Γλωσσάρι Στατιστικής

Σε αυτό το άρθρο θα βρείτε έναν ολοκληρωμένο οδηγό με όλους τους βασικούς και εξειδικευμένους όρους που συναντώνται στη στατιστική ανάλυση. Είτε είστε φοιτητής που ξεκινάει τώρα να κατανοεί τις θεμελιώδεις αρχές της στατιστικής, είτε επαγγελματίας που ασχολείται με την ανάλυση δεδομένων, το γλωσσάρι αυτό προσφέρει την απαραίτητη θεωρητική βάση και επεξηγήσεις για να ενισχύσετε την κατανόησή σας.

Το περιεχόμενο είναι διαρθρωμένο σε θεματικές ενότητες, ξεκινώντας από τους βασικούς όρους και προχωρώντας σε πιο σύνθετες και εξειδικευμένες έννοιες, όπως οι τεχνικές ανάλυσης δεδομένων, η μοντελοποίηση, και οι μέθοδοι μηχανικής μάθησης. Έτσι, ο χρήστης μπορεί να εντοπίσει εύκολα και γρήγορα τους όρους που χρειάζεται, ανεξάρτητα από το επίπεδο των γνώσεών του.

Αυτό το γλωσσάρι στατιστικής είναι απαραίτητο για κάθε ενδιαφερόμενο στη στατιστική και ανάλυση δεδομένων, καθώς παρέχει:

• Σαφείς επεξηγήσεις και πρακτικά παραδείγματα για κάθε όρο, ώστε να γίνεται κατανοητός.
• Δομημένη πληροφόρηση που διευκολύνει την αναζήτηση και την οργάνωση γνώσεων.
• Πληροφορίες για τα σύγχρονα εργαλεία και λογισμικά που χρησιμοποιούνται ευρέως στην στατιστική ανάλυση.

Ο κύριος λόγος ύπαρξης αυτού του γλωσσαρίου είναι να λειτουργήσει ως ένα εύχρηστο, προσβάσιμο και πλήρες εργαλείο αναφοράς που καλύπτει πλήρως το ευρύ φάσμα των όρων και τεχνικών της στατιστικής. Είτε για εκπαιδευτικούς σκοπούς είτε ως υποστηρικτικό εργαλείο στην επαγγελματική σας δραστηριότητα, αυτό το άρθρο θα αποτελέσει μια αξιόπιστη πηγή γνώσης για να εξελιχθείτε περαιτέρω στον τομέα της στατιστικής ανάλυσης.

1. Βασικοί Στατιστικοί Όροι

• Μέσος Όρος (Mean): Υπολογίζεται αθροίζοντας όλες τις τιμές ενός δείγματος και διαιρώντας το άθροισμα με τον αριθμό των τιμών. Χρησιμοποιείται ως γενικός δείκτης της “τυπικής” τιμής ενός συνόλου.
  • Παράδειγμα: Αν οι τιμές είναι 4, 8, και 15, ο μέσος όρος είναι (4 + 8 + 15) / 3 = 9.
• Διάμεσος (Median): Η μεσαία τιμή σε ένα σύνολο δεδομένων όταν τα δεδομένα είναι ταξινομημένα με αύξουσα ή φθίνουσα σειρά. Χρησιμοποιείται κυρίως όταν υπάρχουν ακραίες τιμές.
  • Παράδειγμα: Για τις τιμές 3, 7, 9, η διάμεσος είναι 7.
• Επικρατούσα Τιμή (Mode): Η πιο συχνά εμφανιζόμενη τιμή σε ένα σύνολο δεδομένων. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμη σε ποιοτικά δεδομένα.
  • Παράδειγμα: Στο σύνολο 5, 8, 8, 9, η επικρατούσα τιμή είναι 8.
• Διακύμανση (Variance): Μετρά το πόσο αποκλίνουν οι τιμές από τον μέσο όρο τους. Υπολογίζεται ως ο μέσος όρος των τετραγώνων των διαφορών κάθε τιμής από τον μέσο όρο.
  • Παράδειγμα: Για τις τιμές 2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9, η διακύμανση δείχνει πώς διασπείρονται οι τιμές γύρω από τον μέσο όρο τους.
• Τυπική Απόκλιση (Standard Deviation): Η τετραγωνική ρίζα της διακύμανσης, η οποία δείχνει πόσο απομακρύνονται οι τιμές από τον μέσο όρο.
  • Παράδειγμα: Αν η τυπική απόκλιση είναι χαμηλή, σημαίνει ότι οι τιμές είναι κοντά στον μέσο όρο.

