What is Inferential Statistics? 📊 | Explained with Examples | Lec 6 | Data Analysis Projects 2025

हेलो एवरीवन, वेलकम, बैक टू में यूट्यूब चैनल आज के वीडियो में हम बात करेंगे इन फानेंशियल सर्टिसिक्स के बारे में। लास्ट टू विडियोज में हमने कवर किया है की टस्टिक्स क्या होती है, डिस्किवसटिसिक्स क्या होती है उसको अप्लाई कैसे किया जाता है और क्या क्या सिनारियो रहते है कहा पर आपको डिस्क्रिप्टिव सरटिसिकयूज़करनी चाहिए डिस्क सरटिसिकदेतेकैसी ये सारी चीजें हम रेडी डिस्कस कर चुके है। इस वीडियो में हम बात करेंगे पर्टिकुलर आई होप दी वीडियो और हेल्पफुल फोर यू गाइज फाइंडिंग दी विडियोज, हेल्पफुल 2, लेट मी नो इन द कॉमेंट और अगर कोई टॉप पे क्वेनकोईस आप लोग डिफिकल्ट फाइन कर रहे है तो आप मेल पर ड्रॉप कर सकते हैं कोडिंग ट्वेंटी ट्वेंटी फोर डे जीमेल पर तो चलिए इस विडियो को शुरू करते है इनफोरेंशलस्टेटिस्टिक जब हम बात करते है इनफरंशलस्टिकीतो हम मेन क्या एड्रेस कर रहे हैं हम क्वेकोएडडरेसकरे जो भी है आप के पास वो सैंपल आपको क्या बता रहा है उस सैम्पल ऐसी हम पुरे एंटायर डेटा के बारे में क्या कोई कॉनक्लूजन दे सकते है तो वो पूछा जाता है जैसे पूछा दिस। अबाउट द होल पॉपुलेशन मैंने पूरे पॉपुलेशन के बारे में पॉपुलेशन के डिस्कस कर चुके है की पॉपुलेशन क्या होता है पॉपुलेशन कम्पलीट डेटा के सकते मैंने ये उसके बाद मैं पूछती हूँ की आपके पास ग्रुप में हूँ इस देर, नी सिग्निफिकेंट, डिफरेंस बिटवीन टू ग्रुप इस देयर एनी सिग्निफिकेंट डिफरेंस बिटवीन टू ग्रुप सी ये कुछ टाइप के क्वेशन होते है जो बियोइनफरेंशलसटिस्िक बात की जाती है। अगर मैं ये बोल ट्रस्ट 10, रिजल्ट ऑफ़ 9 और इस डी टू बाई चांस और समथिंग तो ये क्या है मेरे कुछ टाइप के केन पूछे जो बियोंड स्टेटिस्टिक्स वर्क कर रहे है या बियोंड पॉपुलेशन वर्क कर रहे है। जब हम बियोंड पॉपुलेशन बात करते हैं डेटा बात करते है तो वहाँ आती है इनफोरेंशियलसटिक क्यूँ की हम कोई भी चीज ऑन द बेसिस ऑफ डेटा बोल रहे है बट विद प्रूफ नहीं बोल रहे। हम बोल रहे है की पैन के अकॉर्डिंग जो है ये हो सकता है के अकॉर्डिंग ये एस्टीमेशन है पैन के अकॉर्डिंग ये प्रेडिक्शन है। इस केसेज में क्या बात कर रहे हैं। हम बात कर रहे हैं फ्यूचर की जिसके अन्दर हम डेटा से रिलेटेड पैटन के बाद हमने एनालिसिस क्रिएट किया है उसी को हमने डोमेन नॉलेज के साथ इन्टरप्रेट किया। अब इसको 1 एग्जांपल ऐसी समझते हैं। अब मान लीजिये 1 फूड डिलीवरी बिजनेस है जोमेटो तो जोमैटो 1 बिजनेस है जिसने कुछ एनालिसिस करना है अब वो एनालिसिस करने के लिए वो हर 1 कस्टमर के पास तो नहीं जा सकता न ही वो हर 1 कस्टमर का डेटा ले सकता है क्यूँकि बहुत सारे कस्टमर है अब तक जिन्होंने जोमैटो से ऑर्डर किया होगा तो वो क्या करेगा। 