Параметр і статистика можуть виглядати схожими термінами, але вони відрізняються один від одного. Параметр — це числове значення, отримане з сукупності, тоді як статистика — це числове значення, отримане з вибірки.
Параметр враховує кожну особу, залучену до цілої сукупності, тоді як статистика включає дані, отримані з вибраної вибірки, не включаючи всю сукупність.
Ключові винесення
- Параметр — це числова характеристика генеральної сукупності, яка використовується для опису або висновків про сукупність; статистикою називається числова характеристика вибірки, яка використовується для оцінки параметра сукупності.
- Параметри — це фіксовані та невідомі значення, які описують сукупність; статистичні дані – це вибіркові значення, які можуть відрізнятися від вибірки до вибірки та використовуються для оцінки параметрів сукупності.
- Параметри є більш важливими в статистичному висновку, оскільки вони дають розуміння сукупності, що вивчається; статистика важлива для аналізу зразків і прогнозування популяції.
Параметр проти статистики
Параметр — це числове значення, яке описує характеристику сукупності. Параметри невідомі та оцінюються за вибірковими даними. Статистика — це числове значення, яке описує характеристику вибірки. Він розраховується з вибіркових даних і використовується для оцінки відповідного параметра.
Таблиця порівняння
| Параметри порівняння | Параметр | статистика |
|---|---|---|
| Визначення | Параметр є описовою мірою населення. | Статистика є описовим показником вибірки. |
| Вимірювати | Виміряти параметр практично неможливо. | Статистику завжди можна виміряти. |
| Standard Deviation | Стандартне відхилення для сукупності представлено σ. | Стандартне відхилення для вибірки представлено s. |
| населення | ||
| Параметр | Дисперсія для сукупності представлена σ2. | Дисперсія для вибірки представлена s2. |
| Чисельність населення | Параметр розміру популяції задається N. | Статистика для розміру вибірки задана n. |
| Symbol | Середнє або середнє для сукупності представлено µ. | Середнє або середнє для вибірки представлено x̅. |
Що таке параметр?
Параметр — це значення, яке описує характеристики всієї сукупності. Визначити параметр практично неможливо, особливо у випадку великої популяції.
Параметр можна легко визначити для дуже невеликої популяції, де кожну особину можна визначити з повною впевненістю. Стає легко обчислити параметр, якщо можна знайти та виміряти всіх особин, не пропустивши жодної особини.
Параметр має різноманітні позначки з їх символами, наприклад µ для середнього значення, σ2 для дисперсії і σ та цінності стандартне відхилення. Параметр, який використовується для представлення загального розміру популяції, позначається літерою N.
Це для населення. Ці значення обчислюються на основі вибірки, яка, як передбачається, представляє генеральну сукупність.
Параметр має нормальну дзвоноподібну криву для генеральної сукупності, яку можна охарактеризувати двома параметрами, середнім або середнім значенням і величиною варіації (представленою дисперсією та стандартне відхилення). Прикладом для розрахунку параметра може бути кількість кальцію, присутня в раціоні всіх середня школа дітей щодня для однієї школи.
У цьому випадку враховується кожна дитина середнього шкільного віку, і дані можуть бути отримані, не пропускаючи жодної дитини, включеної в сукупність.
Що таке статистика?
Статистика – це значення, яке бере до уваги лише вибірку загальної сукупності. Складається за зразком. Статистика – це оцінка параметра.
Це може бути випадкова вибірка або результат деяких заздалегідь визначених факторів для вибору вибірки. Вибірка – це спосіб збору інформації або даних для певної сукупності без фактичного вимірювання кожної особи в сукупності.
Процес відбору проб стає необхідним, оскільки практично неможливо виміряти чи порахувати кожну особину в популяції, оскільки популяції іноді настільки великі, що стає важко знайти інформацію про кожну особину. Параметр має різноманітні позначки зі своїми символами, наприклад x̅ для середнього, s2 для дисперсії та s для стандартного відхилення.
