qu’est-ce que le paramètre?

un paramètre est une composante utile de l’analyse statistiqueconcepts statistiques basiques pour la Financeune compréhension solide des statistiques est d’une importance cruciale pour nous aider à mieux comprendre la finance. De plus, les concepts statistiques peuvent aider les investisseurs à surveiller. Il fait référence aux caractéristiques qui sont utilisées pour définir une population donnée. Il est utilisé pour décrire une caractéristique spécifique de l’ensemble de la population., Lors d’une inférence sur la population, le paramètre est inconnu car il serait impossible de recueillir des informations auprès de chaque membre de la population. Nous utilisons plutôt une statistique d’un échantillon prélevé dans la population pour tirer une conclusion sur le paramètre.

Par exemple, un paramètre peut être utilisé pour décrire le montant moyen des prêts accordés aux étudiants de L’Université ABC., En supposant que la population de l’université est de 3 000, le chercheur peut commencer par calculer l’aide financière de quelques échantillons sélectionnés de la population, soit environ 10 étudiants. Avec trois échantillons de 10 étudiants chacun, le chercheur peut obtenir une moyenne de 2 000$, 1 200 $et 800$. Le chercheur peut utiliser cette moyenne d’échantillon pour faire une inférence sur le paramètre de population.,

paramètres les plus courants

Les paramètres les plus couramment utilisés sont les mesures de la tendance centrale TendencyCentral TendencyCentral tendency est un résumé descriptif d’un ensemble de données à travers une seule valeur qui reflète le centre de la distribution de données. Le long de la variabilité. Ces mesures comprennent la moyenne, la médiane et le mode, et elles sont utilisées pour décrire le comportement des données dans une distribution. Ils sont discutés ci-dessous:

1. Moyenne

la moyenne est également appelée moyenne, et c’est la plus couramment utilisée parmi les trois mesures de tendance centrale., Les chercheurs utilisent le paramètre pour décrire la distribution des données de ratios ratios financiersles ratios financiers sont créés à l’aide de valeurs numériques tirées des états financiers pour obtenir des informations significatives sur une entreprise et des intervalles.

La moyenne est obtenue en additionnant et en divisant les valeurs par le nombre de scores. Par exemple, dans cinq ménages qui la composent, 5, 2, 1, 3, et 2 enfants, la moyenne peut être calculée comme suit:

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

= 13/5

= 2.6

2., Médiane

la médiane est utilisée pour calculer les variables mesurées avec des données ordinalesdans les statistiques, les données ordinales sont le type de données dans lesquelles les valeurs suivent un ordre naturel. L’une des caractéristiques les plus notables des données ordinales est que, intervalle, ou échelles de rapport. Il est obtenu en arrangeant les données du plus bas au plus élevé, puis en choisissant le(S) nombre (s) au milieu. Si le nombre total de points de données est un nombre impair, la médiane est généralement le moyen de nombre., Si les nombres sont de même, la médiane est obtenue en additionnant les deux nombres du milieu et en les divisant par deux pour obtenir la moyenne.

la médiane est principalement utilisée lorsque quelques points de données sont différents. Par exemple, lors du calcul de la médiane des étudiants entrant au collège, il peut y avoir une section d’étudiants plus âgés que les autres. L’utilisation de la moyenne peut fausser les valeurs car elle montrera que l’âge moyen des étudiants entrant au collège est plus élevé, alors que l’utilisation de la médiane peut donner un reflet plus vrai de la situation.,

par exemple, trouvons l’âge médian des étudiants entrant au collège pour la première fois, compte tenu des valeurs suivantes de dix étudiants:

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

la médiane des valeurs ci-dessus est (19+20)/2 = 19.5.

Mode

le mode est le nombre le plus présent dans une distribution de données. Il montre quel nombre ou valeur est le plus élevé en nombre ou le plus commun dans la distribution de données. La mode est utilisé pour tout type de données.

par exemple, prenons l’exemple d’une classe de collège avec environ 40 étudiants., Les étudiants reçoivent un examen test, notés, puis regroupés sur une échelle de 1-5, en commençant par les étudiants avec le plus petit nombre de notes.

Les marques sont classées comme suit:

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

Cluster 3 montre le plus grand nombre d’étudiants et, par conséquent, la mode est de 13. Il révèle que sur 40 étudiants, la plupart des étudiants ont été classés dans le groupe 3.

Paramètres et Statistiques

Un paramètre est utilisé pour décrire l’ensemble de la population étudiée., Par exemple, nous voulons connaître la longueur moyenne d’un papillon. C’est un paramètre car il indique quelque chose sur l’ensemble de la population de papillons.

Les paramètres sont difficiles à obtenir, mais nous utilisons la statistique correspondante pour estimer sa valeur. Une statistique décrit un échantillon d’une population, tandis qu’un paramètre décrit la population entière. Comme il sera impossible d’attraper et de mesurer tous les papillons du monde, nous pouvons attraper 100 papillons et mesurer leur longueur., La longueur moyenne des 100 papillons est une statistique que nous pouvons utiliser pour faire une inférence sur la longueur de l’ensemble de la population de papillons.

Typiquement, la valeur d’une statistique peut varier d’un échantillon à l’autre, tandis que le paramètre reste fixe. Par exemple, un échantillon de 100 papillons peuvent avoir une longueur moyenne de 6,5 mm, tandis qu’un autre échantillon de 100 papillons provenant d’une autre région peut avoir une longueur moyenne de 6,8 mm.

en outre, un plus petit échantillon de 50 papillons peuvent avoir une longueur moyenne de 7.0 mm., La statistique obtenue à partir de l’échantillon de la population peut ensuite être utilisée pour estimer le paramètre de la population entière.

plus de ressources

CFI est le fournisseur officiel de la certification FMVA® (Financial Modeling and Valuation Analyst)™. Rejoignez plus de 350 600 étudiants qui travaillent pour des entreprises comme Amazon, JP Morgan et Ferrari programme de certification, conçu pour transformer n’importe qui en,

pour continuer à apprendre et à développer vos connaissances en analyse financière, nous recommandons fortement les ressources supplémentaires de la FCI ci-dessous:

  • Test D’Hypothèsle test D’Hypothèsle test D’Hypothèsle test D’Hypothèsle test D’Hypothèsle test D’Hypothèsest une méthode d’inférence statistique. Il est utilisé pour tester si une instruction concernant un paramètre de population est correcte., Tests d’hypothèses
  • tests Non Paramétrésles tests Non Paramétrésdans les statistiques, les tests non paramétriques sont des méthodes d’analyse statistique qui ne nécessitent pas de distribution pour répondre aux hypothèses requises à analyser
  • analyse Quantitativel’analyse quantitative est le processus de collecte et d’évaluation de données mesurables et vérifiables telles que les revenus, les parts de marché et les salaires afin de comprendre le comportement et la performance d’une entreprise. À l’ère de la technologie des données, l’analyse quantitative est considérée comme l’approche privilégiée pour prendre des décisions éclairées.,
  • sélection de L’échantillon sélection de L’échantillon le biais de sélection de l’échantillon est le biais qui résulte de l’incapacité d’assurer la randomisation appropriée d’un échantillon de population. Les défauts de la sélection de l’échantillon