1 रैंडम सेट ऑफ़ कस्टमर्स ले लेगा, रैंडम सेट ऑफ़ रिव्यू ले लेगा की जोमैटो पे जिन भी लोगों ने रिव्यू डाला हुआ कुछ रैंडम सेट ऑफ़ रिव्यू वो ले ले। अब मान लेते है की जो मैंने सिनारी बताया की फूड डिलिवरी बिजनेस और फूड डिलिवरी बिजनेस में मैंने आपको बताया सैंपल क्या हो जायेगा, सैंपल हो जाएगा कुछ रिव्यू। अब मान लो। उस पर्टिकुलर रेस्ट टेन थाउजंड रिव्यू, उसने क्या करा सैंपल ले लिया। हंड्रेड रिव्यू ले या अब यह इसने हंड्रेड रिव्यूज पर ही। अब इन्फोरेंशलस्टटिस्टिक सप्लाई करने के लिए वही सेम स्टेप। मे सबसे पहली चीज़ क्या करना पड़ेगा। सबसे पहले हमें कलेक्ट करना है सैंपल तो कलेक्शन। तो मैंने आपको बता दिया की आप हंड्रेड रिव्यू लेने वाले हैं और उन्हीं हंड्रेड रिव्यू पर वर्क करने वाले सेकेंड है की उनको एनालिसिस करे। अब एनालिसिस मतलब डिस्किपटिवसटिस्टिक सप्लाई करके अपने अपनी इंटरपटेशन दे देनी है। डिस्करिपटिवसिसप्लाई करके मुझे ऐसा पता लगता है की सौ में से जो 80 है उन्होंने फोर स्टार दिया और अभाव दिया। ठीक है 80 लोग ऐसे है जिन्होंने फोर स्टार या फिर उससे अभाव दिया है। तो यह क्या होगा? एनालिसिस होगा। एम्पल से रिलेटेड में सिर्फ सैंपल की बात करी मेंटायरडेटाकी बात नहीं कर। और जब मैंने एनालिसिस करा उसके बाद मुझे क्या करना है इन फेशियल स्टेटिस्टिक सप्लाई करने। और जब मुझे इन्फोरेंशियल स्टेटिस्टिक सप्लाई करनी है तो मैं किस बारे में बात करूंगी। मैं बात करुँगी प्रपोषण के बारे में। सबसे पहले इन्फोरेंशियलस्टेटिस्टिक की चीज क्या हो जाएगी की हम कैलकुलेट करेंगे। आप प्रोषण प्रपोस मतलब की ए टी आउट ऑफ़ जो हंड्रेड है। ये हमारा प्रपोशनहैअबइसकोहम परसेंटेज में क्या बोलेंगे टी परसेंट बोल देंगे। इसके बाद नेक्स्ट जो इन्फोरेंशलजैसे मीन मीडियन मोड जो है वो डिस्क्रिप्टिव का पार्ट है। वैसे ही इन्फोरेंशियल स्टेटिस्टिक्स में भी काफी सारी चीजें अप्लाई होती है। जैसे मैंने आपको प्रपोस के बारे में बताया दूसरी चीज़ होती है। हम कैलकुलेट करते है, हम अप्लाई करते है कॉन्फिडेंस सिटोवलइनकीटमस के बारे में, हम पर्टिकुलर वीडियोज में बात करेंगे ताकि ये सेंस बनाए। अभी हम सिनारियो ऐसी चीज को समझते है की इन्फोरेंशियल स्टेटिस्टिक्स वर्क कैसे करते है और एग्जाम कैसे अप्लाई होती है तो कॉन्फिडेंस इंटरवल निकालते है की जैसे हम कह सकते हैं कि नाइंटी फाइव परसेंट हम कॉन्फिडेंट है, क्यूँकि हमारा जो कस्टमर है हमारे जो कस्टमर का डेटा है। अब इसमें कॉन्फिडेंस इंटरवल निकालते है की क्या हमें रिव्यूज देख के ऐसा लगता है कि ये रेस्टूरेंट सही है या नहीं। तो हमें एनालिसिस और डिस्क्रिपटिव एनालिसिस के बाद क्या पता चलता है की अगर हम टी अगर टी परसेंट भी न ले तो हम क्या कह सकते है की सेवेंटी सिक्स परसेंट से लेकर एटी फोर परसेंट तक। मतलब मैंने एवरेज ले लिया, मतलब एटी फोर भी ले लिया, मैंने सेवेंटी सिक्स भी ले लिया, मैंने मिड वैल्यू न लेकर मैंने 1 रेंज दे दी की सेवेंटी सिक्स से लेकर टी फोर परसेंट तक जो हमारे कस्टमर्स हैं वो क्या है वो सेटिसफाइड है। तो मुझे ऐसा लगता है की ऑन द बेसिस ऑफ दिस डेटा वी आर नाइंटी फाइव परसेंट कॉन्फिडेंट ये मेरी इन्फोरेंशियल स्टेटिस्टिक मतलब। मैंने 1 रेंज ली। सी रेंज के बेसिस