Parameter je považované za nevyhnutné vo všetkých oblastiach, to je dobre značená orientačné, aby bolo možné hodnotiť alebo posudzovať konkrétnu situáciu. Napríklad z parametra možno určitej okolnosti porozumieť alebo ju umiestniť do perspektívy jej porozumenia alebo klasifikácie. V oblasti alebo odbore počítačového programovania je použitie tohto pojmu (parametra); často používaný a používaný na označenie vnútornej vlastnosti postupu.
Definícia parametra môže byť trochu zložitejšie, pretože sa jedná o kúsok z informácií považovaná za niečo orientačné a zásadný, pretože sa používa na vykonávanie hodnotenia, hodnotenie a dokonca aj závery o situácii. Práve z tohto odkazu možno veci, ktoré sa vyšetrujú, pochopiť z konkrétnej perspektívy. Príklad definície parametra je tento: „Vyšetrovanie sa vykonáva, avšak neexistuje žiadny konkrétny parameter, ktorý by objasňoval fakty.“ Je zrejmé, že bez tohto faktora nie je možné vyriešiť žiadny konflikt.
Čo je štatistický parameter
Obsah
V predchádzajúcej časti sme si povedali niečo o tom, čo je to parameter a ako je možné dané slovo zahrnúť do bežných konverzácií, teraz je čas spomenúť všetko, čo sa týka štatistického parametra a aký je rozdiel vo význame parametra, ktorý bol uvedený predtým. Pokiaľ ide o štatistiku, tento odkaz sa týka čísla, ktoré dokáže zhrnúť značné množstvo údajov získaných z vypočítaných štatistických premenných. Na výpočet tohto počtu je potrebný aritmetický vzorec, ktorý sa získa výpočtom údajov o študovanej populácii.
Imperatív Cieľom štatistiky je vyvinúť realistický model z tohto dôvodu štatistické údaje sa stáva dôsledok, že sa nedá vyhnúť. Parametre v matematike a v ktorejkoľvek z jej vetiev sú nevyhnutné na udržanie poriadku v dátach získaných z každého výpočtu, ešte viac, ak sú tieto odkazy výsledkom štúdií konkrétnej komunity. Ak vezmeme do úvahy toto, tento faktor, okrem poskytnutia všeobecnej predstavy o globálnej populácii, umožňuje komparatívnu analýzu na uskutočnenie rôznych odhadov na modeli reality, ktorý sa má vytvoriť.
Rovnako ako všetky vedy, štúdie alebo výpočty, aj tieto údaje potrebujú súbor pravidiel, aby správne fungovali a nezamieňali sa s inými matematickými analýzami. Bez týchto pravidiel by bol všetok získaný výpočet úplne nesprávny a nebol by pred štatistickým parametrom.
Pravidlá štatistického parametra
Každý numerický odkaz musí mať určité pravidlá, aby mohol byť uplatniteľný, jedným z nich je, že pre jeho výpočet nie sú potrebné žiadne nejasnosti, na jeho dosiahnutie stačí dobrý aritmetický vzorec. Nemalo by sa ignorovať žiadne dôležité pozorovanie štúdie, to znamená, že údaje majú veľmi všeobecný charakter a všetko je dôležité. Môže sa interpretovať, s jeho výpočtom sa dá ľahko manipulovať pomocou algebry a nakoniec môžu byť údaje citlivé na výkyvy vo vzorkách, čo znamená, že štatistické vzorky sa môžu líšiť a majú vplyv na parametre..
Druhy štatistických parametrov
Rovnako ako tieto údaje existujú, existujú aj ich typy a správne spôsoby ich identifikácie a použitia. Prvým je parameter polohy, ktorý je zodpovedný za identifikáciu celkovej hodnoty, v ktorej sú údaje, ktoré sa majú vypočítať, zoskupené, to znamená,, vyhľadajte hodnotu, ktorá sa objednáva a predstavuje ich. Tento typ odkazu je rozdelený do dvoch aspektov: miery centrálnej tendencie a miery necentrálnej tendencie, body budú vysvetlené neskôr. Na rozdiel od toho, čo bolo vysvetlené v predchádzajúcej časti, sa tieto údaje nemusia nevyhnutne zhodovať s výsledkami premennej.
