Parametr nie jest niezbędna we wszystkich dziedzinach, to jest dobrze oznakowane orientacyjne, aby móc ocenić czy ocenić konkretną sytuację. Na przykład, w oparciu o parametr, pewną okoliczność można zrozumieć lub umieścić w perspektywie w celu jej zrozumienia lub klasyfikacji. W dziedzinie lub gałęzi programowania komputerowego użycie tego terminu (parametru) jest; szeroko stosowany w odniesieniu do nieodłącznej właściwości procedury.
Definicję parametru może być nieco skomplikowane, ponieważ jest to kawałek o informacje uznane za coś orientacyjnym i istotne, ponieważ z nim oceny, oceny i wnioski nawet pewnej sytuacji są przeprowadzane. Na podstawie tego odniesienia rzeczy, które są badane, można zrozumieć z określonej perspektywy. Przykład definicji parametru jest następujący: „Prowadzone jest dochodzenie, nie ma jednak określonego parametru wyjaśniającego fakty”. Dzięki temu jasne jest, że bez tego czynnika żaden konflikt nie może zostać rozwiązany.
Co to jest parametr statystyczny
Spis treści
W poprzedniej części, rozmawialiśmy trochę o co parametrem jest i jak to słowo może być zawarte w zwykłych rozmowach, teraz jest czas, wspominając wszystkiego związanego z parametrem statystycznym i jaka jest różnica w znaczeniu parametru, który został wymieniony poprzednio. Jeśli chodzi o statystyki, odniesienie to odnosi się do liczby, która jest w stanie podsumować znaczną ilość danych uzyskanych z obliczonych zmiennych statystycznych. Aby obliczyć tę liczbę, potrzebna jest formuła arytmetyczna, którą uzyskuje się, obliczając dane badanej populacji.
Nadrzędnym celem statystyki jest opracowanie realistycznego modelu, z tego powodu dane statystyczne stają się konsekwencją, której nie można uniknąć. Parametry matematyki i którejkolwiek z jej dziedzin są niezbędne do zachowania porządku w danych uzyskanych z każdego obliczenia, tym bardziej, jeśli te odniesienia są wynikiem badań w określonej społeczności. Biorąc to pod uwagę, czynnik ten, oprócz dostarczenia uogólnionej koncepcji globalnej populacji, umożliwia analizę porównawczą w celu dokonania różnych szacunków na temat modelu rzeczywistości, który ma zostać utworzony.
Teraz, podobnie jak w przypadku wszystkich nauk ścisłych, badań lub obliczeń, dane te wymagają szeregu reguł, aby działać poprawnie i nie można ich mylić z żadną inną analizą matematyczną. Bez tych zasad wszystkie uzyskane obliczenia byłyby całkowicie błędne i nie byłyby poprzedzone parametrem statystycznym.
Reguły parametru statystycznego
Każde odniesienie numeryczne musi mieć określone reguły, aby miało zastosowanie, jedną z nich jest to, że nie wymaga niejednoznaczności do swojego obliczenia, a do jego osiągnięcia wystarczy dobry wzór arytmetyczny. Żadnej istotnej obserwacji badania nie należy lekceważyć, to znaczy dane mają bardzo ogólny charakter i wszystko jest ważne. Można go zinterpretować, jego obliczenia można łatwo manipulować za pomocą algebry, a na koniec dane mogą stać się wrażliwe na fluktuacje w próbkach, co oznacza, że próbki statystyczne mogą się różnić i mają one wpływ na parametry..
Rodzaje parametrów statystycznych
Tak jak istnieją dane te istnieją również ich rodzaje i prawidłowe sposoby identyfikacji i stosować je, pierwszy jest parametr pozycja, która jest odpowiedzialna za identyfikację łączną wartość, w których dane mają być obliczone są pogrupowane, to znaczy, znajdź wartość, która je zamawia i reprezentuje. Ten rodzaj odniesienia dzieli się na dwa aspekty: miary tendencji centralnej i miary tendencji niecentralnej, punkty zostaną wyjaśnione później. W przeciwieństwie do tego, co wyjaśniono w poprzedniej sekcji, dane te niekoniecznie muszą pokrywać się z wynikami zmiennej.