2. Περιγραφική Στατιστική

• Εύρος (Range): Η διαφορά μεταξύ της μεγαλύτερης και της μικρότερης τιμής ενός συνόλου δεδομένων. Δείχνει τη συνολική διασπορά των δεδομένων.
  • Παράδειγμα: Αν οι τιμές είναι 10 και 50, το εύρος είναι 50 – 10 = 40.
• Τεταρτημόρια (Quartiles): Χωρίζουν ένα σύνολο δεδομένων σε τέσσερα ίσα τμήματα. Το 1ο τεταρτημόριο περιέχει το 25% των δεδομένων, το 2ο είναι η διάμεσος και το 3ο περιλαμβάνει το 75%.
  • Παράδειγμα: Στο σύνολο 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, το 1ο τεταρτημόριο είναι 3, το 2ο είναι 7 (διάμεσος) και το 3ο είναι 11.
• Κουτί και Άκρα (Box Plot): Διάγραμμα που απεικονίζει τα τεταρτημόρια, την ενδοτεταρτημοριακή απόσταση, και τα ακραία σημεία (outliers).
  • Παράδειγμα: Στο διάγραμμα, μπορούμε να δούμε το εύρος τιμών και τα εξωτερικά σημεία που υπερβαίνουν το κανονικό εύρος.
• Συχνότητα (Frequency): Ο αριθμός των φορών που εμφανίζεται μια συγκεκριμένη τιμή σε ένα σύνολο δεδομένων.
  • Παράδειγμα: Στο σύνολο 1, 1, 2, 3, η συχνότητα της τιμής 1 είναι δύο.
• Διάγραμμα Πυκνότητας (Density Plot): Παρουσιάζει την κατανομή πιθανότητας των τιμών σε ένα σύνολο, δίνοντας μια ομαλή καμπύλη πάνω από το ιστόγραμμα.
  • Παράδειγμα: Χρησιμοποιείται για να δείξει σε ποια σημεία συγκεντρώνονται τα δεδομένα και να εντοπίσουμε μοτίβα.

3. Υποθέσεις και Έλεγχοι Υποθέσεων

• Μηδενική Υπόθεση (Null Hypothesis): Υπόθεση που θεωρεί ότι δεν υπάρχει διαφορά ή σχέση. Είναι η αρχική υπόθεση που προσπαθούμε να απορρίψουμε σε μια στατιστική ανάλυση.
  • Παράδειγμα: Η μηδενική υπόθεση μπορεί να είναι “η μέση επίδοση των μαθητών πριν και μετά την εκπαίδευση είναι η ίδια”.
• Εναλλακτική Υπόθεση (Alternative Hypothesis): Η αντίθετη της μηδενικής υπόθεσης, υποθέτει ότι υπάρχει μια σημαντική διαφορά ή σχέση.
  • Παράδειγμα: Η εναλλακτική υπόθεση για την προηγούμενη μπορεί να είναι “η μέση επίδοση των μαθητών βελτιώνεται μετά την εκπαίδευση”.
• Σφάλμα Τύπου Ι (Type I Error): Σφάλμα που συμβαίνει όταν απορρίπτουμε λανθασμένα την μηδενική υπόθεση ενώ είναι αληθής.
  • Παράδειγμα: Συμπεραίνουμε λανθασμένα ότι η εκπαίδευση βελτιώνει την επίδοση ενώ στην πραγματικότητα δεν το κάνει.
• Σφάλμα Τύπου II (Type II Error): Σφάλμα που συμβαίνει όταν δεν απορρίπτουμε την μηδενική υπόθεση ενώ είναι ψευδής.
  • Παράδειγμα: Συμπεραίνουμε ότι η εκπαίδευση δεν έχει αποτέλεσμα, ενώ στην πραγματικότητα βελτιώνει την επίδοση.
• t-test: Έλεγχος υποθέσεων που συγκρίνει τις μέσες τιμές δύο ομάδων για να διαπιστώσει αν η διαφορά τους είναι στατιστικά σημαντική.
  • Παράδειγμα: Ένας t-test μπορεί να συγκρίνει τις μέσες επιδόσεις δύο τάξεων σε ένα διαγώνισμα.