Nemôže sa použiť ani so všeobecným charakterom na tvorbu prognóz. Použitie rôznych parametrov závisí od subjektu. Druhý sklon je sklon disperzie. Toto zohľadňuje mieru, do akej sú všetky získané údaje zoskupené okolo centrálnej hodnoty výpočtu. Tento aspekt je klasifikovaný v dvoch ďalších aspektoch, absolútnom rozptyle a relatívnom rozptyle, v prvom prípade spoločnosť potrebuje údaje o dispozícii a nezahŕňa porovnanie medzi získanými vzorkami. V druhom hovoríme o bezrozmerných meraniach a v nich, ak je možné vykonať porovnanie.
Koeficient špicatosti, známy tiež ako polohovacie, sa snaží nájsť opatrenia, ako relatívna opakovanie dát sú rozdelené medzi extrémami a stredu. Gaussian zvon je súčasťou bodu porovnanie medzi všetkými odkazy nájdené. Špicatosti má 3 veľmi dôležité kategórie, sú to mesocúrtic distribúcie, tiež známy ako normálny smerovanie, leptokurtic distribúcia, zastúpená pozitívnych zamerané a konečne platicurtic distribúcie, ktorý sa odvoláva na negatívne mierenie. Spoločne majú zmysel pre kurtózu ako charakteristiku parametra tvaru.
Koeficient asymetria je založená na umožnenie zistenie údajov, a v prípade, že sú usporiadané symetricky podľa svojej strednej hodnoty, ktorá je všeobecne asymetrický opatrenia. Aby sme poznali mieru asymetrie týchto údajov, je nevyhnutné vypočítať koeficient asymetrie. Poskytnuté údaje sú symetrické podľa priemeru, musí však byť súčet všetkých kociek odchýlok podľa rovnakého priemeru nulový. Ak sa hľadá pozitívny skreslenie, priemer by mal byť napravo od mediánu.
Potom sa graficky získa histogram s tvarom L a jeho priame ukončenie vpravo. Nakoniec, aby sa získala negatívna šikmosť, priemer musí byť nepochybne nižší ako stredná hodnota a histogram bude mať presvedčivý tvar J s koncovkou vľavo.
Príklady štatistických parametrov
Ak sú niektoré vzorky odobraté z dokonale distribuovanej komunity, priemerom tohto testu je priama štatistika. Hodnota, ktorú táto vzorka predstavuje, je odhadom priemeru tejto populácie, hovorí sa jej parameter populácie. Ak sa odoberú ďalšie vzorky, táto hodnota sa náhodne zmení a jej rozdelenie pravdepodobnosti bude založené na príslušnom teste. Toto rozdelenie bude predstavovať všetky získané údaje a ak je hlavná komunita normálna, musí byť normálne aj distribúcia tejto vzorky. Každý krok je doplnený ďalším.
Prvky štatistického parametra
Rovnako ako tieto údaje majú pravidlá a typy, majú aj rad základných prvkov na získanie určitých hodnôt určitej populácie, tieto prvky sú distribuované v priemere, režim a medián, všetky tri sú súčasťou mier centrálnej tendencie. Existujú však aj opatrenia necentrálnej tendencie, ktoré tvoria kvartily, decily a percentily. Na pokrytie celého tohto obsahu je každý z prvkov rozdelený tak, aby bolo možné úplne porozumieť všetkému, čo s nimi súvisí.
Priemerná
Je to aritmetický priemer a je známe, že je dosť rozšírený, má rad vlastností alebo prvkov, tieto sa označujú kvôli jednoduchosti jeho výpočtu v dôsledku zásahu všetkých údajov, interpretujú sa ako ťažisko alebo základňa rovnováha daného súboru údajov, ktorý sa počíta. Dokáže tiež minimalizovať všetky kvadratické odchýlky od referencií a je náchylný na zmeny mierky a pôvodu. Je tiež citlivý na extrémne extrémne hodnoty premennej.
