Параметр и статистика могут выглядеть как похожие термины, но они отличаются друг от друга. Параметр — это числовое значение, полученное из совокупности, а статистика — это числовое значение, полученное из выборки.
Параметр принимает во внимание каждого человека, участвующего во всей совокупности, тогда как статистика включает данные, которые она получает из выбранной выборки, не включая всю совокупность.
Основные выводы
- Параметр — это числовая характеристика совокупности, используемая для описания совокупности или выводов о ней; статистика – это числовая характеристика выборки, используемая для оценки параметра генеральной совокупности.
- Параметры — это фиксированные и неизвестные значения, описывающие совокупность; статистика — это выборочные значения, которые могут варьироваться от выборки к выборке и используются для оценки параметров генеральной совокупности.
- Параметры более важны для статистических выводов, поскольку они дают представление об изучаемой популяции; Статистика важна для анализа выборок и прогнозирования численности населения.
Параметр против статистики
Параметр — это числовое значение, которое описывает характеристику популяции. Параметры неизвестны и оцениваются с использованием выборочных данных. Статистика — это числовое значение, которое описывает характеристику выборки. Он рассчитывается на основе выборочных данных и используется для оценки соответствующего параметра.
Сравнительная таблица
Параметры сравнения | Параметр | Статистически |
---|---|---|
Определение | Параметр является описательной мерой населения. | Статистика является описательной мерой выборки. |
Мера | Измерить параметр практически невозможно. | Статистику всегда можно измерить. |
Стандартное отклонение | Стандартное отклонение для населения представлено как σ. | Стандартное отклонение для выборки представлено s. |
Население | ||
Параметр | Дисперсия для населения представлена σ2. | Дисперсия для выборки представлена s2. |
Численность населения | Параметр размера популяции дается N. | Статистика размера выборки определяется как n. |
Символ | Среднее или среднее значение для населения представлено µ. | Среднее или среднее значение для выборки представлено x̅. |
Что такое параметр?
Параметр — это значение, описывающее характеристики всего населения. Определить параметр практически невозможно, особенно в случае большой популяции.
Параметр может быть легко определен для очень небольшой популяции, в которой местонахождение каждой особи можно определить с полной уверенностью. Становится легко вычислить параметр, если все люди могут быть обнаружены и измерены, не пропуская ни одного человека.
Параметр имеет множество обозначений с их символами, такими как µ для среднего значения, σ2 для дисперсии и σ для стандартное отклонение. Параметр, используемый для представления общего размера населения, обозначается буквой N.
Это для населения. Эти значения рассчитываются по выборке, которая, как предполагается, представляет генеральную совокупность.
Параметр имеет нормальную колоколообразную кривую для совокупности, которую можно охарактеризовать двумя параметрами: средним или средним значением и величиной вариации (представленной дисперсией и стандартное отклонение). Примером для расчета параметра может быть количество кальция, присутствующего в рационе всех средняя школа детей ежедневно для одной школы.
В этом случае учитывается каждый ребенок среднего школьного возраста, и данные могут быть получены без пропуска ни одного ребенка, включенного в совокупность.
Что такое статистика?
Статистика — это значение, которое учитывает только выборку из общей совокупности. Он основан на образце. Статистика — это оценка параметра.
Это может быть случайная выборка или результат некоторых предопределенных факторов для выбора выборки. Выборка - это способ сбора информации или данных для данной совокупности без фактического измерения каждого человека в совокупности.
Процесс выборки становится необходимым, поскольку почти невозможно измерить или подсчитать каждого человека в популяции, поскольку популяции иногда настолько велики, что становится трудно найти информацию о каждом человеке. Параметр имеет множество обозначений с их символами, такими как x̅ для среднего значения, s2 для дисперсии и s для стандартного отклонения.
Параметр, используемый для представления общего размера выборки, обозначается буквой n. Эти значения рассчитываются по выборке, представляющей совокупность.
Примером для расчета статистики может быть количество людей, которые предпочитают пользоваться общественным автобусом по сравнению с пригородным поездом для поездки в офис. Здесь учитывается мнение выборки людей, так как невозможно спросить мнение каждого отдельного человека.
Остальные данные получены из шаблона, показанного полученными данными.
Основные различия между параметром и статистикой
- Параметр является иллюстративной мерой населения, тогда как статистика является иллюстративной мерой выборки.
- Параметр — это фактическое значение, рассчитанное для совокупности, тогда как статистика выборки используется для расчета оценки совокупности.
- Параметр почти невозможно измерить, тогда как статистику можно легко измерить.
- Дисперсия параметра для населения представлена с помощью σ2 где выборочная дисперсия для образца представлен с s2.
- Параметр размера совокупности представлен буквой N, тогда как статистика размера выборки представлена буквой n.
- Среднее или среднее значение параметра для совокупности представлено с помощью µ, тогда как статистическое среднее или среднее значение для выборки представлено с помощью x̅.
- Стандартное отклонение параметра для населения представлено как σ тогда как статистическое стандартное отклонение для выборки представлено с.
- Результат, полученный из параметра, является фиксированным, тогда как результат, полученный из статистики, зависит от размера совокупности.
- Требуется меньше времени для проведения , для расчета параметра, тогда как для проведения опроса для расчета статистики требуется больше времени.
- Параметр предполагает меньшие затраты на проведение обследования, в то время как статистические данные требуют больших затрат на проведение обследования.
Последнее обновление: 11 июня 2023 г.
Эмма Смит имеет степень магистра английского языка в колледже Ирвин-Вэлли. Она работает журналистом с 2002 года, пишет статьи об английском языке, спорте и праве. Подробнее обо мне на ней био страница.
Я не думаю, что статья адекватно подчеркивает потенциальные ограничения и критику как параметров, так и статистики.
В статье хорошо удается отличать параметры от статистики, но ее можно было бы улучшить, обсудив реальное применение того и другого.
Эта статья поучительна и превосходно описывает значение параметров и статистики.
Я не мог не согласиться. Разбивка того, что представляет собой каждый из них, очень ценна.
Представление параметров и статистики очень ясное и обеспечивает прочную основу для понимания их роли в статистическом анализе.
Безусловно, это информативный материал для всех, кто хочет понять эти концепции.
Отличное объяснение параметров и статистики. Примеры из реальной жизни действительно помогли укрепить понимание.
Определенно, именно применение параметров и статистики в конкретных сценариях действительно привлекает внимание.
Согласен, всегда полезно видеть практическое применение этих концепций.
Это очень информативная статья, но я думаю, что она могла бы быть более интересной, если бы ее добавили дополнительные интерактивные элементы.
В статье представлена четкая и полная разбивка параметров и статистики. Отличная работа!
Я особенно ценю подробные примеры, используемые для объяснения концепций.
Меня всегда заинтриговала разница между параметрами и статистикой, и эта статья хорошо утолила это любопытство.
Конечно, это тонкая, но важная разница, и сравнительная таблица очень полезна.
Отличное объяснение различий между параметрами и статистикой. Подробное чтение для тех, кто хочет разобраться в теме.
Действительно, это тема, требующая ясности, и статья дает именно это.
Я обнаружил, что различие между параметрами и статистикой весьма наглядно, а сравнительная таблица является полезным ориентиром.