4. Στατιστική Συμπερασματολογία

• p-value: Πιθανότητα ότι το παρατηρούμενο αποτέλεσμα ή κάτι πιο ακραίο μπορεί να προκύψει αν η μηδενική υπόθεση είναι αληθής. Χρησιμοποιείται για να αποφασίσουμε αν απορρίπτουμε τη μηδενική υπόθεση.
  • Παράδειγμα: Αν το p-value είναι 0.03, υπάρχει 3% πιθανότητα να έχει προκύψει το αποτέλεσμα αυτό αν η μηδενική υπόθεση ισχύει.
• Διαστήματα Εμπιστοσύνης (Confidence Intervals): Εύρος τιμών που δείχνει με ένα ποσοστό βεβαιότητας πού βρίσκεται η πραγματική τιμή ενός πληθυσμιακού παραμέτρου.
  • Παράδειγμα: Ένα 95% διάστημα εμπιστοσύνης για τον μέσο όρο του πληθυσμού μπορεί να είναι [20, 25], δηλαδή έχουμε 95% βεβαιότητα ότι ο πραγματικός μέσος όρος βρίσκεται σε αυτό το εύρος.
• Εκτίμηση Σημείου (Point Estimate): Μια τιμή που χρησιμοποιείται ως εκτίμηση για έναν πληθυσμιακό παράμετρο, όπως ο μέσος όρος.
  • Παράδειγμα: Ο μέσος όρος του δείγματος αποτελεί εκτίμηση σημείου για τον μέσο όρο του πληθυσμού.
• Σημαντικότητα (Statistical Significance): Δείχνει αν το αποτέλεσμα μιας ανάλυσης είναι αξιόπιστο και δεν είναι τυχαίο. Ένα αποτέλεσμα θεωρείται σημαντικό όταν το p-value είναι μικρότερο από το επίπεδο σημαντικότητας.
  • Παράδειγμα: Αν ένα αποτέλεσμα έχει p-value 0.04 και το επίπεδο σημαντικότητας είναι 0.05, θεωρείται στατιστικά σημαντικό.

5. Αναλύσεις Δεδομένων

• Γραμμική Παλινδρόμηση (Linear Regression): Στατιστική μέθοδος που εκτιμά τη σχέση μεταξύ μιας εξαρτημένης και μιας ανεξάρτητης μεταβλητής μέσω μιας ευθείας γραμμής. Χρησιμοποιείται για πρόβλεψη ή εκτίμηση.
  • Παράδειγμα: Ανάλυση της σχέσης μεταξύ εσόδων και εξόδων μιας επιχείρησης.
• Πολλαπλή Παλινδρόμηση (Multiple Regression): Επέκταση της γραμμικής παλινδρόμησης που περιλαμβάνει περισσότερες από μία ανεξάρτητες μεταβλητές.
  • Παράδειγμα: Πρόβλεψη της τιμής ενός σπιτιού βασισμένη στην τοποθεσία, το μέγεθος και την ηλικία του ακινήτου.
• Λογιστική Παλινδρόμηση (Logistic Regression): Χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη κατηγορικών αποτελεσμάτων, όπως ναι/όχι ή επιτυχία/αποτυχία. Εφαρμόζεται όταν η εξαρτημένη μεταβλητή είναι διχοτομική.
  • Παράδειγμα: Πρόβλεψη της πιθανότητας να αγοράσει ένας πελάτης ένα προϊόν.
• Συντελεστής Συσχέτισης (Correlation Coefficient): Ένας αριθμός που μετρά τη δύναμη και την κατεύθυνση της γραμμικής σχέσης μεταξύ δύο μεταβλητών. Τιμές κοντά στο +1 ή -1 δείχνουν ισχυρή συσχέτιση.
  • Παράδειγμα: Μελέτη της σχέσης μεταξύ ύψους και βάρους ανθρώπων.
• Ανάλυση Παραγόντων (Factor Analysis): Χρησιμοποιείται για να ανακαλύψει τις υποκείμενες δομές ενός μεγάλου συνόλου μεταβλητών, συχνά για τη μείωση της διάστασης των δεδομένων.
  • Παράδειγμα: Ομαδοποίηση των ερωτήσεων μιας έρευνας σε λίγους παράγοντες όπως «ικανοποίηση» και «ασφάλεια».

