Parametr - přehled, příklady a použití ve statistice

Parametr je užitečnou součástí statistické analýzy Základní pojmy statistiky pro finance Pro lepší porozumění financím je zásadně důležité důkladné pochopení statistik. Statistické koncepty mohou navíc pomoci investorům sledovat. Odkazuje na vlastnosti, které se používají k definování dané populace. Používá se k popisu specifické charakteristiky celé populace. Při vytváření závěru o populaci je parametr neznámý, protože by bylo nemožné shromáždit informace od každého člena populace. Spíše použijeme statistiku vzorku vybraného z populace, abychom odvodili závěr o parametru.

Parametr

Parametr lze například použít k popisu průměrné výše půjček, které jsou poskytovány studentům ABC University. Za předpokladu, že počet obyvatel univerzity je 3000, může výzkumník začít výpočtem finanční pomoci několika vybraným vzorkům populace nebo asi 10 studentům. Se třemi vzorky po 10 studentech může výzkumník získat průměrně 2 000 $, 1 200 $ a 800 $. Výzkumník může použít tento průměr vzorku k vyvození závěru o parametru populace.

Nejběžnější parametry

Nejčastěji používanými parametry jsou míry centrální tendence. Centrální tendence. Centrální tendence je popisný souhrn datové sady prostřednictvím jediné hodnoty, která odráží střed distribuce dat. Spolu s variabilitou. Mezi tato opatření patří průměr, medián a režim a používají se k popisu chování dat v distribuci. Jsou diskutovány níže:

1. Střední

Průměr je také označován jako průměr a je nejčastěji používán mezi třemi měřítky centrální tendence. Vědci používají tento parametr k popisu rozdělení dat poměrů Finanční poměry Finanční poměry jsou vytvářeny pomocí číselných hodnot převzatých z finančních výkazů za účelem získání smysluplných informací o společnosti a intervalech.

Průměr se získá sečtením a vydělením hodnot počtem skóre. Například v pěti domácnostech, které zahrnují 5, 2, 1, 3 a 2 děti, lze průměr vypočítat takto:

= (5+2+1+3+2)/5

= 13/5

= 2.6

2. Medián

Medián se používá k výpočtu proměnných, které se měří pomocí ordinálních ordinálních dat. Ve statistikách jsou ordinální data typem dat, ve kterých hodnoty sledují přirozené pořadí. Jednou z nejpozoruhodnějších vlastností ordinálních dat je měřítko intervalu nebo poměru. Získává se uspořádáním dat od nejnižší po nejvyšší a následným výběrem čísel ve středu. Pokud je celkový počet datových bodů liché číslo, střední hodnota je obvykle střední číslo. Pokud jsou čísla sudá, střední hodnota se získá sečtením dvou čísel uprostřed a jejich vydělením dvěma, aby se získala střední hodnota.

Medián se většinou používá, když existuje několik datových bodů, které se liší. Například při výpočtu mediánu studentů vstupujících na vysokou školu může existovat část studentů, kteří jsou starší než ostatní. Použití průměru může hodnoty zkreslit, protože to ukáže, že průměrný věk studentů nastupujících na vysokou školu bude vyšší, zatímco použití mediánu může pravdivěji odrážet situaci.

Pojďme například zjistit střední věk studentů, kteří poprvé vstupují na vysokou školu, vzhledem k následujícím hodnotám deseti studentů:

17, 17, 18, 19, 19, 20, 21, 25, 28, 32

Medián výše uvedených hodnot je (19 + 20) / 2 = 19.5.

Režim

Režim je nejvíce se vyskytující číslo v rámci distribuce dat. Ukazuje, jaké číslo nebo hodnota je nejvyšší v počtu nebo nejběžnější v distribuci dat. Režim se používá pro jakýkoli typ dat.

Vezměme si například příklad vysokoškolské třídy s přibližně 40 studenty. Studenti jsou podrobeni testové zkoušce, známkovaní a poté seskupeni na stupnici od 1 do 5, počínaje studenty s nejnižším počtem známek.

Známky jsou hodnoceny následovně:

  • Klastr 1: 5
  • Klastr 2: 7
  • Klastr 3: 13
  • Klastr 4:12
  • Klastr 5: 3

Klastr 3 zobrazuje nejvyšší počet studentů, a proto je režim 13. Ukazuje, že ze 40 studentů byla většina studentů klasifikována v klastru 3.

Parametry a statistiky

Parametr se používá k popisu celé studované populace. Například chceme znát průměrnou délku motýla. Toto je parametr, protože uvádí něco o celé populaci motýlů.

Parametry je obtížné získat, ale k odhadu jejich hodnoty použijeme odpovídající statistiku. Statistika popisuje vzorek populace, zatímco parametr popisuje celou populaci. Vzhledem k tomu, že nebude možné chytit a měřit všechny motýly na světě, můžeme chytit 100 motýlů a změřit jejich délku. Průměrná délka 100 motýlů je statistika, kterou můžeme použít k odvození délky celé populace motýlů.

Typicky se hodnota statistiky může lišit od jednoho vzorku k druhému, zatímco parametr zůstává pevný. Například jeden vzorek 100 motýlů může mít průměrnou délku 6,5 mm, zatímco jiný vzorek 100 motýlů z jiné oblasti může mít průměrnou délku 6,8 mm.

Také menší vzorek 50 motýlů může mít průměrnou délku 7,0 mm. Statistiku získanou ze vzorku populace lze poté použít k odhadu parametru celé populace.

Další zdroje

Finance je oficiálním poskytovatelem certifikace FMVA (Financial Modeling and Valuation Analyst) FMVA®. Připojte se k více než 350 600 studentům, kteří pracují pro společnosti jako Amazon, J.P. Morgan a certifikační program Ferrari, jejichž cílem je transformovat kohokoli na špičkového finančního analytika.

Abychom se dál učili a rozvíjeli své znalosti finanční analýzy, velmi doporučujeme další finanční zdroje uvedené níže:

  • Testování hypotéz Testování hypotéz Testování hypotéz je metoda statistické inference. Slouží k testování, zda je prohlášení týkající se parametru populace správné. Testování hypotéz
  • Neparametrické testy Neparametrické testy Ve statistice jsou neparametrické testy metody statistické analýzy, které nevyžadují rozdělení, aby splňovaly požadované předpoklady, které mají být analyzovány
  • Kvantitativní analýza Kvantitativní analýza Kvantitativní analýza je proces shromažďování a vyhodnocování měřitelných a ověřitelných údajů, jako jsou výnosy, podíl na trhu a mzdy, aby bylo možné porozumět chování a výkonnosti podniku. V éře datových technologií je kvantitativní analýza považována za preferovaný přístup k přijímání informovaných rozhodnutí.
  • Předpětí výběru vzorku Předpětí výběru vzorku Předpětí výběru vzorku je vychýlení, které je výsledkem selhání zajištění správné randomizace vzorku populace. Chyby výběru vzorku

Poslední příspěvky