En parameter betragtes som væsentlig på alle områder, det er et godt markeret indikativ for at kunne evaluere eller vurdere en bestemt situation. For eksempel, baseret på en parameter, kan en bestemt omstændighed forstås eller placeres i perspektiv for dens forståelse eller klassificering. I feltet eller grenen af computerprogrammering er brugen af dette udtryk (parameter); almindeligt anvendt til at henvise til en iboende egenskab ved en procedure.
Den definition af en parameter kan en smule kompliceret, da det er et stykke af oplysninger betragtes som noget vejledende og vigtigt, fordi med det evalueringer, vurderinger og endda konklusionerne i en bestemt situation udføres. Det er ud fra denne reference, at de ting, der undersøges, kan forstås ud fra et specifikt perspektiv. Et eksempel på definitionen af en parameter er følgende: "Undersøgelsen udføres, men der er ingen specifik parameter, der kan afklare fakta." Med dette er det klart, at uden denne faktor kan ingen konflikt løses.
Hvad er en statistisk parameter
Indholdsfortegnelse
I det foregående afsnit talte vi lidt om, hvad en parameter er, og hvordan ordet kan medtages i regelmæssige samtaler, nu er det tid til at nævne alt, hvad der er relateret til den statistiske parameter, og hvad er forskellen i betydningen af den parameter, der blev nævnt tidligere. Når det kommer til statistik, henviser denne henvisning til et tal, der formår at opsummere en betydelig mængde data opnået fra de beregnede statistiske variabler. For at beregne dette tal er der brug for en aritmetisk formel, sidstnævnte opnås ved at beregne dataene for den undersøgte befolkning.
Det afgørende mål for statistik er at udvikle en realistisk model, og derfor bliver statistiske data en konsekvens, der ikke kan undgås. Parametrene i matematik og i en hvilken som helst af dens grene er vigtige for at opretholde orden i de data, der opnås ved hver beregning, endnu mere, hvis disse referencer er resultatet af undersøgelser af et bestemt samfund. Under hensyntagen til dette muliggør denne faktor, ud over at give en generel idé om den globale befolkning, en komparativ analyse til at foretage forskellige skøn over den virkelighedsmodel, der er beregnet til at blive skabt.
Nu, som al videnskab, undersøgelse eller beregning, har disse data brug for en række regler for at fungere korrekt og ikke forveksles med nogen anden matematisk analyse. Uden disse regler ville al opnået beregning være helt forkert, og den ville ikke være foran en statistisk parameter.
Regler for en statistisk parameter
Hver numeriske reference skal have visse regler for at være gældende, en af dem er, at den ikke har brug for tvetydigheder for beregningen, det kræver kun en god aritmetisk formel for at opnå det. Ingen vital observation af undersøgelsen bør ignoreres, det vil sige dataene har en meget generel karakter, og alt er vigtigt. Det kan fortolkes, dets beregning kan let manipuleres med algebra, og endelig kan dataene blive følsomme over for udsving i prøverne, hvilket betyder, at de statistiske prøver kan variere, og at disse har indflydelse på parametrene..
Typer af statistiske parametre
Ligesom der findes disse data, er der også deres typer og de korrekte måder at identificere og anvende dem, den første er den position, parameter, som er ansvarlig for at identificere den samlede værdi, hvor de data, der skal beregnes er sammenbygget der er,, find den værdi, der bestiller og repræsenterer dem. Denne type referencer er opdelt i to aspekter: Centrale tendensmål og ikke-centrale tendensmål, punkter vil blive forklaret senere. I modsætning til hvad der blev forklaret i det foregående afsnit, behøver disse data ikke nødvendigvis at falde sammen med resultaterne af variablen.
Det kan heller ikke bruges med en generisk karakter til at lave prognoser. Brugen af de forskellige parametre er op til emnet. Den anden hældning er spredning. Dette tager højde for, i hvilket omfang alle de opnåede data er grupperet omkring beregningens centrale værdi. Dette aspekt er klassificeret i yderligere to aspekter, absolut spredning og relativ spredning, i det første har virksomheden brug for dispositionsdata og inkluderer ikke sammenligninger mellem de opnåede prøver. I det andet taler vi om dimensionsløse målinger og i dem, hvis der kan foretages sammenligninger.
Den kurtosis koefficient, også kendt som peger, søger at finde de foranstaltninger, hvordan de relative gentagelser af dataene er fordelt mellem ekstremerne og centrum. Den Gaussiske klokke er en del af sammenligningspunktet mellem alle fundne referencer. Den kurtosis har 3 meget vigtige kategorier, disse er mesocúrtic fordeling, også kendt som normalt sigter, leptokurtic fordeling, repræsenteret ved det positive sigte og endelig platicurtic fordeling, som henviser til en negativ sigter. Sammen giver de mening om kurtosis som et kendetegn ved formparameteren.
Den koefficient af asymmetri er baseret på at tillade opdagelsen af data, og hvis disse er bestilt symmetrisk i forhold til deres centrale værdi, som er generelt et asymmetrisk foranstaltning. For at kende graden af asymmetri af disse data er beregning af asymmetri-koefficienten bydende nødvendigt. De leverede data er symmetriske i henhold til middelværdien, men summen af alle kuberne af afvigelser i henhold til det samme gennemsnit skal være nul. Hvis der søges en positiv skævhed, skal middelværdien være til højre for medianen.