6. Δειγματοληψία και Σχεδιασμός Δειγματοληψίας

• Τυχαία Δειγματοληψία (Random Sampling): Μέθοδος δειγματοληψίας όπου κάθε στοιχείο του πληθυσμού έχει την ίδια πιθανότητα να επιλεγεί. Είναι θεμελιώδης για την αξιοπιστία των στατιστικών αποτελεσμάτων.
  • Παράδειγμα: Επιλογή τυχαίου δείγματος από μια λίστα πελατών για έρευνα ικανοποίησης.
• Στρωματοποιημένη Δειγματοληψία (Stratified Sampling): Δειγματοληψία όπου ο πληθυσμός χωρίζεται σε ομάδες (στρώματα) και πραγματοποιείται δειγματοληψία από κάθε ομάδα. Χρήσιμο για πληθυσμούς με μεγάλη ποικιλομορφία.
  • Παράδειγμα: Χωρισμός ενός πληθυσμού σε ηλικιακές ομάδες και λήψη δειγμάτων από κάθε ομάδα.
• Cluster Sampling (Ομαδοποιημένη Δειγματοληψία): Ο πληθυσμός χωρίζεται σε ομάδες, από τις οποίες επιλέγονται κάποιες τυχαία και εξετάζονται όλα τα στοιχεία των επιλεγμένων ομάδων.
  • Παράδειγμα: Επιλογή τυχαίων σχολείων σε μια περιοχή και έρευνα σε όλους τους μαθητές αυτών των σχολείων.
• Προσαρμοστική Δειγματοληψία (Adaptive Sampling): Δειγματοληψία που προσαρμόζεται κατά τη διάρκεια της διαδικασίας, επιλέγοντας πιο ενδελεχώς περιοχές που δείχνουν ενδιαφέρον.
  • Παράδειγμα: Λήψη περισσότερων δειγμάτων από περιοχές με υψηλή συγκέντρωση μιας ασθένειας.
• Συστηματική Δειγματοληψία (Systematic Sampling): Επιλογή στοιχείων από το δείγμα ανά τακτά διαστήματα. Είναι απλούστερη από την τυχαία δειγματοληψία αλλά χρειάζεται προσοχή στη σειρά των δεδομένων.
  • Παράδειγμα: Επιλογή κάθε 10ου ατόμου σε μια λίστα για έρευνα.

