Μια παράμετρος θεωρείται απαραίτητη σε όλους τους τομείς, είναι μια καλά ενδεικτική ένδειξη να είναι σε θέση να αξιολογήσει ή να αξιολογήσει μια συγκεκριμένη κατάσταση. Για παράδειγμα, από μια παράμετρο, μια συγκεκριμένη περίσταση μπορεί να γίνει κατανοητή ή να τοποθετηθεί σε προοπτική για την κατανόηση ή την ταξινόμησή της. Στο πεδίο ή στον κλάδο του προγραμματισμού υπολογιστών, η χρήση αυτού του όρου (παράμετρος) είναι: χρησιμοποιείται ευρέως και χρησιμοποιείται για να αναφέρεται σε εγγενή ιδιότητα μιας διαδικασίας.
Ο ορισμός μιας παραμέτρου μπορεί να είναι λίγο περίπλοκος, δεδομένου ότι είναι ένα κομμάτι πληροφοριών που θεωρείται ως κάτι ενδεικτικό και ουσιαστικό, επειδή χρησιμοποιείται για τη διενέργεια αξιολογήσεων, αξιολογήσεων και ακόμη και συμπερασμάτων μιας δεδομένης κατάστασης. Από αυτή την αναφορά τα πράγματα που ερευνούνται μπορούν να γίνουν κατανοητά από μια συγκεκριμένη οπτική γωνία. Ένα παράδειγμα του ορισμού μιας παραμέτρου είναι το εξής: "Η έρευνα διεξάγεται, ωστόσο, δεν υπάρχει συγκεκριμένη παράμετρος για την αποσαφήνιση των γεγονότων." Με αυτό είναι σαφές ότι χωρίς αυτόν τον παράγοντα, καμία σύγκρουση δεν μπορεί να επιλυθεί.
Τι είναι μια στατιστική παράμετρος
Πίνακας περιεχομένων
Στην προηγούμενη ενότητα, μιλήσαμε λίγο για το τι είναι μια παράμετρος και πώς μπορεί να συμπεριληφθεί αυτή η λέξη σε κανονικές συνομιλίες, τώρα είναι η ώρα να αναφέρουμε όλα όσα σχετίζονται με τη στατιστική παράμετρο και ποια είναι η διαφορά στην έννοια της παραμέτρου που αναφέρθηκε προηγουμένως. Όσον αφορά τα στατιστικά στοιχεία, αυτή η αναφορά αναφέρεται σε έναν αριθμό που καταφέρνει να συνοψίσει μια σημαντική ποσότητα δεδομένων που λαμβάνονται από τις στατιστικές μεταβλητές που υπολογίστηκαν. Για τον υπολογισμό αυτού του αριθμού, απαιτείται ένας αριθμητικός τύπος, ο δεύτερος λαμβάνεται με τον υπολογισμό των δεδομένων του πληθυσμού που μελετάται.
Ο επιτακτικός στόχος των στατιστικών είναι η ανάπτυξη ενός ρεαλιστικού μοντέλου, εξαιτίας αυτού, τα στατιστικά δεδομένα γίνονται μια συνέπεια που δεν μπορεί να αποφευχθεί. Οι παράμετροι στα μαθηματικά και σε οποιονδήποτε από τους κλάδους της είναι απαραίτητες για τη διατήρηση της τάξης στα δεδομένα που λαμβάνονται από κάθε υπολογισμό, ακόμη περισσότερο εάν αυτές οι αναφορές είναι αποτέλεσμα μελετών σε μια συγκεκριμένη κοινότητα. Λαμβάνοντας αυτό υπόψη, αυτός ο παράγοντας, εκτός από την παροχή μιας γενικευμένης ιδέας για τον παγκόσμιο πληθυσμό, επιτρέπει σε μια συγκριτική ανάλυση να κάνει διαφορετικές εκτιμήσεις σχετικά με το μοντέλο της πραγματικότητας που πρόκειται να δημιουργηθεί.
Τώρα, όπως όλες οι επιστήμες, η μελέτη ή ο υπολογισμός, αυτά τα δεδομένα χρειάζονται μια σειρά κανόνων για να λειτουργούν σωστά και να μην συγχέονται με οποιαδήποτε άλλη μαθηματική ανάλυση. Χωρίς αυτούς τους κανόνες, όλοι οι υπολογισμοί που θα ληφθούν θα ήταν εντελώς λανθασμένοι και δεν θα ήταν μπροστά σε μια στατιστική παράμετρο.
