidades, los puntos de datos pueden ser un grupo de números impares o un grupo de números pares.
Si el grupo es impar, organice los números en el grupo de menor a mayor. La mediana será la que se encuentra exactamente en el medio, con un número igual a cada lado. Si el grupo es par, organice los números en orden y elija los dos números intermedios y agréguelos, luego divídalos entre 2. Será el número medio de ese conjunto.
Modo:
El modo también es uno de los tipos para encontrar el promedio. Un modo es un número, que ocurre con mayor frecuencia en un grupo de números. Algunas series pueden no tener ningún modo; algunos pueden tener dos modos que se llaman series bimodales.
En el estudio de las estadísticas, los tres "promedios" más comunes en las estadísticas son la media, la mediana y la moda.
Desviación Estándar (Sigma):
La desviación estándar es una medida de cuánto se distribuyen sus datos en las estadísticas.
Regresión:
La regresión es un análisis en modelado estadístico. Es un proceso estadístico para medir las relaciones entre las variables; determina la fuerza de la relación entre una variable y una serie de otras variables independientes cambiantes.
2. ¿Explicar sobre las ramas de estadísticas?
Responder:
Las dos ramas principales de las estadísticas son las estadísticas descriptivas y las estadísticas inferenciales.
Estadística descriptiva: la estadística descriptiva resume los datos de una muestra utilizando índices como la media o la desviación estándar.
Estadística descriptiva, los métodos incluyen mostrar, organizar y describir los datos.
Estadística inferencial: la estadística inferencial extrae las conclusiones de los datos que están sujetos a variación aleatoria, como los errores de observación y la variación de la muestra.
3. ¿Enumera todos los otros modelos que funcionan con estadísticas para analizar los datos?
Responder:
Las estadísticas junto con Data Analytics analizan los datos y ayudan a las empresas a tomar buenas decisiones. Los 'análisis' y las 'estadísticas' predictivos son útiles para analizar datos actuales y datos históricos para hacer predicciones sobre eventos futuros.
4. Enumere los campos, ¿dónde se puede usar la estadística?
Responder:
Las estadísticas se pueden usar en muchos campos de investigación. A continuación se encuentran las listas de archivos en los que se pueden utilizar las estadísticas.
- Ciencias
- Tecnología
- Negocio
- Biología
- Ciencias de la Computación
- Química
- Ayuda en la toma de decisiones.
- Proporciona comparación
- Explica la acción que ha tenido lugar.
- Predecir el resultado futuro
- Estimación de cantidades desconocidas.
5. ¿Qué es una regresión lineal en estadística?
Responder:
La regresión lineal es una de las técnicas estadísticas utilizadas en un análisis predictivo, en esta técnica se identificará la fuerza del impacto que muestran las variables independientes en las variables más profundas.
6. ¿Qué es una muestra en estadística y enumera los métodos de muestreo?
Responder:
En un estudio estadístico, una muestra no es más que un conjunto o una porción de datos recopilados o procesados de una población estadística mediante un procedimiento estructurado y definido, y los elementos dentro de la muestra se conocen como un punto de muestra.
A continuación se muestran los 4 métodos de muestreo:
- Muestreo de conglomerados: en el método de muestreo de conglomerados, la población se dividirá en grupos o conglomerados.
- Aleatorio simple: este método de muestreo simplemente sigue la división aleatoria pura.
- Estratificado: en el muestreo estratificado, los datos se dividirán en grupos o estratos.
- Sistemático: el método de muestreo sistemático selecciona a cada miembro número k de la población.
7. ¿Qué es el valor P y explicarlo?
Responder:
Cuando ejecutamos una prueba de hipótesis en estadística, un valor p nos ayuda a determinar la importancia de nuestros resultados. Estas pruebas de hipótesis no son más que para probar la validez de un reclamo que se hace sobre una población. Una hipótesis nula es una situación en la que la hipótesis y la población especificada no tienen diferencias significativas debido al muestreo o error experimental.
8. ¿Qué es Data Science y cuál es la relación entre Data science y Statistics?
Responder:
La ciencia de datos es simplemente ciencia basada en datos, involucra el campo interdisciplinario de métodos, algoritmos, sistemas y procesos científicos automatizados para extraer los conocimientos y el conocimiento de los datos en cualquier forma, ya sea estructurada o no estructurada. Data Science y Data mining tienen similitudes, ambos resumen la información útil de los datos.
Las ciencias de datos incluyen estadísticas matemáticas junto con informática y aplicaciones. Al combinar aspectos de estadística, visualización, matemática aplicada, la informática La ciencia de datos está convirtiendo la gran cantidad de datos en información y conocimiento.
La estadística es uno de los componentes principales de Data Science. La estadística es una rama del comercio matemático con la recopilación, análisis, interpretación, organización y presentación de datos.
9. ¿Qué es correlación y covarianza en estadística?
Responder:
La covarianza y la correlación son dos conceptos matemáticos; Estos dos enfoques son ampliamente utilizados en estadística. Tanto la correlación como la covarianza establecen la relación y también miden la dependencia entre dos variables aleatorias. Aunque el trabajo es similar entre estos dos en términos matemáticos, son diferentes entre sí.
Correlación : La correlación se considera o describe como la mejor técnica para medir y también para estimar la relación cuantitativa entre dos variables. La correlación mide cuán fuertemente se relacionan dos variables.
Covarianza : en covarianza, dos elementos varían juntos y es una medida que indica el grado en que dos variables aleatorias cambian en el ciclo. Es un término estadístico; explica la relación sistemática entre un par de variables aleatorias, en donde los cambios en una variable recíproca por un cambio correspondiente en otra variable.
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