Parametri pidetään välttämättömänä kaikilla aloilla, se on hyvin merkitty indikaattori pystyä arvioimaan tai arvioida erityistilanne. Esimerkiksi tietyn olosuhteen voi parametrin perusteella ymmärtää tai sijoittaa perspektiiviin sen ymmärtämisen tai luokittelun vuoksi. Tietokoneohjelmoinnin kentällä tai haarassa tämän termin (parametrin) käyttö on; käytetään yleisesti viittaamaan menettelyn luontaiseen ominaisuuteen.
Määritelmä parametrin voi olla vähän hankala, koska se on pala on tietoja pidetään jotain ohjeellinen ja olennaista, koska sitä käytetään suorittaa arviointeja, arviointeja ja jopa päätelmiä tietyssä tilanteessa. Tästä viitteestä tutkittavat asiat voidaan ymmärtää tietystä näkökulmasta. Esimerkki parametrin määritelmästä on seuraava: "Tutkimusta tehdään, mutta tosiseikkojen selventämiseksi ei ole erityistä parametria." Tämän vuoksi on selvää, että ilman tätä tekijää ei voida ratkaista konflikteja.
Mikä on tilastollinen parametri
Sisällysluettelo
Edellisessä osassa puhuimme vähän siitä, mikä parametri on ja miten sana voidaan sisällyttää säännöllisiin keskusteluihin. Nyt on aika mainita kaikki tilastolliseen parametriin liittyvä ja mikä ero on mainitun parametrin merkityksessä aiemmin. Tilastojen osalta tämä viite viittaa lukuun, joka onnistuu tiivistämään huomattavan määrän tietoja, jotka on saatu lasketuista tilastollisista muuttujista. Tämän luvun laskemiseksi tarvitaan aritmeettinen kaava, joka saadaan laskemalla tutkittavan populaation tiedot.
Välttämätöntä tavoitteena tilastojen on kehittää realistinen malli, tämän vuoksi tilastotietojen tulee seuraus, jota ei voida välttää. Matematiikan ja sen minkä tahansa haaran parametrit ovat välttämättömiä järjestyksen ylläpitämiseksi kustakin laskelmasta saaduissa tiedoissa, vielä enemmän, jos nämä viitteet ovat seurausta tietyssä yhteisössä suoritetuista tutkimuksista. Kun tämä otetaan huomioon, tämä tekijä tarjoaa yleistetyn käsityksen globaalista väestöstä sekä vertailevan analyysin, jolla voidaan tehdä erilaisia arvioita todellisuuden mallista, joka on tarkoitus luoda.
Nyt, kuten kaikki tieteet, tutkimukset tai laskelmat, nämä tiedot tarvitsevat sarjan sääntöjä toimiakseen oikein eikä niitä pidä sekoittaa muihin matemaattisiin analyyseihin. Ilman näitä sääntöjä kaikki saatu laskelma olisi täysin väärä eikä se olisi tilastollisen parametrin edessä.
Tilastollisen parametrin säännöt
Jokaisessa numeerisessa viitteessä on oltava tiettyjä sääntöjä, joita voidaan soveltaa, yksi niistä on, että sen laskemiseen ei tarvita epäselvyyksiä, sen saavuttaminen vaatii vain hyvän aritmeettisen kaavan. Mitään elintärkeää tutkimuksen havainnointia ei pidä jättää huomiotta, eli tiedot ovat luonteeltaan hyvin yleisiä ja kaikki on tärkeää. Se voidaan tulkita, sen laskentaa voidaan helposti manipuloida algebran avulla ja lopuksi data voi tulla herkäksi otosten vaihteluille, mikä tarkoittaa, että tilastolliset otokset voivat vaihdella ja että niillä on vaikutusta parametreihin..
Tilastollisten parametrien tyypit
Aivan kuten nämä tiedot ovat olemassa, on myös niiden tyypit ja oikea tapoja tunnistaa ja soveltaa niitä, ensimmäinen on asennossa parametri, joka vastaa tunnistamiseksi kokonaisarvo, jossa tiedot voidaan laskea on ryhmitelty, eli,, etsi arvo, joka tilaa ja edustaa heitä. Tämän tyyppinen viittaus on jaettu kahteen näkökohtaan: keskitetysti ja mittasuhteisiin liittyvät mittasuhteet, kohdat selitetään myöhemmin. Toisin kuin edellisessä osassa selitettiin, näiden tietojen ei välttämättä tarvitse olla yhtäpitäviä muuttujan tulosten kanssa.
