Unterschied zwischen Parameter und Statistik
Parameter vs Statistik
Betrachten Sie diese Fragen; Was ist das durchschnittliche Einkommen einer Person in Ihrem Land?? Es ist unmöglich, eine Umfrage durchzuführen, die alle interessierenden Themen umfasst. Im ersten Fall sind alle Menschen in Ihrem Land, im zweiten, alle Frauen in Ihrer Welt und im dritten alle Eier, die von dieser Rasse von Geflügel produziert werden. Dieser größere Satz, der alle Elemente enthält.
Indem wir jedoch eine begrenzte Anzahl von Elementen aus der Bevölkerung so auswählen, dass sie alle anderen repräsentiert, können wir die Eigenschaften der Bevölkerung durch Analyse der Teilmenge ableiten. Diese Untergruppe der Bevölkerung ist als Stichprobe bekannt. Messungen der deskriptiven Statistiken werden verwendet, um die Hauptattribute der Bevölkerung zusammenzufassen und zu erklären.
Mehr über Parameter
Eine deskriptive Maßnahme (wie Mittelwert, Modus oder Median) einer Population ist als Parameter bekannt. Es drückt numerisch den Wert für ein Attribut aus, indem die verfügbaren Daten zusammengefasst werden. Wie bereits erwähnt, ist es unmöglich, die Werte für das Attribut über die gesamte Bevölkerung zu berücksichtigen. Daher wird die Probe verwendet, um die Maßnahmen zu berechnen und sie dann in die Population zu schließen.
In Ausnahmefällen, wie z. B. einer vollständigen Volkszählung und standardisierten Tests, werden die Parameter jedoch aus der Population berechnet.
In der klassischen Wahrscheinlichkeitstheorie ist ein Parameter eine Konstante, hat jedoch einen „unbekannten Wert“, der durch die Schätzungen auf der Grundlage von Proben bestimmt wird. Bei der modernen Wahrscheinlichkeit von Bayesian sind die Parameter zufällige Variablen, und ihre Unsicherheit wird als Verteilung beschrieben.
Mehr über Statistik
Die Statistik ist ein beschreibendes Maß für die Probe. Im Gegensatz zum Parameter werden die Stichprobenwerte aus der Zufallsstichprobe berechnet, die aus der Population erhalten wurde. Formell wird es als Funktion der Probe definiert, jedoch unabhängig von der Verteilung der Probe.
In Folge fungieren die Statistiken als Schätzer für die Parameter. Stichprobenmittelwert, Stichprobenvarianz und Standardabweichung, Quantile wie Quartile und Perzentile sowie Ordnungsstatistiken wie Maximum und Minimum gehören zur Kategorie der Statistik einer Stichprobe.
Die Beobachtbarkeit der Statistik ist ein Hauptfaktor, der die Statistik und den Parameter trennt. In einer Population ist der Parameter nicht direkt beobachtbar, aber in einer Stichprobe ist die Statistik leicht zu beobachten, die meiste Zeit ein oder zwei Berechnungen entfernt. Darüber hinaus haben die Statistiken wichtige Eigenschaften wie Vollständigkeit, Ausreichung, Konsistenz, Unvoreingenommenheit, Robustheit, rechnerische Bequemlichkeit, geringe Varianz und der mittlere quadratische Fehler ist ein Minimum.
Was ist der Unterschied zwischen Parameter und Statistik?
• Der Parameter ist ein beschreibendes Maß für die Bevölkerung, und Statistiken sind ein beschreibendes Maß für eine Stichprobe.
• Die Parameter sind nicht direkt berechnbar, die Statistiken sind jedoch kalkulierbar und direkt zu beobachtbar.
• Die Parameter werden aus Statistiken und Statistiken als Schätzer für den Populationsparameter abgeleitet (abgeleitet). (Probenmittelwert (x ̅) wirkt als Schätzer für den Populationsmittelwert µ)
• Im Parameter sind die Werte nicht unbedingt den Stichprobenwerten, sondern ungefähr gleich.