7. Προχωρημένες Στατιστικές Τεχνικές

• Ανάλυση Κύριων Συνιστωσών (Principal Component Analysis – PCA): Τεχνική μείωσης της διάστασης των δεδομένων, που αποσκοπεί στην ελαχιστοποίηση του αριθμού μεταβλητών ενώ διατηρεί την πληροφορία. Βοηθά στην απεικόνιση και την κατανόηση πολύπλοκων δεδομένων.
  • Παράδειγμα: Χρήση του PCA για ανάλυση μεγάλου όγκου δεδομένων εικόνας ή γονιδίων.
• Ανάλυση Επιβίωσης (Survival Analysis): Χρησιμοποιείται για την εκτίμηση του χρόνου έως την εμφάνιση ενός συγκεκριμένου γεγονότος, όπως ο θάνατος ή η αποτυχία ενός μηχανήματος.
  • Παράδειγμα: Ανάλυση της διάρκειας ζωής των καρδιοπαθών ασθενών μετά από μια θεραπεία.
• Ανάλυση Μεταβλητότητας (Variance Components Analysis): Τεχνική που διαχωρίζει την συνολική διακύμανση των δεδομένων σε διακριτές πηγές.
  • Παράδειγμα: Ανάλυση της διακύμανσης στη σχολική απόδοση λόγω διαφόρων παραγόντων, όπως η ηλικία, η τάξη και το σχολείο.
• Μηχανιστική Παλινδρόμηση (Nonlinear Regression): Μοντέλο που προσαρμόζει καμπύλες αντί για γραμμές, χρησιμοποιείται όταν η σχέση μεταξύ των μεταβλητών δεν είναι γραμμική.
  • Παράδειγμα: Μοντέλο που αναλύει την ανάπτυξη των φυτών σε σχέση με τις ώρες ηλιακού φωτός.
• Ανάλυση Κρυφών Παραγόντων (Latent Factor Analysis): Χρησιμοποιείται για την ταυτοποίηση κρυφών παραγόντων σε ένα σύνολο δεδομένων, εξάγοντας συμπεράσματα για την υποκείμενη δομή.
  • Παράδειγμα: Ομαδοποίηση των απαντήσεων σε μια ψυχολογική δοκιμασία για την ανάλυση του άγχους και της κατάθλιψης.

8. Χρονοσειρές και Προβλέψεις

• Ανάλυση Χρονοσειρών (Time Series Analysis): Ανάλυση δεδομένων που παρατηρούνται σε διαδοχικά χρονικά διαστήματα, χρησιμοποιείται για την ανίχνευση τάσεων και περιοδικότητας.
  • Παράδειγμα: Μελέτη των μηνιαίων πωλήσεων για πρόβλεψη της ζήτησης στο μέλλον.
• Αυτοπαλινδρόμηση και Κινητός Μέσος (ARIMA): Μοντέλο χρονοσειρών που συνδυάζει την αυτοπαλινδρόμηση και τον κινητό μέσο για ακριβείς προβλέψεις.
  • Παράδειγμα: Πρόβλεψη της μηνιαίας τιμής ενός μετοχικού δείκτη.
• Ανάλυση Συνύπαρξης (Cointegration Analysis): Χρησιμοποιείται για την ανάλυση της μακροχρόνιας σχέσης μεταξύ δύο ή περισσότερων χρονοσειρών.
  • Παράδειγμα: Μελέτη της σχέσης μεταξύ επιτοκίων και του δείκτη τιμών καταναλωτή.
• Ανάλυση Τάσεων (Trend Analysis): Εργαλείο για τον εντοπισμό τάσεων σε χρονολογικά δεδομένα.
  • Παράδειγμα: Ανάλυση των πωλήσεων ανά έτος για την ανίχνευση αύξησης ή μείωσης της τάσης.
• Εποχική Αποσύνθεση (Seasonal Decomposition): Χρησιμοποιείται για να διαχωρίσει τα εποχικά μοτίβα από τα βασικά στοιχεία μιας χρονοσειράς.
  • Παράδειγμα: Ανάλυση μηνιαίων δεδομένων πωλήσεων για τον διαχωρισμό των εποχικών τάσεων.

