Bir parametrenin tüm alanlarda gerekli olduğu kabul edilir, belirli bir durumu değerlendirebilmek veya değerlendirebilmek için iyi işaretlenmiş bir göstergedir. Örneğin, bir parametreden, belirli bir durum anlaşılabilir veya anlaşılması veya sınıflandırılması için perspektife yerleştirilebilir. Bilgisayar programlama alanında veya dalında, bu terimin (parametre) kullanımı; yaygın olarak kullanılır ve bir prosedürün içsel bir özelliğini belirtmek için kullanılır.
Bir parametrenin tanımı bir yana biraz karmaşık olabilir parçalı ve o değerlendirmelerin yapılabilmesi için kullanıldığından göstergesidir ve temel şey olarak kabul bilgilerin belirli bir durumun, değerlendirmelerini ve hatta sonuçları. Bu referanstan, araştırılan şeyler belirli bir perspektiften anlaşılabilir. Bir parametrenin tanımına bir örnek şudur: "Araştırma yürütülüyor, ancak gerçekleri açıklığa kavuşturacak belirli bir parametre yok." Bununla, bu faktör olmadan hiçbir çatışmanın çözülemeyeceği açıktır.
İstatistiksel parametre nedir
İçindekiler
Önceki bölümde, bir parametrenin ne olduğu ve bu kelimenin normal konuşmalara nasıl dahil edilebileceği hakkında biraz konuştuk, şimdi istatistiksel parametre ile ilgili her şeyi ve bahsedilen parametrenin anlamındaki farkın ne olduğunu anlatma zamanı geldi. Önceden. İstatistik söz konusu olduğunda, bu referans, hesaplanan istatistiksel değişkenlerden elde edilen önemli miktarda veriyi özetlemeyi başaran bir sayıya atıfta bulunur. Bu sayıyı hesaplamak için aritmetik bir formüle ihtiyaç vardır, ikincisi incelenen popülasyonun verileri hesaplanarak elde edilir.
İstatistiklerin zorunlu hedefi bu nedenle, gerçekçi bir model geliştirmek, istatistiksel veri kaçınılmazdır bir sonucudur olur. Matematikteki ve herhangi bir dalındaki parametreler, her bir hesaplamadan elde edilen verilerdeki sırayı korumak için gereklidir; bu referanslar, belirli bir topluluğun çalışmalarının sonucuysa, daha da fazlası. Bunu göz önünde bulundurarak, bu faktör, küresel nüfus hakkında genelleştirilmiş bir fikir sağlamanın yanı sıra, yaratılması amaçlanan gerçeklik modeli hakkında farklı tahminler yapmak için karşılaştırmalı bir analiz yapılmasını sağlar.
Şimdi, tüm bilim, çalışma veya hesaplama gibi, bu verilerin de doğru çalışması ve diğer matematiksel analizlerle karıştırılmaması için bir dizi kurala ihtiyacı var. Bu kurallar olmadan, elde edilen tüm hesaplama tamamen yanlış olur ve istatistiksel bir parametrenin önünde olmaz.
İstatistiksel bir parametrenin kuralları
Her sayısal referansın uygulanabilir olması için belirli kurallara sahip olması gerekir, bunlardan biri , hesaplanması için hiçbir belirsizliğe gerek olmamasıdır, sadece onu elde etmek için iyi bir aritmetik formül gerekir. Çalışmanın hiçbir yaşamsal gözlemi göz ardı edilmemelidir, yani veriler çok genel bir karaktere sahiptir ve her şey önemlidir. Yorumlanabilir, hesaplaması cebir ile kolaylıkla manipüle edilebilir ve son olarak veriler örneklerdeki dalgalanmalara duyarlı hale gelebilir, bu da istatistiksel örneklerin değişken olabileceği ve bunların parametreler üzerinde etkisi olduğu anlamına gelir..
İstatistiksel parametre türleri
Tıpkı bu veriler olduğu gibi, türleri ve bunları tanımlamanın ve uygulamanın doğru yolları da vardır, ilki hesaplanacak verilerin gruplandığı toplam değeri belirlemekten sorumlu olan konum parametresidir, yani,, onları sipariş eden ve temsil eden değeri bulun. Bu tür referans iki yöne ayrılmıştır: merkezi eğilim ölçüleri ve merkezi olmayan eğilim ölçüleri, noktalar daha sonra açıklanacaktır. Önceki bölümde anlatılanın aksine, bu verilerin değişkenin sonuçlarıyla çakışması gerekmez.
