Paramètre

Un paramètre est considéré comme essentiel dans tous les domaines, il est un indicateur bien marqué pour évaluer ou évaluer une situation particulière . Par exemple, à partir d'un paramètre, une certaine circonstance peut être comprise ou mise en perspective pour sa compréhension ou sa classification. Dans le domaine ou la branche de la programmation informatique, l'utilisation de ce terme (paramètre) est; Largement étendu et utilisé pour désigner une propriété intrinsèque d'une procédure.

Paramètre

La définition du paramètre peut être un peu compliquée, car il s'agit d'une information considérée comme une ligne directrice et essentielle car elle est utilisée pour effectuer des évaluations, des évaluations et même des conclusions d'une situation donnée. C'est à partir de cette référence que les choses qui sont étudiées peuvent être comprises dans une perspective spécifique. Un exemple de définition d'un paramètre est le suivant: «L'enquête est en cours, cependant il n'y a pas de paramètre spécifique qui nous permette de clarifier les faits». Avec cela, il est clair que sans ce facteur, aucun conflit ne peut être résolu.

Qu'est-ce qu'un paramètre statistique

Dans la section précédente, nous avons parlé un peu de ce qu'est un paramètre et de la façon dont ce mot peut être inclus dans les conversations régulières, maintenant il est temps de mentionner tout ce qui concerne le paramètre statistique et quelle est la différence dans la signification du paramètre qui a été mentionné précédemment. En ce qui concerne les statistiques, cette référence fait référence à un nombre qui parvient à résumer une quantité considérable de données obtenues à partir des variables statistiques calculées. Pour calculer ce nombre, une formule arithmétique est nécessaire, celle-ci est obtenue en calculant les données de la population étudiée.

L' objectif impératif de la statistique est de développer un modèle réaliste, de ce fait, les données statistiques deviennent une conséquence incontournable. Les paramètres en mathématiques et dans l'une de ses branches sont essentiels pour maintenir l'ordre dans les données obtenues à partir de chaque calcul, d'autant plus si ces références sont le résultat d'études d'une communauté spécifique. Compte tenu de cela, ce facteur, en plus de fournir une idée généralisée de la population mondiale, permet à une analyse comparative de faire différentes estimations du modèle de réalité qui doit être créé .

Maintenant, comme toute science, étude ou calcul, ces données ont besoin d'une série de règles pour fonctionner correctement et ne pas être confondues avec toute autre analyse mathématique. Sans ces règles, tout le calcul obtenu serait complètement faux et on ne serait pas confronté à un paramètre statistique.

Règles d'un paramètre statistique

Chaque référence numérique doit avoir certaines règles pour être applicable, l'une d'elles est qu'elle n'a pas besoin d'ambiguïtés pour son calcul, elle n'a besoin que d'une bonne formule arithmétique pour y parvenir. Aucune observation vitale de l'étude ne doit être ignorée, c'est-à-dire que les données ont un caractère très général et tout est important. Il peut être interprété, son calcul peut être facilement manipulé avec l' algèbre et, enfin, les données peuvent devenir sensibles aux fluctuations des échantillons, cela signifie que les échantillons statistiques peuvent varier et que ceux-ci ont une influence sur les paramètres .

Types de paramètres statistiques

Tout comme ces données existent, il existe également leurs types et les bonnes façons de les identifier et de les appliquer, le premier est le paramètre de position, qui est chargé d' identifier la valeur totale dans laquelle les données à calculer sont regroupées, c'est-à-dire, trouvez la valeur qui les commande et les représente. Ce type de référence est divisé en deux aspects: les mesures de tendance centrale et les mesures de tendance non centrale, les points seront expliqués plus loin. Contrairement à ce qui a été expliqué dans la section précédente, ces données ne doivent pas nécessairement coïncider avec les résultats de la variable.

Il ne peut pas non plus être utilisé avec un caractère générique pour faire des prédictions. L'utilisation des différents paramètres dépend du sujet . Le deuxième aspect est celui de la dispersion . Cela tient compte de la mesure dans laquelle toutes les données obtenues sont regroupées autour de la valeur centrale du calcul . Cet aspect est classé en deux autres aspects, la dispersion absolue et la dispersion relative.Dans le premier, l'entreprise a besoin de données d'arrangement et ne couvre pas les comparaisons entre les échantillons obtenus. Dans la seconde, nous parlons de mesures sans dimension et si elles peuvent être comparées.

Paramètre

Enfin, il y a le formulaire . Les données sont stockées ou regroupées selon la valeur centrale, ce qui crée une conséquence directe: des variables aléatoires qui sont présentées en continu. Ces variables recréent une image, cette fois, ce sont les histogrammes en forme de cloche de Gauss, qui est connu comme un modèle mathématique appartenant à la distribution normale. Que voulez-vous réaliser avec cette explication? Que les indicatifs de forme ne sont pas plus que les références communes des graphiques, montrant leur distribution correcte. Ceci est à son tour subdivisé en coefficient de kurtosis et asymétrie.

Le coefficient de kurtosis, également connu sous le nom de pointage, cherche à mesurer la façon dont les répétitions relatives des données sont réparties entre les extrêmes et le centre. La cloche de Gauss fait partie du point de comparaison entre toutes les références trouvées. La kurtosis a 3 catégories très importantes, ce sont la distribution mésocurtique, également connue sous le nom de visée normale, la distribution leptokurtique, représentée par la visée positive et, enfin, la distribution platicurtique, qui se réfère à une visée négative. Ensemble, ils ont un sens de kurtosis en tant que caractéristique du paramètre de forme.

