mi a paraméter?
a paraméter hasznos eleme a statisztikai elemzésnekalapos statisztikai fogalmak Finanszírozáshoza statisztikák szilárd megértése döntő fontosságú a pénzügyek jobb megértésében. Ráadásul a statisztikai koncepciók segíthetnek a befektetőknek figyelemmel kísérni. Olyan jellemzőkre utal, amelyeket egy adott populáció meghatározására használnak. A teljes lakosság egy sajátos jellemzőjének leírására szolgál., A lakosságra vonatkozó következtetés során a paraméter ismeretlen, mert lehetetlen lenne információkat gyűjteni a lakosság minden tagjától. Inkább a populációból kiválasztott minta statisztikáját használjuk a paraméterre vonatkozó következtetés levonására.
például egy paraméter használható az ABC Egyetem hallgatóinak nyújtott hitelek átlagos összegének leírására., Feltételezve, hogy az egyetem lakossága 3000, a kutató elkezdheti kiszámítani a lakosság néhány kiválasztott mintájának pénzügyi támogatását, vagy körülbelül 10 hallgatót. A 10 diákból álló három mintával a kutató átlagosan 2000 dollárt, 1200 dollárt és 800 dollárt kaphat. A kutató ezt a mintát arra használhatja, hogy következtetést vonjon le a populációs paraméterről.,
Leggyakoribb paraméterek
a leggyakrabban használt paraméterek a központi tendencycentrális Tendencycentrális tendencia mérései egy adatkészlet leíró összefoglalása egyetlen értéken keresztül, amely tükrözi az adateloszlás középpontját. Együtt a változékonyság. Ezek az intézkedések magukban foglalják az átlagot, a medián értéket és a módot, és leírják, hogyan viselkednek az adatok egy eloszlásban. Ezeket az alábbiakban tárgyaljuk:
1. Átlag
az átlagot átlagnak is nevezik, és ez a leggyakrabban használt a központi tendencia három intézkedése között., A kutatók a paramétert használják a ratiosFinancial RatiosFinancial arányok adateloszlásának leírására, a pénzügyi kimutatásokból vett numerikus értékek felhasználásával, hogy értelmes információkat szerezzenek egy vállalatról és intervallumokról.
az átlagot úgy kapjuk meg, hogy az értékeket összegezzük és elosztjuk a pontszámok számával. Például öt, 5, 2, 1, 3 és 2 gyermekből álló háztartásban az átlag a következőképpen számítható ki:
= (5+2+1+3+2)/5
= 13/5
= 2,6
2., Medián
a medián az ordinalOrdinal DataIn statisztikákkal mért változók kiszámításához használatos, a ordinális adatok olyan adatok, amelyekben az értékek természetes sorrendet követnek. Az ordinális adatok egyik legjelentősebb jellemzője az, intervallum, vagy arányméretek. Ezt úgy kapjuk meg, hogy az adatokat a legalacsonyabbtól a legmagasabbig rendezzük, majd a középső számot(számokat) választjuk. Ha az összes adatpont páratlan szám, akkor a medián általában a középső szám., Ha a számok egyenletesek, akkor a mediánt úgy kapjuk meg, hogy a két számot középen összegezzük, majd kettővel elosztjuk, hogy megkapjuk az átlagot.
medián többnyire akkor használják, ha van néhány adatpont, amelyek eltérőek. Például a főiskolára belépő hallgatók medián kiszámításakor előfordulhat, hogy a hallgatók egy része idősebb, mint a többi. Az átlag használata torzíthatja az értékeket, mivel azt mutatja, hogy a főiskolára belépő hallgatók átlagéletkora magasabb, míg a medián használata igazabb képet adhat a helyzetről.,
például találjuk meg az első alkalommal főiskolára belépő hallgatók medián életkorát, figyelembe véve a tíz hallgató következő értékeit:
17, 17, 18, 19, 19, 20, 21, 25, 28, 32
a fenti értékek mediánja (19+20)/2 = 19.5.
