parametr

Co to jest parametr?

parametr jest użytecznym składnikiem analizy statystycznejpodstawowe pojęcia statystyki dla finansowania solidne zrozumienie statystyki ma kluczowe znaczenie dla lepszego zrozumienia finansów. Ponadto koncepcje statystyczne mogą pomóc inwestorom w monitorowaniu. Odnosi się do cech, które są używane do określenia danej populacji. Jest on używany do opisania specyficznej cechy całej populacji., Podczas wnioskowania o populacji, parametr jest nieznany, ponieważ niemożliwe byłoby zebranie informacji od każdego członka populacji. Zamiast tego używamy statystyki próbki pobranej z populacji, aby wyciągnąć wniosek o parametrze.

na przykład parametr może być użyty do opisania średniej kwoty pożyczek udzielanych studentom Uniwersytetu ABC., Zakładając, że populacja uczelni wynosi 3000, badacz może rozpocząć od obliczenia pomocy finansowej kilku wybranych próbek populacji, czyli około 10 studentów. Przy trzech próbkach po 10 studentów każda, badacz może uzyskać średnią $ 2,000, $1,200 i $800. Badacz może użyć tej średniej próbki, aby wywnioskować o parametrze populacji.,

najczęstsze parametry

najczęściej używane parametry są miary Central tendencyCentral TendencyCentral tendencycentral tendencycentral jest opisowym podsumowaniem zbioru danych za pomocą pojedynczej wartości, która odzwierciedla środek rozkładu danych. Wraz ze zmiennością. Miary te obejmują średnią, medianę i tryb, i są one używane do opisania, jak dane zachowują się w dystrybucji. Są one omówione poniżej:

1. Średnia

średnia jest również określana jako średnia i jest najczęściej stosowana wśród trzech miar tendencji centralnej., Badacze używają parametru do opisania rozkładu danych współczynniki finansowe współczynniki finansowe są tworzone przy użyciu wartości liczbowych zaczerpniętych ze sprawozdań finansowych, aby uzyskać znaczące informacje o firmie i przedziałach czasowych.

średnią uzyskuje się sumując i dzieląc wartości przez liczbę punktów. Na przykład w pięciu gospodarstwach domowych, w których znajduje się 5, 2, 1, 3 i 2 dzieci, średnią można obliczyć w następujący sposób:

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

= 13/5

= 2, 6

2., Mediana

mediana służy do obliczania zmiennych, które są mierzone za pomocą danych ordinalordinalw statystykach, dane porządkowe są typem danych, w których wartości następują w porządku naturalnym. Jedną z najbardziej godnych uwagi cech danych porządkowych jest to, że, przedział, lub skale proporcji. Uzyskuje się go poprzez ułożenie danych od najniższej do najwyższej, a następnie wybranie liczby(S) w środku. Jeśli całkowita liczba punktów danych jest liczbą nieparzystą, mediana jest zwykle liczbą środkową., Jeśli liczby są parzyste, mediana otrzymuje się sumując dwie liczby w środku i dzieląc je przez dwa, aby uzyskać średnią.

mediana jest najczęściej używana, gdy istnieje kilka punktów danych, które są różne. Na przykład, przy obliczaniu mediany studentów wchodzących na studia, może istnieć sekcja studentów, którzy są starsi od reszty. Użycie średniej może zniekształcić wartości, ponieważ pokaże, że średnia wieku studentów wchodzących na studia jest wyższa, podczas gdy użycie mediany może dać prawdziwsze odzwierciedlenie sytuacji.,

na przykład, znajdźmy medianę wieku studentów wchodzących na studia po raz pierwszy, biorąc pod uwagę następujące wartości dziesięciu studentów:

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

mediana powyższych wartości wynosi (19+20)/2 = 19.5.

Mode

mode jest najczęściej występującą liczbą w dystrybucji danych. Pokazuje, jaka liczba lub wartość jest najwyższa pod względem liczby lub najczęstsza w dystrybucji danych. Tryb ten jest używany dla każdego typu danych.

Weźmy na przykład klasę uniwersytecką z około 40 uczniami., Uczniowie są poddawani egzaminowi testowemu, oceniani, a następnie grupowani w skali 1-5, zaczynając od uczniów z najniższą liczbą ocen.

znaki są klasyfikowane w następujący sposób:

• Klaster 1: 5
• Klaster 2: 7
• Klaster 3: 13
• klaster 4: 12
• klaster 5: 3

Klaster 3 pokazuje największą liczbę uczniów, a zatem tryb ten wynosi 13. Wynika z niej, że spośród 40 uczniów, większość uczniów została sklasyfikowana w klastrze 3.

parametry i statystyki

parametr służy do opisu całej badanej populacji., Na przykład chcemy poznać średnią długość motyla. Jest to parametr, ponieważ mówi coś o całej populacji motyli.

parametry są trudne do uzyskania, ale używamy odpowiedniej statystyki do oszacowania jej wartości. Statystyka opisuje próbkę populacji, podczas gdy parametr opisuje całą populację. Ponieważ nie będzie możliwe złapanie i zmierzenie wszystkich motyli na świecie, możemy złapać 100 motyli i zmierzyć ich długość., Średnia długość 100 motyli to statystyka, którą możemy wykorzystać do wnioskowania o długości całej populacji motyli.

zazwyczaj wartość statystyki może się różnić w zależności od próbki, podczas gdy parametr pozostaje stały. Na przykład jedna próbka 100 motyli może mieć średnią długość 6,5 mm, podczas gdy inna próbka 100 motyli z innego regionu może mieć średnią długość 6,8 mm.

również mniejsza próbka 50 motyli może mieć średnią długość 7,0 mm., Statystyki uzyskane z próby populacji można następnie wykorzystać do oszacowania parametru całej populacji.

więcej zasobów

CFI jest oficjalnym dostawcą certyfikacji Financial Modeling and Valuation Analyst (FMVA)™Fmva® Dołącz do 350,600+ studentów, którzy pracują dla firm takich jak Amazon, J. P. Morgan i Ferrari program certyfikacji, zaprojektowany, aby przekształcić każdego w światowej klasy analityka finansowego.,

aby nadal uczyć się i rozwijać swoją wiedzę z zakresu analizy finansowej, gorąco polecamy dodatkowe zasoby SPI poniżej:

• testowanie Hipotezaestrowanie Hipotezaestrowanie Hipotezaestrowanie Hipotezaestrowanie Hipotezaestrowanie Hipotezaestrowanie Hipotezaestrowanie Hipotezaestrowanie Hipotezaestrowanie Hipotezaestrowanie Hipotezaestrowanie Hipotezaestrowanie hipotez jest metodą wnioskowania statystycznego. Jest on używany do sprawdzenia, czy instrukcja dotycząca parametru populacji jest poprawna., Testowanie hipotez
• testy nieparametryczne testy nieparametryczne w statystykach, testy nieparametryczne są metodami analizy statystycznej, które nie wymagają dystrybucji w celu spełnienia wymaganych założeń do analizy
• Analiza Ilościowaanaliza Kwantytatywnaanaliza Kwantytatywna to proces zbierania i oceny mierzalnych i weryfikowalnych danych, takich jak przychody, udział w rynku i płace w celu zrozumienia zachowania i wydajności firmy. W erze technologii danych Analiza ilościowa jest uważana za preferowane podejście do podejmowania świadomych decyzji.,
• wybór próbki biassample selection biassample selection biassample to błąd wynikający z braku zapewnienia właściwej randomizacji próbki populacyjnej. Wady doboru próby