Κανόνες μιας στατιστικής παραμέτρου
Κάθε αριθμητική αναφορά πρέπει να έχει ορισμένους κανόνες που να ισχύουν, ένας από αυτούς είναι ότι δεν χρειάζεται αμφιβολίες για τον υπολογισμό της, χρειάζεται μόνο μια καλή αριθμητική φόρμουλα για να την επιτύχει. Καμία ζωτική παρατήρηση της μελέτης δεν πρέπει να αγνοηθεί, δηλαδή, τα δεδομένα έχουν πολύ γενικό χαρακτήρα και όλα είναι σημαντικά. Μπορεί να ερμηνευτεί, ο υπολογισμός του μπορεί εύκολα να χειραγωγηθεί με άλγεβρα και, τέλος, τα δεδομένα μπορεί να γίνουν ευαίσθητα στις διακυμάνσεις των δειγμάτων, αυτό σημαίνει ότι τα στατιστικά δείγματα μπορούν να ποικίλουν και ότι αυτά επηρεάζουν τις παραμέτρους.
Τύποι στατιστικών παραμέτρων
Ακριβώς όπως αυτά τα δεδομένα υπάρχουν, υπάρχουν επίσης οι τύποι τους και οι σωστοί τρόποι ταυτοποίησης και εφαρμογής τους, το πρώτο είναι η παράμετρος θέσης, η οποία είναι υπεύθυνη για τον προσδιορισμό της συνολικής τιμής στην οποία τα δεδομένα που θα υπολογιστούν ομαδοποιούνται, δηλαδή,, βρείτε την τιμή που παραγγέλνει και τις αντιπροσωπεύει. Αυτός ο τύπος αναφοράς χωρίζεται σε δύο πτυχές: τα μέτρα της κεντρικής τάσης και τα μέτρα της μη κεντρικής τάσης, τα σημεία θα εξηγηθούν αργότερα. Σε αντίθεση με όσα εξηγήθηκαν στην προηγούμενη ενότητα, αυτά τα δεδομένα δεν πρέπει απαραίτητα να συμπίπτουν με τα αποτελέσματα της μεταβλητής.
Ούτε μπορεί να χρησιμοποιηθεί με γενικό χαρακτήρα για την πραγματοποίηση προβλέψεων. Η χρήση των διαφορετικών παραμέτρων εξαρτάται από το θέμα. Η δεύτερη κλίση είναι αυτή της διασποράς. Αυτό λαμβάνει υπόψη το βαθμό στον οποίο όλα τα δεδομένα που λαμβάνονται ομαδοποιούνται γύρω από την κεντρική τιμή του υπολογισμού. Αυτή η πτυχή ταξινομείται σε δύο ακόμη πτυχές, την απόλυτη διασπορά και τη σχετική διασπορά, στην πρώτη η εταιρεία χρειάζεται δεδομένα διάθεσης και δεν περιλαμβάνει συγκρίσεις μεταξύ των δειγμάτων που λαμβάνονται. Στο δεύτερο, μιλάμε για μέτρα χωρίς διάσταση και σε αυτά εάν μπορούν να γίνουν συγκρίσεις.
Ο συντελεστής kurtosis, επίσης γνωστός ως υπόδειξη, επιδιώκει να βρει τα μέτρα για τον τρόπο κατανομής των σχετικών επαναλήψεων των δεδομένων μεταξύ των άκρων και του κέντρου. Το κουδούνι Gauss είναι μέρος του σημείου σύγκρισης μεταξύ όλων των αναφορών που βρέθηκαν. Η kurtosis έχει 3 πολύ σημαντικές κατηγορίες, αυτές είναι η μεσοκρουτική κατανομή, επίσης γνωστή ως κανονική στόχευση, η λεπτοκορτική κατανομή, που αντιπροσωπεύεται από τη θετική στόχευση και, τέλος, την κατανομή πλατικιούρικας, η οποία αναφέρεται σε μια αρνητική στόχευση. Μαζί έχουν την αίσθηση της κούρτωσης ως χαρακτηριστικό της παραμέτρου σχήματος.
Ο συντελεστής ασυμμετρίας βασίζεται στο να επιτρέπεται η ανακάλυψη των δεδομένων και εάν ταξινομούνται συμμετρικά σύμφωνα με την κεντρική τους τιμή, η οποία είναι γενικά ένα ασύμμετρο μέτρο. Προκειμένου να γνωρίζουμε τον βαθμό ασυμμετρίας αυτών των δεδομένων, είναι απαραίτητος ο υπολογισμός του συντελεστή ασυμμετρίας. Τα δεδομένα που παρέχονται είναι συμμετρικά σύμφωνα με το μέσο όρο, ωστόσο, το άθροισμα όλων των κύβων αποκλίσεων σύμφωνα με τον ίδιο μέσο πρέπει να είναι μηδενικό. Εάν επιδιώκεται μια θετική κλίση, ο μέσος όρος πρέπει να είναι στα δεξιά του μέσου όρου.