Le coefficient d'asymétrie est basé sur la possibilité de découvrir les données et si elles sont ordonnées symétriquement en fonction de leur valeur centrale, qui est généralement une mesure asymétrique. Afin de connaître le degré d'asymétrie de ces données, le calcul du coefficient d'asymétrie est impératif. Les données fournies sont symétriques selon la moyenne, cependant, la somme de tous les cubes d'écarts selon la même moyenne doit être nulle. Si une asymétrie positive est recherchée, la moyenne doit être à droite de la médiane.

Ensuite, graphiquement, un histogramme avec une forme en L et sa terminaison directe à droite sera obtenu. Enfin, pour obtenir une asymétrie négative, la moyenne doit être incontestablement inférieure à la médiane et à l'histogramme qui sera définitivement en forme de J avec la fin à gauche.

Exemples de paramètres statistiques

Si certains échantillons sont prélevés dans une communauté parfaitement répartie, la moyenne de ce test est une statistique directe. La valeur que cet échantillon représente est une estimation de la moyenne de cette population, c'est ce qu'on appelle le paramètre de la population . Si d'autres échantillons sont prélevés, cette valeur changera de façon aléatoire et sa distribution de probabilité sera basée sur le test en question. Cette distribution représentera toutes les données obtenues et si la communauté principale est normale, la distribution de cet échantillon doit également être normale. Chaque étape est complétée par la suivante.

Éléments d'un paramètre statistique

Tout comme ces données ont des règles et des types, elles ont aussi une série d'éléments essentiels pour obtenir certaines valeurs pour une population donnée, ces éléments sont répartis en moyenne, le mode et la médiane, tous les trois font partie des mesures de tendance centrale. Cependant, il existe également des mesures de tendance non centrales qui sont composées de quartiles, déciles et centiles. Pour couvrir tout ce contenu, chacun des éléments est décomposé, afin que tout ce qui s'y rapporte puisse être pleinement compris.

Moyenne

C'est la moyenne arithmétique et est connue pour être assez répandue, elle possède une série de propriétés ou d'éléments, ceux-ci sont référés à la simplicité de son calcul en raison de l'intervention de toutes les données, elle est interprétée comme un centre de masse ou base de équilibre de l'ensemble de données donné en cours de calcul. Il parvient également à minimiser tout écart carré des références et est susceptible de changer d'échelle et d'origine. Elle est également sensible lorsque les valeurs de la variable sont extrêmement extrêmes.

Mode

C'est une référence assez répétée et la valeur de sa variable a une fréquence absolue, c'est pourquoi elle a le nom à la mode, car en soi, c'est ce qui est le plus porté. Le calcul du mode est vraiment facile, car il suffit d'un décompte pour trouver les données correspondantes. Les propriétés du mode sont l'interprétation et le calcul simple, cela dépend des fréquences et grâce à cela il peut calculer des variables qualitatives, bien qu'il existe des données plus grandes, sa valeur est indépendante, ce qui rend le mode sensible aux variations d'échantillons.

La médiane

Vous êtes devant la médiane lorsqu'au moins la moitié des données obtenues ont une valeur variable bien en dessous d'elles-mêmes, uniquement lorsque les valeurs sont maintenues dans un ordre du moins au plus grand. Un des exemples de paramètres statistiques est le calcul de la médiane d'une famille, la méthode est simple, seule la valeur centrale doit être localisée. Les qualités ou propriétés de la médiane se réfèrent à l'affectation presque nulle par dispersion et à la non-sensibilité de la moyenne à présenter des oscillations motivées par les valeurs de sa variable.

Mesures de position non centrales

Ce ne sont rien de plus que des valeurs très éloignées les unes des autres dans certaines quantités de données. C'est un point plus général du concept de médiane qui a été fourni précédemment, car cela ne laisse en dessous que 50% de la distribution des données, tandis que les quantiles le font par n'importe quel pourcentage. Pour différencier les quartiles, déciles et centiles, les parties dans lesquelles ils sont divisés sont prises en compte. Les quartiles sont divisés en 4 parties, les déciles en 10 et les centiles en cent.

Application des paramètres

Les paramètres peuvent être appliqués dans différents domaines, soit numériquement, soit simplement en utilisant le mot dans des conversations régulières. Cette section mentionnera certains des domaines dans lesquels les paramètres sont utilisés, à quoi ressemblent leurs applications et comment identifier si vous avez affaire à un synonyme pour le paramètre ou non. Il faut se rappeler que, selon la branche ou la science à laquelle on se réfère, ces données peuvent être appelées de différentes manières.

Paramètres informatiques

En matière de calcul, ces données sont appelées arguments et sont des variables utilisées pour recevoir les valeurs d'entrée d'une routine, d'une méthode ou d'un sous-programme donnés. Les routines d'appel seront la méthode d'envoi de ces valeurs. Le sous-programme, en revanche, prend toutes les valeurs qui ont été affectées à vos données afin de modifier son comportement lors de l'exécution.

Paramètres réseau

C'est ce que l'on appelle la distance permanente entre les cellules unitaires en fonction de leur structure cristalline. Les réseaux ont 3 paramètres, qui sont représentés en a, b et c, mais il y a un élément spécial dans les réseaux cubiques et c'est que pour eux, toutes les données sont certainement les mêmes, donc la bonne façon de s'y référer est de a. Quant aux réseaux cristallins hexagonaux, les données a et b sont considérées comme identiques, en ce sens, seuls a et c sont pris en compte.

Paramètre de population

Ce n'est que la valeur de vérité de la moyenne d'une population donnée . Lorsque les caractéristiques dominantes de cette population sont inconnues, les valeurs peuvent être calculées à l'aide des échantillons .

Dans tous ces domaines, il existe une sorte de synonyme de paramètre permettant de les localiser ou de les identifier selon le cas, par exemple des données, des références, des indicateurs, des mesures ou des facteurs.

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