Was ist Parameter?

Ein parameter ist eine wichtige Komponente der statistischen analysisBasic Konzepte der Statistik für FinanceA solides Verständnis der Statistik ist von entscheidender Bedeutung in der uns hilft, besser zu verstehen, zu finanzieren. Darüber hinaus können Statistikkonzepte Investoren bei der Überwachung helfen. Es bezieht sich auf die Merkmale, die verwendet werden, um eine bestimmte Population zu definieren. Es wird verwendet, um ein spezifisches Merkmal der gesamten Bevölkerung zu beschreiben., Bei der Schlussfolgerung über die Population ist der Parameter unbekannt, da es unmöglich wäre, Informationen von jedem Mitglied der Population zu sammeln. Vielmehr verwenden wir eine Statistik einer aus der Population ausgewählten Stichprobe, um eine Schlussfolgerung über den Parameter abzuleiten.

Mit einem Parameter kann beispielsweise der mittlere Darlehensbetrag beschrieben werden, der an die Studenten der ABC University vergeben wird., Unter der Annahme, dass die Bevölkerung der Universität 3.000 beträgt, kann der Forscher zunächst die finanzielle Unterstützung einiger ausgewählter Stichproben der Bevölkerung oder etwa 10 Studenten berechnen. Mit drei Proben von jeweils 10 Studenten kann der Forscher einen Mittelwert von $2,000, $1,200 und $800 erhalten. Der Forscher kann diesen Stichprobenmittelwert verwenden, um einen Rückschluss auf den Populationsparameter zu ziehen.,

Häufigste Parameter

Die am häufigsten verwendeten Parameter sind die Maße der zentralen Tendenzzentralen TendenzzEntrale Tendenz ist eine beschreibende Zusammenfassung eines Datensatzes durch einen einzigen Wert, der das Zentrum der Datenverteilung widerspiegelt. Zusammen mit der Variabilität. Diese Kennzahlen umfassen Mittelwert, Median und Modus und werden verwendet, um zu beschreiben, wie sich Daten in einer Verteilung verhalten. Sie werden unten diskutiert:

1. Mittelwert

Der Mittelwert wird auch als Durchschnitt bezeichnet und ist der am häufigsten verwendete unter den drei Maßen der zentralen Tendenz., Forscher verwenden den Parameter, um die Datenverteilung von Ratiosfinanzielle Ratiosfinanzielle Kennzahlen zu beschreiben, werden mit der Verwendung von numerischen Werten aus dem Jahresabschluss erstellt aussagekräftige Informationen über ein Unternehmen und Unternehmen zu gewinnen.

Der Mittelwert wird durch Summieren und Dividieren der Werte durch die Anzahl der Punkte erhalten. In fünf Haushalten mit 5, 2, 1, 3 und 2 Kindern kann der Mittelwert beispielsweise wie folgt berechnet werden:

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

= 13/5

= 2.6

2., Median

Der Median wird verwendet, um Variablen zu berechnen, die mit ordinalOrdinal DataIn statistics gemessen werden, Ordnungsdaten sind die Art von Daten, in denen die Werte einer natürlichen Reihenfolge folgen. Eines der bemerkenswertesten Merkmale von Ordinaldaten sind die Intervall-oder Verhältnisskalen. Es wird erhalten, indem die Daten vom niedrigsten zum höchsten angeordnet und dann die Anzahl(n) in der Mitte ausgewählt werden. Wenn die Gesamtzahl der Datenpunkte eine ungerade Zahl ist, ist der Median normalerweise die mittlere Zahl., Wenn die Zahlen gerade sind, wird der Median erhalten, indem die beiden Zahlen in der Mitte summiert und durch zwei geteilt werden, um den Mittelwert zu erhalten.

Median wird meistens verwendet, wenn einige Datenpunkte unterschiedlich sind. Wenn Sie beispielsweise den Median der Studenten berechnen, die das College betreten, kann es einen Teil der Studenten geben, die älter sind als der Rest. Die Verwendung des Mittelwerts kann die Werte verzerren, da dies zeigt, dass das Durchschnittsalter der Studenten, die das College betreten, höher ist, während die Verwendung des Medians die Situation wahrer widerspiegeln kann.,

Lassen Sie uns beispielsweise das Durchschnittsalter der Studenten ermitteln, die das College zum ersten Mal betreten, wenn Sie die folgenden Werte von zehn Studenten angeben:

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

Der Median der obigen Werte ist (19+20)/2 = 19.5.

Modus

Der Modus ist die am häufigsten vorkommende Zahl innerhalb einer Datenverteilung. Es zeigt an, welche Zahl oder welcher Wert in der Datenverteilung am höchsten oder am häufigsten ist. Der Modus wird für jede Art von Daten verwendet.

Nehmen wir zum Beispiel das Beispiel einer College-Klasse mit etwa 40 Schülern., Die Schüler erhalten eine Testprüfung, die abgestuft und dann auf einer Skala von 1-5 gruppiert wird, beginnend mit Schülern mit der niedrigsten Anzahl von Noten.

Die Markierungen werden bewertet wie folgt:

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

Cluster 3 zeigt die höchste Anzahl der Studenten, und, deshalb, ist der Modus 13. Es zeigt, dass von 40 Studenten, die meisten der Studenten wurden in Cluster bewertet 3.

Parameter und Statistiken

Ein Parameter wird verwendet, um die gesamte untersuchte Population zu beschreiben., Zum Beispiel möchten wir die durchschnittliche Länge eines Schmetterlings kennen. Dies ist ein Parameter, da er etwas über die gesamte Schmetterlingspopulation aussagt.

Parameter sind schwer zu erhalten, aber wir verwenden die entsprechende Statistik, um ihren Wert zu schätzen. Eine Statistik beschreibt eine Stichprobe einer Population, während ein Parameter die gesamte Population beschreibt. Da es unmöglich sein wird, alle Schmetterlinge auf der Welt zu fangen und zu messen, können wir 100 Schmetterlinge fangen und ihre Länge messen., Die mittlere Länge der 100 Schmetterlinge ist eine Statistik, mit der wir auf die Länge der gesamten Schmetterlingspopulation schließen können.

Typischerweise kann der Wert einer Statistik von einem Sample zum anderen variieren, während der Parameter fest bleibt. Zum Beispiel kann eine Probe von 100 Schmetterlingen eine durchschnittliche Länge von 6,5 mm haben, während eine andere Probe von 100 Schmetterlingen aus einer anderen Region eine durchschnittliche Länge von 6,8 mm haben kann.

Außerdem kann eine kleinere Probe von 50 Schmetterlingen eine durchschnittliche Länge von 7,0 mm haben., Die aus der Stichprobe der Population gewonnene Statistik kann dann zur Schätzung des Parameters der gesamten Population verwendet werden.

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  • Sample Selection BiasSample Selection BiasSample selection bias ist die Voreingenommenheit, die sich aus dem Versagen ergibt, die ordnungsgemäße Randomisierung einer Populationsprobe sicherzustellen. Die Fehler der Stichprobenauswahl