9. Μοντελοποίηση και Μηχανική Μάθηση

• Αλγόριθμος Πλησιέστερων Γειτόνων (K-Nearest Neighbors – KNN): Μηχανισμός ταξινόμησης που βασίζεται στην απόσταση του σημείου με τους πλησιέστερους γείτονές του. Χρησιμοποιείται για ταξινόμηση και παλινδρόμηση.
  • Παράδειγμα: Χρήση του KNN για την αναγνώριση εικόνων βασισμένων σε παρόμοια χαρακτηριστικά.
• Αναλυτική Δέντρων Αποφάσεων (Decision Trees): Μοντέλο που χρησιμοποιεί κόμβους απόφασης και τελικά φύλλα για να ταξινομήσει δεδομένα. Εύκολο στην ερμηνεία και ιδανικό για περιπτώσεις που απαιτούν εξήγηση των αποτελεσμάτων.
  • Παράδειγμα: Χρήση δέντρων αποφάσεων για τη διάγνωση ασθενειών με βάση τα συμπτώματα.
• Μοντέλα Στήριξης Διάνυσμα (Support Vector Machines – SVM): Μηχανισμός που προσπαθεί να διαχωρίσει τα δεδομένα με την καλύτερη δυνατή γραμμή ή επίπεδο για κατηγοριοποίηση.
  • Παράδειγμα: Ανάλυση για τη διάκριση δύο κατηγοριών πελατών, όπως πιστοληπτικής ικανότητας «καλός» και «κακός».
• Νευρωνικά Δίκτυα (Neural Networks): Μοντέλα που προσομοιώνουν τον ανθρώπινο εγκέφαλο και χρησιμοποιούνται για σύνθετες ταξινομήσεις και προβλέψεις. Καλύπτουν ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών στη μηχανική μάθηση.
  • Παράδειγμα: Χρήση νευρωνικών δικτύων για την αναγνώριση φωνής.
• Βαγγέλια Μοντελοποίηση (Bayesian Modeling): Χρησιμοποιεί την πιθανοθεωρία του Bayes για τη συνεκτίμηση προηγούμενων γνώσεων και νέων δεδομένων. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμο σε περιπτώσεις με αβεβαιότητα.
  • Παράδειγμα: Εκτίμηση της πιθανότητας επιτυχίας ενός νέου φαρμάκου με βάση προηγούμενα αποτελέσματα.

10. Οικονομετρία και Χρηματοοικονομική Στατιστική

• Οικονομετρική Παλινδρόμηση (Econometric Regression): Μοντέλο που χρησιμοποιείται για την ανάλυση σχέσεων μεταξύ οικονομικών μεταβλητών και τη μελέτη των αιτιακών σχέσεων.
  • Παράδειγμα: Ανάλυση της σχέσης μεταξύ πληθωρισμού και επιτοκίων σε μια οικονομία.
• Μη Συμμετρικά Δεδομένα (Heteroskedasticity): Η διακύμανση της εξαρτημένης μεταβλητής διαφέρει μεταξύ των παρατηρήσεων, κάτι που απαιτεί ειδικά προσαρμοσμένα μοντέλα.
  • Παράδειγμα: Ανάλυση εισοδημάτων σε διαφορετικά επίπεδα εκπαίδευσης με ετεροσκεδαστικότητα.
• Ανάλυση Συνύπαρξης (Cointegration Analysis): Χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό μακροχρόνιας σχέσης μεταξύ μεταβλητών όπως οι χρονοσειρές.
  • Παράδειγμα: Μελέτη της σχέσης μεταξύ του ΑΕΠ και των επιτοκίων μακροχρόνια.
• Ανάλυση Κοινών Παραγόντων (Common Factor Analysis): Ανάλυση που προσδιορίζει κρυφούς παράγοντες που επηρεάζουν πολλές μεταβλητές ταυτόχρονα.
  • Παράδειγμα: Ανάλυση της επίδρασης «οικονομικού κλίματος» σε διαφορετικές οικονομικές δραστηριότητες.
• Διαρθρωτικά Μοντέλα (Structural Equation Modeling – SEM): Χρησιμοποιούνται για την ανάλυση πολλών εξισώσεων ταυτόχρονα, ώστε να εξεταστούν οι σχέσεις μεταξύ των μεταβλητών.
  • Παράδειγμα: Ανάλυση της επίδρασης του μάρκετινγκ και της τιμής στην καταναλωτική συμπεριφορά και στην αφοσίωση.

