要約統計量
以下、昇順にソートされた N 個のデータ x 1 ≤ x 2 ≤ ⋯ ≤ x N {\displaystyle x_{1}\leq x_{2}\leq \dots \leq x_{N}} に対する統計量(順序統計量)を考える。
記述統計は、標本や行われた観察についての簡単な要約を提供する.このような要約は、要約統計量(英語版)のような定量的なものもあれば、わかりやすいグラフのような視覚的なものもある。また、これらの要約は、より広範な統計解析の一部としてデータを最初に説明する際の基礎を成すこともあれば、特定の調査のためにはそれ自体で十分なこともある。
たとえば、バスケットボールのシュート決定率は、選手やチームの成績を要約する記述統計量である。この数値は、ゴールしたシュート数を放ったシュート数で割ったものである。たとえば、シュート率33%の選手は、3回に1回の割合でシュートを決めている。パーセンテージは、複数の離散事象を要約または説明する。学生の成績平均値も考えてみよう。この単一の数値は、ある学生のコース経験の範囲全体にわたる一般的な成績を記述するものである。
記述統計と要約統計の使用には幅広い歴史があり、実際、人口や経済データの単純な集計は、統計学というトピックが最初に登場した手法であった。最近では、探索的データ解析という見出しの下に要約手法のコレクションが作成されている。そのような手法の例として、箱ひげ図がある。ビジネスの世界では、記述統計は多くの種類のデータに対する有用な要約を提供する。たとえば、投資家やブローカーは、将来のより良い投資決定を行うために、投資に関する実証的分析および解析的分析を行うことによって、リターン動向の歴史的根拠を活用することができる。