Στη συνέχεια, από γραφική άποψη, θα ληφθεί ένα ιστόγραμμα με σχήμα L και ο άμεσος τερματισμός του στα δεξιά. Τέλος, για να επιτευχθεί μια αρνητική ασυμμετρία, ο μέσος όρος πρέπει να είναι αναμφισβήτητα χαμηλότερος από τον διάμεσο και το ιστόγραμμα θα έχει οριστικά σχήμα J με το άκρο προς τα αριστερά.
Παραδείγματα στατιστικών παραμέτρων
Εάν κάποια δείγματα λαμβάνονται από μια τέλεια κατανεμημένη κοινότητα, ο μέσος όρος αυτού του τεστ είναι μια άμεση στατιστική. Η τιμή που αντιπροσωπεύει αυτό το δείγμα είναι μια εκτίμηση του μέσου όρου αυτού του πληθυσμού, αυτό ονομάζεται παράμετρος πληθυσμού. Εάν ληφθούν άλλα δείγματα, αυτή η τιμή θα αλλάξει τυχαία και η κατανομή πιθανότητας θα βασίζεται στην εν λόγω δοκιμή. Αυτή η κατανομή θα αντιπροσωπεύει όλα τα δεδομένα που λαμβάνονται και εάν η κύρια κοινότητα είναι φυσιολογική, η κατανομή αυτού του δείγματος πρέπει επίσης να είναι φυσιολογική. Κάθε βήμα συμπληρώνεται από το επόμενο.
Στοιχεία μιας στατιστικής παραμέτρου
Ακριβώς όπως αυτά τα δεδομένα έχουν κανόνες και τύπους, έχουν επίσης μια σειρά βασικών στοιχείων για την απόκτηση ορισμένων τιμών ενός συγκεκριμένου πληθυσμού, αυτά τα στοιχεία κατανέμονται κατά μέσο όρο, ο τρόπος και ο διάμεσος, και οι τρεις είναι μέρος των μέτρων της κεντρικής τάσης. Ωστόσο, υπάρχουν επίσης μη κεντρικά μέτρα τάσης που αποτελούνται από τεταρτημόρια, ντελικάλια και εκατοστημόρια. Για να καλύψει όλο αυτό το περιεχόμενο, κάθε ένα από τα στοιχεία κατανέμεται, έτσι ώστε όλα όσα σχετίζονται με αυτά να είναι πλήρως κατανοητά.
Μέση τιμή
Είναι ο αριθμητικός μέσος όρος και είναι γνωστό ότι είναι αρκετά διαδεδομένος, έχει μια σειρά ιδιοτήτων ή στοιχείων, σχετίζονται με την απλότητα του υπολογισμού του λόγω της παρέμβασης όλων των δεδομένων, ερμηνεύεται ως κέντρο μάζας ή βάση υπολογισμός της ισορροπίας του δεδομένου συνόλου δεδομένων. Καταφέρνει επίσης να ελαχιστοποιήσει οποιαδήποτε τετραγωνική απόκλιση από τις αναφορές και είναι επιρρεπής σε αλλαγές κλίμακας και προέλευσης. Είναι επίσης ευαίσθητο όταν οι τιμές της μεταβλητής είναι εξαιρετικά ακραίες.
Μόδα
Είναι μια αρκετά επαναλαμβανόμενη αναφορά και η τιμή της μεταβλητής της έχει απόλυτη συχνότητα, γι 'αυτό φέρει το μοντέρνο όνομα, γιατί από μόνο του είναι αυτό που είναι πιο δημοφιλές. Ο υπολογισμός της λειτουργίας είναι πολύ εύκολος, καθώς χρειάζεται μόνο να εκτελέσετε μια μέτρηση για να βρείτε τα αντίστοιχα δεδομένα. Οι ιδιότητες της μόδας είναι απλή ερμηνεία και υπολογισμός, εξαρτάται από τις συχνότητες και χάρη στο ότι μπορεί να υπολογίσει ποιοτικές μεταβλητές, αν και υπάρχουν μεγαλύτερα δεδομένα, η αξία της είναι ανεξάρτητη, που καθιστά τη μόδα ένα στοιχείο ευαίσθητο σε παραλλαγές δείγματος.