Móda
Je to pomerne opakovaná referencia a hodnota jej premennej má absolútnu frekvenciu, preto nesie módny názov, pretože sama o sebe je najobľúbenejšou. Výpočet režimu je naozaj jednoduchý, pretože na nájdenie zodpovedajúcich údajov je potrebné iba spočítanie. Tieto vlastnosti módy sú jednoduché interpretáciu a výpočet, to závisí na frekvenciách a vďaka tomu, že môže vypočítať kvalitatívne premenné, aj keď existujú väčšie dát, jeho hodnota je nezávislá, že je módny prvok citlivý na vzorke variantov.
Medián
Mediánu čelíte, keď najmenej polovica získaných údajov má premennú hodnotu hlboko pod sebou, iba ak sú hodnoty udržiavané v poradí od najnižšej po najvyššiu. Jedným z príkladov štatistických parametrov je výpočet mediánu rodiny, metóda je jednoduchá, mala by sa nájsť iba centrálna hodnota. Vlastnosti alebo vlastnosti mediánu sa vzťahujú na takmer neexistujúce ovplyvnenie disperziou a necitlivosť priemeru vykazujúceho oscilácie motivované hodnotami jeho premennej.
Merania polohy mimo stred
Nejde o nič iné ako o hodnoty, ktoré v určitých množstvách údajov hlboko pod sebou klesajú. Je to všeobecnejší bod konceptu mediánu, ktorý bol poskytnutý predtým, pretože ponecháva iba menej ako 50% distribúcie údajov, zatiaľ čo kvantily to robia o akékoľvek percento. Na rozlíšenie kvartilov, decilov a percentilov sa berú do úvahy časti, na ktoré sú rozdelené. Kvartily sú rozdelené na 4 časti, decily o 10 a percentily o sto.
Aplikácia parametrov
Parametre je možné aplikovať v rôznych oblastiach, buď v číselných otázkach, alebo jednoduchým použitím slova v bežných konverzáciách. V tejto časti sa zmienime o niektorých oblastiach, v ktorých sa parametre používajú, aké sú ich aplikácie a ako zistiť, či máte alebo nemáte do činenia so synonymom parametra. Je potrebné pamätať na to, že podľa odvetvia alebo vedy, ktorá sa na ne odvoláva, možno tieto údaje nazývať rôznymi spôsobmi.
Parametre počítača
Pokiaľ ide o výpočty, tieto údaje sú známe ako argumenty a sú to premenné, ktoré sa používajú na príjem vstupných hodnôt danej rutiny, metódy alebo podprogramu. Vyvolávacie rutiny budú metódou odosielania týchto hodnôt. Na druhej strane podprogram berie všetky hodnoty, ktoré boli priradené jeho údajom, aby zmenil svoje správanie za behu programu.
Sieťové parametre
Toto je známe ako trvalá vzdialenosť medzi jednotkovými bunkami podľa kryštalickej štruktúry, ktorú majú. Siete majú 3 parametre, ktoré sú zastúpené v a, b a c, ale v kubických sieťach existuje špeciálny prvok, a to je pre nich, že všetky údaje sú určite rovnaké, preto je správny spôsob, ako na ne odkazovať, prostredníctvom do. Pokiaľ ide o hexagonálne kryštalické mriežky, údaje a a b sa považujú za identické, v tomto zmysle sa zohľadňujú iba a a c.
Populačný parameter
Nie je to nič iné ako skutočná hodnota priemeru danej populácie. Ak dominantné charakteristiky tejto populácie nie sú známe, hodnoty je možné vypočítať zo vzoriek.
Vo všetkých týchto oblastiach sa nachádza nejaký druh synonyma parametra, ktorý ich podľa potreby lokalizuje alebo identifikuje, napríklad údaje, referencie, ukazovatele, opatrenia alebo faktory.