Nie można go też używać z charakterem ogólnym do prognozowania. Zastosowanie różnych parametrów zależy od tematu. Drugie nachylenie dotyczy dyspersji. Uwzględnia to stopień, w jakim wszystkie uzyskane dane są zgrupowane wokół centralnej wartości obliczenia. Ten aspekt jest klasyfikowany w dwóch kolejnych aspektach, dyspersji absolutnej i rozproszeniu względnym, w pierwszym z nich firma potrzebuje danych o dyspozycji i nie obejmuje porównań między uzyskanymi próbkami. W drugim mówimy o miarach bezwymiarowych i o tym, czy można dokonać porównań.
Współczynnik kurtoza, znany również jako wskazującego, stara się znaleźć środki, jak względne powtórzeń danych są rozdzielone między skrajnościami i centrum miasta. Gaussa dzwon jest częścią punktu porównania między wszystkimi odniesieniami znajdując. Kurtoza ma bardzo ważne 3 kategorie, to rozkład mesocúrtic, znany również jako normalne, mającego rozkład leptokurtic reprezentowana przez pozytywną celowania i wreszcie platicurtic dystrybucji, który odnosi się do ujemnego celowania. Razem nadają sens kurtozie jako charakterystyce parametru kształtu.
Współczynnik asymetrii jest oparty na umożliwieniu wykrywania danych, a jeżeli są one uporządkowane symetrycznie do wartości środkowej, która jest zasadniczo asymetryczny środek. Aby poznać stopień skośności tych danych, konieczne jest obliczenie współczynnika skośności. Podane dane są symetryczne względem średniej, jednak suma wszystkich sześcianów odchyleń według tej samej średniej musi być zerowa. Jeśli poszukuje się dodatniego skosu, średnia powinna znajdować się po prawej stronie mediany.
Następnie graficznie zostanie uzyskany histogram z kształtem L i jego bezpośrednim zakończeniem po prawej stronie. Wreszcie, aby uzyskać ujemną skośność, średnia musi być bezdyskusyjnie niższa od mediany, a histogram będzie miał kształt litery J z końcem po lewej stronie.
Przykłady parametrów statystycznych
Jeśli niektóre próbki są pobierane z doskonale rozmieszczonej społeczności, średnia z tego testu jest bezpośrednią statystyką. Wartość, którą reprezentuje ta próbka, jest oszacowaniem średniej tej populacji, nazywana jest parametrem populacji. Jeśli zostaną pobrane inne próbki, wartość ta będzie się zmieniać losowo, a jej rozkład prawdopodobieństwa będzie oparty na danym teście. Ten rozkład będzie reprezentował wszystkie uzyskane dane i jeśli główna społeczność jest normalna, rozkład tej próbki również musi być normalny. Każdy krok jest uzupełniany przez następny.
Elementy parametru statystycznego
Tak jak te dane mają reguły i typy, mają również szereg elementów niezbędnych do uzyskania pewnych wartości określonej populacji, elementy te są rozmieszczone w średniej, trybie i medianie, wszystkie trzy są częścią miar tendencji centralnej. Istnieją jednak również miary tendencji niecentralnej, które składają się z kwartyli, decyli i percentyli. Aby objąć całą tę zawartość, każdy z elementów jest podzielony, aby wszystko, co z nimi związane, było w pełni zrozumiałe.