Sitä ei myöskään voida käyttää yleisen merkin avulla ennusteiden tekemiseen. Eri parametrien käyttö on kohteen tehtävä. Toinen kaltevuus on dispersiokaltevuus. Tässä otetaan huomioon, missä määrin kaikki saadut tiedot on ryhmitelty laskennan keskiarvon ympärille. Tämä näkökohta on luokiteltu vielä kahteen näkökohtaan, absoluuttiseen dispersioon ja suhteelliseen dispersioon, ja ensimmäisessä yhtiö tarvitsee luovutustietoja eikä sisällä vertailuja saatujen näytteiden välillä. Toisessa puhumme ulottumattomista toimenpiteistä ja niissä, jos vertailuja voidaan tehdä.
Huipukkuus kerroin, joka tunnetaan myös osoittaa, pyritään löytämään toimenpiteistä, joilla suhteellisen toistojen tietojen jaetaan ääripäiden välissä ja keskelle. Gaussin kello on osa vertailukohta kaikkien viittaukset löydetty. Huipukkuus on 3 erittäin tärkeä ryhmään, nämä ovat mesocúrtic jakelu, joka tunnetaan myös nimellä normaali tähdätään leptokurtisen jakelu, jota edustaa positiivinen pyritään ja lopuksi, platicurtic jakelu, joka viittaa negatiivinen tavoitteena. Yhdessä he ymmärtävät kurtoosin muodon parametrin ominaisuutena.
Epäsymmetria kerroin on perustuu siihen, että löytö tietojen ja jos ne on järjestetty symmetrisesti niiden keskeinen arvo, joka on yleensä epäsymmetrinen toimenpide. Näiden tietojen epäsymmetrian tason tuntemiseksi asymmetriakertoimen laskeminen on välttämätöntä. Annetut tiedot ovat symmetrisiä keskiarvon mukaan, mutta kaikkien saman keskiarvon mukaisten poikkeamakuutioiden summan on oltava nolla. Jos haetaan positiivista vinoutta, keskiarvon on oltava mediaanin oikealla puolella.
Sitten saadaan graafisesti histogrammi, jolla on L-muoto ja sen suora päättyminen oikealla. Lopuksi negatiivisen vinouden saamiseksi keskiarvon on oltava kiistattomasti matalampi kuin mediaani ja histogrammi on lopullisesti J-muotoinen siten, että loppu on vasemmalle.
Esimerkkejä tilastollisista parametreista
Jos jotkut näytteet otetaan täydellisesti jakautuneesta yhteisöstä, testin keskiarvo on suora tilasto. Tämän otoksen edustama arvo on arvio kyseisen populaation keskiarvosta, jota kutsutaan populaatioparametriksi. Jos otetaan muita näytteitä, arvo muuttuu satunnaisesti ja sen todennäköisyysjakauma perustuu kyseiseen testiin. Tämä jakauma edustaa kaikkia saatuja tietoja, ja jos pääyhteisö on normaali, myös kyseisen otoksen jakauman on oltava normaalia. Kutakin vaihetta täydennetään seuraavalla.
Tilastollisen parametrin elementit
Aivan kuten näillä tiedoilla on sääntöjä ja tyyppejä, niillä on myös joukko välttämättömiä elementtejä tiettyjen populaatioiden tiettyjen arvojen saamiseksi, nämä elementit jakautuvat keskimäärin, tila ja mediaani, kaikki kolme ovat osa keskitetyn taipumuksen mittareita. On kuitenkin myös mittakeskeisiä taipumuksia, jotka koostuvat kvartileista, desiileistä ja prosenttipisteistä. Kaiken tämän sisällön kattamiseksi kukin osa on jaoteltu, jotta kaikki niihin liittyvä voidaan ymmärtää täysin.