Derefter opnås grafisk et histogram med en L-form og dets direkte afslutning til højre. Endelig, for at opnå en negativ skævhed, skal middelværdien være utvivlsomt lavere end medianen, og histogrammet vil endelig være J-formet med slutningen til venstre.
Eksempler på statistiske parametre
Hvis nogle prøver er taget fra et perfekt distribueret samfund, er gennemsnittet af denne test en direkte statistik. Den værdi, som denne prøve repræsenterer, er et skøn over gennemsnittet af denne population, dette kaldes populationsparameteren. Hvis der tages andre prøver, ændres denne værdi tilfældigt, og dens sandsynlighedsfordeling baseres på den pågældende test. Denne fordeling vil repræsentere alle de opnåede data, og hvis hovedsamfundet er normalt, skal distributionen af denne prøve også være normal. Hvert trin suppleres med det næste.
Elementer af en statistisk parameter
Ligesom disse data har regler og typer, har de også en række vigtige elementer for at opnå bestemte værdier for en bestemt population, disse elementer er fordelt i gennemsnit, tilstanden og medianen, alle tre er en del af målene for den centrale tendens. Der er imidlertid også målinger af ikke-central tendens, der består af kvartiler, deciler og percentiler. For at dække alt dette indhold er hvert af elementerne opdelt, så alt, der er relateret til dem, kan forstås fuldt ud.
Gennemsnit
Det er det aritmetiske gennemsnit, og det er kendt for at være ret udbredt, det har en række egenskaber eller elementer, disse er relateret til enkelheden ved beregningen på grund af indgriben af alle data, det fortolkes som et centrum for masse eller base af ligevægt af det givne datasæt, der beregnes. Det formår også at minimere enhver kvadratisk afvigelse fra referencerne og er modtagelig for skala- og oprindelsesændringer. Det er også modtageligt, når værdierne for variablen er ekstremt ekstreme.
Mode
Det er en ret gentagen reference, og værdien af dens variabel har en absolut frekvens, hvorfor den bærer det moderigtige navn, for i sig selv er det det, der er mest populært. Det er virkelig let at beregne tilstanden, da det kun kræver en optælling at finde de tilsvarende data. De egenskaber mode er enkle fortolkning og beregning, det afhænger af de frekvenser og takket være, at det kan beregne kvalitative variabler, selv om der er større data, dens værdi er uafhængig, der gør mode et element modtagelige for prøve variationer.
Median
Du står over for medianen, når mindst halvdelen af de opnåede data har en variabel værdi langt under sig selv, kun når værdierne holdes i en rækkefølge fra laveste til højeste. Et af eksemplerne på statistiske parametre er beregningen af medianen for en familie, metoden er enkel, kun den centrale værdi skal lokaliseres. Medianens kvaliteter eller egenskaber henviser til den næsten ikke-eksisterende påvirkning ved dispersion og den ikke-følsomhed, som middelværdien præsenterer svingninger, der motiveres til værdierne for dens variabel.
Ikke-centrale positionsmålinger
Disse er intet andet end værdier, der falder langt under hinanden i visse datamængder. Det er et mere generelt punkt i begrebet median, der er leveret tidligere, da det kun efterlader under 50% af fordelingen af data, mens kvantilerne gør det med en procentdel. For at differentiere kvartiler, deciler og percentiler tages der hensyn til de dele, som de er opdelt i. Kvartilerne er opdelt i 4 dele, deciler med 10 og percentiler med hundrede.
Anvendelse af parametre
Parametrene kan anvendes i forskellige områder, enten i numeriske spørgsmål eller ved simpel brug af ordet i regelmæssige samtaler. Dette afsnit vil nævne nogle af de områder, hvor parametre bruges, hvordan deres applikationer er, og hvordan man identificerer, om man har at gøre med et parametersynonym. Det skal huskes, at disse data ifølge den gren eller videnskab, der henviser, kan kaldes på forskellige måder.
Computerparametre
Når det kommer til computing, er disse data kendt som argumenter, og de er variabler, der bruges til at modtage inputværdierne for en given rutine, metode eller subrutine. Påkaldelsesrutinerne vil være metoden til at sende disse værdier. Underrutinen tager på den anden side alle de værdier, der er tildelt dens data for at ændre dens adfærd ved kørsel.
Netværksparametre
Dette er hvad der er kendt som den permanente afstand mellem enhedsceller i henhold til deres krystallinske struktur. Netværk har 3 parametre, som er repræsenteret i a, b og c, men der er et specielt element i kubiske netværk, og det er, at for dem er alle data bestemt de samme, derfor er den korrekte måde at henvise til dem gennem til. Med hensyn til sekskantede krystalgitter betragtes data a og b som identiske, i denne forstand tages kun a og c i betragtning.
Befolkningsparameter
Det er intet andet end den sande værdi af gennemsnittet for en given befolkning. Når de dominerende egenskaber ved denne population er ukendte, kan værdierne beregnes ud fra prøverne.
I alle disse områder findes en eller anden form for parametersynonym for at lokalisere eller identificere dem, alt efter hvad der kan være, for eksempel data, referencer, indikatorer, målinger eller faktorer.