Διάμεσος
Αντιμετωπίζετε τη μέση τιμή όταν τουλάχιστον τα μισά από τα ληφθέντα δεδομένα έχουν μεταβλητή τιμή πολύ κάτω από αυτήν, μόνο όταν οι τιμές διατηρούνται σε μια σειρά από το χαμηλότερο στο υψηλότερο. Ένα από τα παραδείγματα στατιστικών παραμέτρων είναι ο υπολογισμός του μέσου όρου μιας οικογένειας, η μέθοδος είναι απλή, μόνο η κεντρική τιμή πρέπει να βρίσκεται. Οι ιδιότητες ή οι ιδιότητες του διάμεσου αναφέρονται στην σχεδόν ανύπαρκτη επίδραση από τη διασπορά και τη μη ευαισθησία του μέσου όρου που εμφανίζει ταλαντώσεις λόγω των τιμών της μεταβλητής του.
Μη κεντρικές μετρήσεις θέσης
Αυτά δεν είναι τίποτα περισσότερο από τιμές που πέφτουν πολύ κάτω από το ένα το άλλο σε ορισμένες ποσότητες δεδομένων. Είναι ένα γενικότερο σημείο της έννοιας της διάμεσης που έχει δοθεί προηγουμένως, καθώς αφήνει μόνο κάτω από το 50% της κατανομής των δεδομένων, ενώ τα ποσοτικά το κάνουν με οποιοδήποτε ποσοστό. Για να διαφοροποιηθούν τα τεταρτημόρια, τα δεκαδικά και τα εκατοστημόρια, λαμβάνονται υπόψη τα μέρη στα οποία χωρίζονται. Τα τεταρτημόρια χωρίζονται σε 4 μέρη, τα δεκαδικά σε 10 και τα εκατοστημόρια σε εκατό.
Εφαρμογή παραμέτρων
Οι παράμετροι μπορούν να εφαρμοστούν σε διαφορετικούς τομείς, είτε σε αριθμητικά θέματα είτε με την απλή χρήση της λέξης σε κανονικές συνομιλίες. Αυτή η ενότητα θα αναφέρει ορισμένες από τις περιοχές στις οποίες χρησιμοποιούνται παράμετροι, πώς είναι οι εφαρμογές τους και πώς να προσδιορίσετε αν αντιμετωπίζετε ή όχι ένα συνώνυμο παραμέτρου. Πρέπει να θυμόμαστε ότι, σύμφωνα με τον κλάδο ή την επιστήμη που αναφέρεται, αυτά τα δεδομένα μπορούν να κληθούν με διαφορετικούς τρόπους.
Παράμετροι υπολογιστή
Όσον αφορά τον υπολογισμό, αυτά τα δεδομένα είναι γνωστά ως ορίσματα και είναι μεταβλητές που χρησιμοποιούνται για τη λήψη των τιμών εισόδου μιας δεδομένης ρουτίνας, μεθόδου ή υπορουτίνας. Οι ρουτίνες κλήσης θα είναι η μέθοδος αποστολής αυτών των τιμών. Η υπορουτίνα, από την άλλη πλευρά, λαμβάνει όλες τις τιμές που έχουν εκχωρηθεί στα δεδομένα της, προκειμένου να αλλάξει τη συμπεριφορά της κατά το χρόνο εκτέλεσης.
Παράμετροι δικτύου
Αυτό είναι γνωστό ως η μόνιμη απόσταση μεταξύ μονάδων σύμφωνα με την κρυσταλλική δομή που έχουν. Τα δίκτυα έχουν 3 παραμέτρους, οι οποίες αντιπροσωπεύονται σε a, b και c, αλλά υπάρχει ένα ειδικό στοιχείο σε κυβικά δίκτυα και αυτό είναι ότι για αυτά, όλα τα δεδομένα είναι σίγουρα τα ίδια, επομένως, ο σωστός τρόπος για να τα αναφερθείς είναι μέσω του προς το. Όσον αφορά τα εξαγωνικά κρυσταλλικά πλέγματα, τα δεδομένα a και b θεωρούνται πανομοιότυπα, υπό την έννοια αυτή, λαμβάνονται υπόψη μόνο τα a και c.
Παράμετρος πληθυσμού
Δεν είναι τίποτα περισσότερο από την πραγματική αξία του μέσου όρου ενός δεδομένου πληθυσμού. Όταν τα κυρίαρχα χαρακτηριστικά αυτού του πληθυσμού είναι άγνωστα, οι τιμές μπορούν να υπολογιστούν από τα δείγματα.
Σε όλες αυτές τις περιοχές κάποιος τύπος συνώνυμου παραμέτρων εντοπίζεται να τις εντοπίζει ή να τις αναγνωρίζει ανάλογα με την περίπτωση, για παράδειγμα, δεδομένα, αναφορές, δείκτες, μέτρα ή παράγοντες.