Tahmin yapmak için genel bir karakterle de kullanılamaz. Farklı parametrelerin kullanımı konuya bağlıdır. İkinci eğim, dağılmadır. Bu, elde edilen tüm verilerin hesaplamanın merkezi değeri etrafında gruplanma derecesini dikkate alır. Bu özellik, mutlak dağılım ve göreceli dağılım olmak üzere iki açıdan daha sınıflandırılır, ilkinde şirket bir elden çıkarma verisi gerektirir ve elde edilen örnekler arasında karşılaştırmaları içermez. İkincisi, boyutsuz ölçülerden ve bunların içinde karşılaştırma yapılıp yapılamayacağından bahsediyoruz.
Basıklık katsayısı da işaret olarak bilinen, Verilerin göreli tekrarlar uç ve merkezi arasında dağıtılır nasıl önlemler bulmaya çalışmaktadır. Gauss çan bulunan referanslar tüm arasındaki karşılaştırmanın noktasının parçasıdır. Basıklık bu hedef bir negatif belirtir amaçlayan Pozitif ve, son olarak da, platicurtic dağılımı ile temsil edilen normal hedefleyen leptokürtik dağılım olarak bilinen mesocúrtic dağılımı, olan, 3 önemli kategorisi vardır. Birlikte, şekil parametresinin bir özelliği olarak basıklığı anlamlandırırlar.
Asimetri katsayısı izin vermeye dayanmaktadır veri keşif ve genellikle asimetrik bir ölçüsüdür, merkez değerine göre simetrik olarak sıralanır ise. Bu verilerin asimetri derecesini bilmek için asimetri katsayısının hesaplanması zorunludur. Sağlanan veriler ortalamaya göre simetriktir, ancak aynı ortalamaya göre tüm sapma küplerinin toplamı boş olmalıdır. Olumlu bir çarpıklık aranırsa, ortalama, medyanın sağında olmalıdır.
Daha sonra, grafiksel olarak, bir L şekli ve sağda doğrudan sonlandırması ile bir histogram elde edilecektir. Son olarak, negatif bir çarpıklık elde etmek için, ortalamanın medyandan tartışmasız şekilde daha düşük olması gerekir ve histogram, sonu solda olacak şekilde kesin olarak J şeklinde olacaktır.
İstatistiksel parametre örnekleri
Mükemmel dağıtılmış bir topluluktan bazı örnekler alınırsa, bu testin ortalaması doğrudan bir istatistiktir. Bu örneğin temsil ettiği değer, o popülasyonun ortalamasının bir tahminidir, buna popülasyon parametresi denir. Başka numuneler alınırsa, bu değer rastgele değişecek ve olasılık dağılımı söz konusu teste bağlı olacaktır. Bu dağılım elde edilen tüm verileri temsil edecek ve ana topluluk normalse, o örneğin dağılımı da normal olmalıdır. Her adım bir sonraki adımla tamamlanır.
İstatistiksel bir parametrenin unsurları
Bu verilerin kuralları ve türleri olduğu gibi, belirli bir popülasyonun belirli değerlerini elde etmek için bir dizi temel öğeye de sahiptirler, bu öğeler ortalama olarak dağıtılır , mod ve medyan, üçü de merkezi eğilim ölçülerinin bir parçasıdır. Bununla birlikte, çeyreklerden, ondalık dilimlerden ve yüzdelik dilimlerden oluşan merkezi olmayan eğilim ölçüleri de vardır. Tüm bu içeriği kapsayacak şekilde, öğelerin her biri ayrıştırılır, böylece onlarla ilgili her şey tam olarak anlaşılabilir.
Ortalama
Bu bir aritmetik ortalama ve oldukça yaygın olarak bilinir, bu özellik veya bir seri elemanı vardır, bu nedeniyle tüm verilerin müdahaleye hesaplanması basitliği adlandırılır, bu kütle veya tabanının merkezi olarak yorumlanır hesaplanan veri setinin dengesi. Ayrıca referanslardan ikinci dereceden sapmaları en aza indirmeyi başarır ve ölçek ve kaynak değişikliklerine duyarlıdır. Değişkenin değerleri aşırı derecede aşırı olduğunda da hassastır.