Średni
Jest to średnia arytmetyczna i wiadomo, że jest dość rozpowszechniona, ma szereg właściwości lub elementów, które odnoszą się do prostoty jego obliczeń dzięki interwencji wszystkich danych, jest interpretowana jako środek masy lub podstawa równowaga danego zbioru obliczanych danych. Udaje mu się również zminimalizować wszelkie kwadratowe odchylenia od odniesień i jest podatny na zmiany skali i pochodzenia. Jest również podatny, gdy wartości zmiennej są skrajnie skrajne.
Moda
Jest to odniesienie dość powtarzalne, a wartość jego zmiennej ma częstotliwość bezwzględną, dlatego nosi modną nazwę, bo sama w sobie jest najpopularniejsza. Obliczenie trybu jest naprawdę łatwe, ponieważ wystarczy policzyć, aby znaleźć odpowiednie dane. Te właściwości sposób jest prosty interpretacji i obliczenia, zależy od częstotliwości i dzięki temu można go obliczyć zmiennych jakościowych, chociaż nie są większe danych, jego wartość nie zależy, który sprawia, że moda element podatny na przykładowych wariantach.
Mediana
Masz do czynienia z medianą, gdy co najmniej połowa uzyskanych danych ma zmienną wartość znacznie poniżej siebie, tylko wtedy, gdy wartości są utrzymywane w kolejności od najniższej do najwyższej. Jednym z przykładów parametrów statystycznych jest obliczenie mediany rodziny, metoda jest prosta, należy zlokalizować tylko wartość centralną. Jakości lub właściwości mediany odnoszą się do prawie nieistniejącej afektacji przez dyspersję i niewrażliwości, że średnia przedstawia oscylacje motywowane wartościami jej zmiennej.
Niecentralne pomiary pozycji
To nic innego jak wartości, które w pewnych ilościach danych są znacznie niższe od siebie. Jest to bardziej ogólny punkt koncepcji mediany, która została podana wcześniej, ponieważ pozostawia poniżej 50% rozkładu danych, podczas gdy kwantyle robią to w dowolnym procencie. Aby rozróżnić kwartyle, decyle i percentyle, brane są pod uwagę części, na które są one podzielone. Kwartyle są podzielone na 4 części, decyle na 10, a percentyle na sto.
Stosowanie parametrów
Parametry mogą być stosowane w różnych obszarach, zarówno w sprawach liczbowych, jak i poprzez proste użycie słowa w normalnych rozmowach. W tej sekcji omówimy niektóre obszary, w których używane są parametry, jakie są ich zastosowania i jak rozpoznać, czy masz do czynienia z synonimem parametru. Należy pamiętać, że w zależności od branży lub nauki dane te można nazwać na różne sposoby.
Parametry komputera
Jeśli chodzi o obliczenia, dane te nazywane są argumentami i są to zmienne, które służą do odbierania wartości wejściowych danej procedury, metody lub podprogramu. Procedury wywołujące będą metodą wysyłania tych wartości. Z drugiej strony podprogram pobiera wszystkie wartości, które zostały przypisane do jego danych, aby zmienić jego zachowanie w czasie wykonywania.
Parametry sieci
Jest to tak zwana stała odległość między komórkami elementarnymi zgodnie z posiadaną przez nie strukturą krystaliczną. Sieci mają 3 parametry, które są reprezentowane w a, bi c, ale w sieciach sześciennych jest specjalny element i oznacza to, że dla nich wszystkie dane są z pewnością takie same, dlatego poprawnym sposobem odniesienia się do nich jest użycie do. Jeśli chodzi o heksagonalne sieci krystaliczne, dane aib są uważane za identyczne, w tym sensie brane są pod uwagę tylko a i c.
Parametr populacji
To nic innego jak prawdziwa wartość średniej danej populacji. Gdy dominujące cechy tej populacji są nieznane, wartości można obliczyć na podstawie próbek.
We wszystkich tych obszarach istnieje pewien rodzaj synonimów parametrów służących do ich lokalizacji lub identyfikacji, w zależności od przypadku, na przykład dane, odniesienia, wskaźniki, miary lub czynniki.