Keskiverto
Se on aritmeettinen keskiarvo ja sen tiedetään olevan melko laajalle levinnyt, sillä on joukko ominaisuuksia tai elementtejä, jotka liittyvät sen laskennan yksinkertaisuuteen kaikkien tietojen puuttumisen vuoksi, sitä tulkitaan massakeskuksena tai annettavan tietojoukon tasapaino. Se onnistuu myös minimoimaan mahdollisen toissijaisen poikkeaman viitteistä ja on altis skaalalle ja alkuperän muutoksille. Se on myös altis silloin, kun muuttujan arvot ovat äärimmäisen suuria.
Muoti
Se on melko toistuva viite ja sen muuttujan arvolla on absoluuttinen taajuus, minkä vuoksi sillä on muodikas nimi, koska sinänsä se on suosituin. Tilan laskeminen on todella helppoa, koska vastaavien tietojen löytäminen vie vain laskurin. Muotin ominaisuudet ovat yksinkertaisia tulkintoja ja laskelmia, se riippuu taajuuksista ja sen ansiosta se voi laskea kvalitatiiviset muuttujat, vaikka dataa on enemmän, sen arvo on riippumaton, mikä tekee muodista elementin, joka on herkkä näytevaihteluille.
Mediaani
Olet mediaania vasten, kun vähintään puolella saaduista tiedoista on muuttujan arvo selvästi alle itsensä, vain kun arvot pidetään alimmasta korkeimpaan. Yksi esimerkkejä tilastollisista parametreista on perheen mediaanin laskeminen, menetelmä on yksinkertainen, vain keskiarvon tulisi sijaita. Mediaanin ominaisuudet tai ominaisuudet viittaavat melkein olemattomaan dispersiovaikutukseen ja värähtelyjä osoittavan keskiarvon ei-herkkyyteen sen muuttujan arvojen vuoksi.
Ei-keskeiset sijainnin mittaukset
Nämä eivät ole muuta kuin arvot, jotka putoavat paljon toisistaan tietyissä tietomäärissä. Se on aikaisemmin esitetyn mediaanin käsitteen yleisempi kohta, koska se jättää vain alle 50% tietojen jakautumisesta, kun taas kvantiilit tekevät sen millä tahansa prosentilla. Kvartiilien, dessiilien ja prosenttipisteiden erottamiseksi otetaan huomioon osat, joihin ne on jaettu. Kvartilit jaetaan neljään osaan, desiilit 10: een ja prosenttipisteet sadaan.
Parametrien soveltaminen
Parametreja voidaan käyttää eri alueilla joko numeerisissa kysymyksissä tai yksinkertaisesti käyttämällä sanaa säännöllisissä keskusteluissa. Tässä osassa mainitaan joitain alueita, joilla parametreja käytetään, miltä niiden sovellukset ovat ja kuinka tunnistaa, oletko tekemisissä parametrisynonyymin kanssa. On muistettava, että viittaavan haaran tai tieteen mukaan näitä tietoja voidaan kutsua eri tavoin.
Tietokoneen parametrit
Laskennassa näitä tietoja kutsutaan argumenteiksi ja ne ovat muuttujia, joita käytetään tietyn rutiinin, menetelmän tai aliohjelman tuloarvojen vastaanottamiseen. Käynnistävät rutiinit ovat tapa lähettää nämä arvot. Alirutiini puolestaan ottaa kaikki arvot, jotka on määritetty sen tiedoille, jotta se muuttaa käyttäytymistään ajon aikana.
Verkon parametrit
Tätä kutsutaan pysyväksi etäisyydeksi yksikkö solujen välillä niiden kiteisen rakenteen mukaan. Verkkoissa on 3 parametria, jotka on esitetty a, b ja c, mutta kuutiomaisissa verkoissa on erityinen elementti, ja että heidän kannaltaan kaikki tiedot ovat varmasti samat, joten oikea tapa viitata niihin on. Koskevat kuusikulmainen kidehilat, tiedot a ja b on pitää samanlaisena, tässä mielessä, vain a ja c on otettu huomioon.
Populaatioparametri
Se ei ole muuta kuin tietyn väestön keskiarvon todellinen arvo. Kun tämän populaation hallitsevia ominaisuuksia ei tunneta, arvot voidaan laskea näytteistä.
Kaikilla näillä alueilla havaitaan jonkin tyyppinen parametrisynonyymi niiden löytämiseksi tai tunnistamiseksi tapauksen mukaan, esimerkiksi tiedot, viitteet, indikaattorit, mittarit tai tekijät.