11. Αξιολόγηση και Ανάλυση Κινδύνου

• Μοντέλο Κινδύνου Χαρτοφυλακίου (Portfolio Risk Model): Εργαλείο για την εκτίμηση του συνολικού κινδύνου μιας επένδυσης ή ενός χαρτοφυλακίου μέσω στατιστικών μοντέλων.
  • Παράδειγμα: Ανάλυση του κινδύνου για ένα χαρτοφυλάκιο μετοχών.
• Value at Risk (VaR): Εκτιμά τη μέγιστη πιθανή απώλεια σε ένα δεδομένο χρονικό διάστημα με μια συγκεκριμένη πιθανότητα.
  • Παράδειγμα: Υπολογισμός του κινδύνου απώλειας μιας επένδυσης με ποσοστό 95% σε περίοδο ενός μήνα.
• Conditional Value at Risk (CVaR): Εκτιμά την αναμενόμενη απώλεια πέρα από το επίπεδο του VaR, δίνοντας μια πιο ακριβή εκτίμηση του κινδύνου.
  • Παράδειγμα: Υπολογισμός της μέσης απώλειας αν η επένδυση ξεπεράσει το επίπεδο VaR.
• Ανάλυση Ευαισθησίας (Sensitivity Analysis): Αξιολογεί πώς οι αλλαγές των παραμέτρων ενός μοντέλου επηρεάζουν το τελικό αποτέλεσμα. Χρησιμοποιείται για να αναγνωριστούν παράγοντες που επηρεάζουν τον κίνδυνο.
  • Παράδειγμα: Ανάλυση των παραμέτρων που επηρεάζουν την κερδοφορία ενός προϊόντος, όπως οι πρώτες ύλες και το κόστος εργασίας.
• Ανάλυση Σεναρίων (Scenario Analysis): Διαδικασία αξιολόγησης του αντίκτυπου διαφορετικών πιθανών σεναρίων στις επενδύσεις ή στη στρατηγική, όπως μια ύφεση ή ανάπτυξη στην αγορά.
  • Παράδειγμα: Μελέτη της επίδρασης μιας αύξησης των επιτοκίων στην κερδοφορία μιας επιχείρησης.

12. Εργαλεία και Λογισμικό για Στατιστική Ανάλυση

• SPSS: Λογισμικό για στατιστική ανάλυση δεδομένων, δημοφιλές για την επεξεργασία δεδομένων και τη διεξαγωγή περιγραφικών και συμπερασματικών αναλύσεων.
  • Παράδειγμα: Χρήση του SPSS για ανάλυση δημοσκοπήσεων και στατιστικά δεδομένα υγείας.
• R: Γλώσσα προγραμματισμού και περιβάλλον για στατιστική ανάλυση και γραφική απεικόνιση. Περιλαμβάνει εκτενή βιβλιοθήκη εργαλείων στατιστικής και ανάλυσης δεδομένων.
  • Παράδειγμα: Χρήση του R για ανάλυση μεγάλων δεδομένων και μοντέλων μηχανικής μάθησης.
• STATA: Στατιστικό πακέτο για την ανάλυση δεδομένων που είναι δημοφιλές στην οικονομία, την κοινωνιολογία και την ιατρική έρευνα.
  • Παράδειγμα: Χρήση του STATA για την εκτέλεση οικονομετρικών μοντέλων και στατιστικών ελέγχων.
• Excel (Πρόσθετα Ανάλυσης Δεδομένων): Δημοφιλές εργαλείο για βασική ανάλυση δεδομένων με προσθήκες για στατιστική ανάλυση και γραφήματα.
  • Παράδειγμα: Χρήση του Excel για τη δημιουργία γραφημάτων και την ανάλυση μικρών δεδομένων πωλήσεων.
• Python Libraries (Pandas, Numpy, Scipy): Βιβλιοθήκες για ανάλυση δεδομένων και στατιστική επεξεργασία μέσω της γλώσσας προγραμματισμού Python.
  • Παράδειγμα: Χρήση του Pandas για ανάλυση δεδομένων και Numpy για στατιστικούς υπολογισμούς σε μεγάλο όγκο δεδομένων.

Το γλωσσάρι αυτό παρέχει μια ολοκληρωμένη εικόνα της στατιστικής, από τους βασικούς όρους έως και τις πιο εξειδικευμένες τεχνικές, καλύπτοντας τις ανάγκες τόσο των αρχάριων όσο και των προχωρημένων χρηστών. Ενσωματώνει σαφείς επεξηγήσεις και πρακτικά παραδείγματα, κάνοντάς το ιδανικό για χρήση ως εκπαιδευτικό εργαλείο ή ως σημείο αναφοράς για επαγγελματίες της ανάλυσης δεδομένων.