Mode
az üzemmód a leggyakrabban előforduló szám az adateloszláson belül. Megmutatja, hogy melyik szám vagy érték a legmagasabb vagy Leggyakoribb az adateloszlásban. Az üzemmód bármilyen típusú adathoz használható.
például vegyük például egy főiskolai osztály példáját körülbelül 40 hallgatóval., A diákok kapnak egy teszt vizsga, Osztályozott, majd csoportosítva skálán 1-5, kezdve a diákok a legalacsonyabb pontszámot.
a jelöléseket az alábbiak szerint osztályozzák:
- 1. klaszter: 5
- 2. klaszter: 7
3. klaszter: 13 4.klaszter: 12 5. klaszter: 3
3. klaszter mutatja a hallgatók legnagyobb számát, ezért a mód 13. Kiderül, hogy a 40 diák közül a legtöbb diákot a 3. klaszterbe sorolták.
paraméterek és statisztikák
a vizsgált populáció egészének leírására egy paramétert használnak., Például szeretnénk tudni egy pillangó átlagos hosszát. Ez egy paraméter, mert azt állítja, valamit a teljes népesség pillangók.
a paramétereket nehéz megszerezni, de a megfelelő statisztikát használjuk annak értékének becslésére. A statisztika egy populáció mintáját írja le, míg egy paraméter a teljes populációt írja le. Mivel lehetetlen lesz elkapni és megmérni a világ összes pillangóját, 100 pillangót elkaphatunk és megmérhetjük azok hosszát., A 100 lepke átlagos hossza olyan statisztika, amelyet felhasználhatunk arra, hogy következtetéseket vonjunk le a teljes pillangópopuláció hosszáról.
általában egy statisztika értéke mintánként változhat, míg a paraméter rögzített marad. Például egy 100 pillangóból álló minta átlagos hossza 6,5 mm lehet, míg egy másik régióból származó 100 pillangóból álló minta átlagos hossza 6,8 mm lehet.
egy kisebb, 50 pillangóból álló minta átlagos hossza 7,0 mm lehet., A népesség mintájából nyert statisztika ezután felhasználható a teljes népesség paraméterének becslésére.
további források
CFI a hivatalos szolgáltató a pénzügyi modellezés és értékelési elemző (FMVA)™FMVA® Tanúsításjoin 350.600 + diákok, akik dolgoznak a vállalatok, mint az Amazon, J. P. Morgan ,és a Ferrari tanúsítási program, amelynek célja, hogy átalakítsa bárki egy világszínvonalú Pénzügyi elemző.,
ahhoz, hogy a tanulás és fejlesztése a tudás a pénzügyi elemzés, javasoljuk a további CFI források alább:
- hipotézis TestingHypothesis TestingHypothesis tesztelés egy módszer a statisztikai következtetés. Arra használják, hogy teszteljék, hogy egy populációs paraméterre vonatkozó állítás helyes-e., Hipotézis tesztelése
- Nemparaméteres TestsNonparametric TestsIn statisztikák, nemparaméteres vizsgálatokat módszerek a statisztikai elemzés nem szükséges engedély, hogy megfeleljen a szükséges feltételezések, hogy elemezni
- Mennyiségi AnalysisQuantitative AnalysisQuantitative elemzés a folyamat gyűjtése, majd értékeli mérhető, ellenőrizhető adatok, mint például a bevételek, a piaci részesedés, valamint a bérek ahhoz, hogy megértsük, viselkedését, teljesítményét üzlet. Az adattechnológia korában a kvantitatív elemzést tekintik a tájékozott döntések meghozatalának előnyben részesített megközelítésének.,
- minta kiválasztása BiasSample Selection BiasSample selection bias az a torzítás, amely a populációs minta megfelelő randomizálásának elmulasztásából ered. A minta kiválasztásának hibái