पर मैंने अपना कॉन्फिडेंस परसेंटेज बताया कि मैं कितने परसेंट कॉनफिडेंट ऑन द बेस ऑफ़ और एनालिसिस और कॉन्फिडेंस व। उसके बाद हम क्या करेंगे इस चीज को इन्टरप्रेट करेंगे। अब इंटरप्रेट जैसा मैंने आपको बताया यहाँ पर आपके क्या काम आती है डोमेन नॉलेज इंटरप्रेट पर हम क्या कर सकते हैं जनरल स्टेटमेंट दे सकते है की होल कस्टमर्स बेसिस पर अगर हम देखे तो हमारा जो है यही कॉन्फिडेंस है मतलब की अगर हमने रैंडमली डेटा लिया है तो व्यपरिडीशौरकी जो डेटा होगा वो इसी रेंज का होगा तो हम 1 पर्टिकुलर सैंपल के बारे में कनफ्यूजन नहीं देते है हम पूरे पॉपुलेशन के बारे में कनफ्यूजन देते है ताकि वो और इम्पैक्ट फुल रहे प्रिनफोरेंशियल सर्टिसिक्स की मदद से हम क्या ले पाये हमें प्रेडिक्शन दे पाए, एस्टीमेट दे पाए अगर हमने एक्यूरेट वैल्यू भी नहीं दी तो हम एस्टीमेशन दे पाए की सेवेंटी सिक्स से लेकर टी फोर परसेंट तक हमारे कस्टमर जो है वो सटिस्फाइड है तो सेवंटी फाइव ऐसी तो वो आलरेडी नीचे था जो अन सेटिस्फाइ सेटिस्फाइटथेसौरी तो मतलब की हमने छोटे से सैंपल की वजह से 1 छोटे से सैंपल की मदद से हमने 1 बड़े ग्रुप ऑफ़ डेटा का एनालिसिस दिया और जब हमने बड़े ग्रुप ऑफ़ डेटा का एनालिसिस दिया तो वो चीज हमारे लिए और सिम्पल हो गयी इन्फोरेंशिलसटिस्क सप्लाई करके हम प्रेडिक्शन स्टिनेशन विद कॉन्फिडेंस दे सकते है क्यूँकि हम उसमें कॉन्फिडेंस भी मेंशन कर सकते हैं इसे हम कहते है डिस्क्रिप्टिव स्टेटिस्टिक्स एंड इन्फोरेंशियल स्टेटिस्टिक्स तो ये टॉपिक हम यही खत्म करते है इससे पहले हम इसका 1 डिफ्रेंस जान लेते है की दोनों में डिफरेंस क्या है अगर हम डिस्क्रिप्टिव की बात करे तो हम क्या कर सकते हैं समराइज कर सकते है अगर हम इन्फोरेंशियल की बात करे तो इन्फोरेंशियलमे क्या कर सकते हैं हम प्रेडिक्शन जान सकते हैं हम 1 जनरल स्टेटमेंट दे सकते हैं तो जनरलाइजेशन भी हम इसमें कर सकते है इन्फोरेंशियलमें उसके बाद अगर हम टूल्स की बात करे जो टूल्स हमारे पास है इसमें तो मैंने आपको यहाँ पर बताया ये मीन मीडियन मोड जो हमने स्कूल टाइम में पढ़ा है वो डिस्क्रिप्टिव आपने कॉलेज वगैरह में जो पढ़ा है मै वगैरह अगर आपने पढ़ा होगा तो यह डिस्क्रिप्टिव स्टटिस्टिक्स जब इन्फोरेंशियलकी बात होती है तो यहाँ पर आता है आपका कॉन्फिडेंस ये कुछ है जो न्यू हो सकते हैं इन वीडियोज में आपका सारा डाउट क्लियर हो जायेगा डूलेटमीनअगरआपने सारी चीजों को फॉलो कर रहे हैं तो सबसे पहली चीज परपस की अगर हम बात करे तो समराइज प्रोडक्शन एंड जनरलाइजेशन ये किस पर वर्क करता है यह वर्क करता है होल डेटा पर अब ये किस पे वर्क करता है यह वर्क करता है सैम्पल ऑफ़ डेटा पर ये पूरा डेटा नहीं लेता है तो सैंपल ऑफ़ डेटा पर वर्क करता है इन्फोरेंशियल सैटिस्टिक डिस्क्रिप्टिव सैटिस्टिक वर्क करती है आपके एंटायर डेटा, सो, आई, होप, दिस वीडियो, बस हेल्पफुल, फॉर यू मिलते हैं नेक्ट वीडियो में तब तक के लिए हैप्पी लर्निंग एंड स्टेट यू, डू लेट मी डू कॉमेंट और फॉलोइंग दिस वीडियो।