Moda
Oldukça tekrarlanan bir referanstır ve değişkeninin değeri mutlak bir frekansa sahiptir, bu yüzden modaya uygun adı taşır, çünkü kendi içinde en popüler olanıdır. Kipi hesaplamak gerçekten kolaydır, çünkü karşılık gelen veriyi bulmak sadece bir sayı alır. Moda özellikleri daha büyük veri olmasına rağmen, değeri moda örnek varyasyonlara bir element yapar, bağımsız, frekanslar ve niteliksel değişkenler hesaplayabilir sayesinde bağlıdır, Basit yorumlama ve hesaplama vardır.
Medyan
Elde edilen verilerin en az yarısının değişken bir değere sahip olduğu durumlarda, yalnızca değerler en düşükten en yükseğe doğru bir sırada tutulduğunda, medyanla karşı karşıya kalıyorsunuz. İstatistiksel parametre örneklerinden biri, bir ailenin medyanının hesaplanmasıdır, yöntem basittir, sadece merkezi değer bulunmalıdır. Medyanın nitelikleri veya özellikleri, dağılım yoluyla neredeyse var olmayan duygulanımı ve değişkeninin değerleri nedeniyle salınım gösteren ortalamanın duyarlı olmamasını ifade eder.
Merkezi olmayan konum ölçümleri
Bunlar, belirli miktarda veride birbirinin çok altına düşen değerlerden başka bir şey değildir. Bu, veri dağılımının sadece% 50'sinin altında kaldığı için daha önce sağlanan medyan kavramının daha genel bir noktasıdır, ancak nicelikler bunu herhangi bir yüzdeyle yapar. Çeyrekleri, ondalık dilimleri ve yüzdelikleri ayırt etmek için, bölündükleri kısımlar dikkate alınır. Çeyrekler 4 bölüme, ondalık dilimler 10'a ve yüzdelik dilimler yüze bölünmüştür.
Parametrelerin uygulanması
Parametreler, sayısal konularda veya normal konuşmalarda kelimenin basit kullanımıyla farklı alanlarda uygulanabilir. Bu bölümde, parametrelerin kullanıldığı bazı alanlardan, uygulamalarının neye benzediğinden ve bir parametre eşanlamlısı ile uğraşıp çalışmadığınızı nasıl belirleyeceğinizden bahsedilecektir. Unutulmamalıdır ki, atıfta bulunan branş veya bilime göre bu veriler farklı şekillerde çağrılabilir.
Bilgisayar parametreleri
Hesaplama söz konusu olduğunda, bu veriler argümanlar olarak bilinir ve belirli bir rutinin, yöntemin veya alt rutinin giriş değerlerini almak için kullanılan değişkenlerdir. Çağırma rutinleri, bu değerleri gönderme yöntemi olacaktır. Öte yandan alt yordam, çalışma zamanında davranışını değiştirmek için verilerine atanmış olan tüm değerleri alır.
Ağ parametreleri
Bu, sahip oldukları kristal yapıya göre birim hücreler arasındaki kalıcı mesafe olarak bilinen şeydir. Ağların a, b ve c ile temsil edilen 3 parametresi vardır, ancak kübik ağlarda özel bir unsur vardır ve bu onlar için tüm veriler kesinlikle eşittir, bu nedenle bunlara başvurmanın doğru yolu şudur: için. İle ilgili olarak , altıgen kristal ağlarında, veri a ve b, bu anlamda, aynı olarak kabul edilir, sadece a ve c dikkate alınmaktadır.
Nüfus parametresi
Belirli bir popülasyonun ortalamasının gerçek değerinden başka bir şey değildir. Bu popülasyonun baskın özellikleri bilinmediğinde, değerler örneklerden hesaplanabilir.
Tüm bu alanlarda, örneğin veriler, referanslar, göstergeler, ölçüler veya faktörler olabileceği gibi bunları konumlandırmak veya tanımlamak için bir tür parametre eşanlamlısı bulunur.