Параметр, який використовується для представлення загального розміру вибірки, позначається літерою n. Ці значення обчислюються на основі вибірки, яка представляє сукупність.
Прикладом для обчислення статистики може бути кількість людей, які воліють використовувати громадський автобус порівняно з місцевим потягом для поїздки в офіс. Тут враховується думка вибірки людей, оскільки неможливо запитати думку кожного окремо.
Решта даних отримано на основі шаблону, показаного отриманими даними.
Основні відмінності між параметром і статистикою
- Параметр є ілюстративним показником сукупності, тоді як статистика є ілюстративним показником вибірки.
- Параметр — це фактичне значення, розраховане для сукупності, тоді як статистичні дані вибірки використовуються для обчислення оцінки для сукупності.
- Параметр майже неможливо виміряти, тоді як статистику можна легко виміряти.
- Дисперсія параметра для сукупності представлена за допомогою σ2 тоді як дисперсія вибірки для зразка представлено s2.
- Параметр для розміру генеральної сукупності позначається літерою N, тоді як статистика для розміру вибірки представлена літерою n.
- Середнє значення параметра або середнє для сукупності представлено µ, тоді як статистичне середнє або середнє значення для вибірки представлено х̅.
- Стандартне відхилення параметра для сукупності представлено за допомогою σ в той час як статистичне стандартне відхилення для вибірки представлено s.
- Результат, отриманий на основі параметра, є фіксованим, тоді як результат, отриманий на основі статистики, змінюється залежно від розміру сукупності.
- На проведення а. потрібно менше часу огляд для розрахунку параметра, тоді як проведення опитування для розрахунку статистики займає більше часу.
- Параметр передбачає менші витрати на проведення опитування, тоді як статистика передбачає більші витрати на проведення опитування.
Останнє оновлення: 11 червня 2023 р
Я доклав стільки зусиль для написання цього допису в блозі, щоб надати вам користь. Це буде дуже корисно для мене, якщо ви захочете поділитися цим у соціальних мережах або зі своїми друзями/родиною. ДІЛИТИСЯ ЦЕ ♥️
Емма Сміт має ступінь магістра з англійської мови в коледжі Irvine Valley. З 2002 року працює журналістом, пише статті про англійську мову, спорт і право. Читайте більше про мене на ній біо сторінка.
Я не думаю, що стаття належним чином наголошує на потенційних обмеженнях і критиці як параметрів, так і статистики.
У статті добре відокремлювати параметри від статистики, але її можна було б покращити, обговорюючи застосування обох у реальному світі.
Ця стаття є повчальною та чудово викладає наслідки параметрів і статистики.
Я не можу погодитись. Розбивка того, що кожен представляє, дуже цінна.
Представлення параметрів і статистичних даних є дуже чітким і забезпечує міцну основу для розуміння їхньої ролі в статистичному аналізі.
Безумовно, це інформативна частина для тих, хто хоче зрозуміти ці поняття.
Чудовий пояснювач параметрів і статистики. Приклади з реального світу дійсно допомогли зміцнити розуміння.
Безумовно, застосування параметрів і статистики в конкретних сценаріях - це те, що дійсно робить його клацанням.
Погодьтеся, завжди важливо бачити практичне застосування цих концепцій.
Це дуже інформативна стаття, але я думаю, що з додатковими інтерактивними елементами вона могла б бути більш цікавою.
У статті наведено чіткий і вичерпний розподіл параметрів і статистики. молодець!
Я особливо ціную детальні приклади, використані для пояснення понять.
Мене завжди цікавила різниця між параметрами та статистикою, і ця стаття допомогла вгамувати цю цікавість.
Безумовно, це незначна, але важлива відмінність, і порівняльна таблиця дуже корисна.
Чудове пояснення про відмінності між параметрами та статистикою. Ретельне читання для тих, хто зацікавлений у розумінні теми.
Дійсно, це тема, яка потребує ясності, і стаття передбачає саме це.
Я вважаю, що відмінність, проведена між параметрами та статистикою, є досить яскравою, і порівняльна таблиця є корисною орієнтиром.