Unterschied zwischen Parameter und Statistik: Vergleich zwischen Parameter und Statistik
Betrachten Sie diese Fragen; Wie hoch ist das Durchschnittseinkommen einer Person in Ihrem Land, wie hoch ist die durchschnittliche Körpergröße der Frauen auf der Welt und wie hoch ist das durchschnittliche Gewicht der Eier, die von bestimmten Rassen erzeugt werden? Es ist unmöglich, eine Umfrage durchzuführen, die alle interessierenden Themen umfasst. Im ersten Fall sind es alle Menschen in deinem Land, im zweiten alle Frauen in deiner Welt und im dritten Fall alle Eier, die von dieser Geflügelrasse produziert werden. Diese größere Menge, die alle Elemente enthält, wird als Population im Statistik-Jargon bezeichnet.
Indem wir eine begrenzte Anzahl von Elementen aus der Population so auswählen, dass sie alle anderen repräsentiert, können wir die Eigenschaften der Population durch Analyse der Teilmenge ableiten. Diese Teilmenge der Bevölkerung ist als Probe bekannt. Maßnahmen der deskriptiven Statistik werden verwendet, um die Hauptattribute der Bevölkerung zusammenzufassen und zu erklären.Mehr zum Parameter
Eine beschreibende Maßnahme (wie Mittelwert, Modus oder Median) einer Population ist als Parameter bekannt. Es gibt numerisch den Wert für ein Attribut durch Zusammenfassen der verfügbaren Daten. Wie bereits erwähnt, ist es unmöglich, die Werte für das Attribut über die gesamte Bevölkerung hinweg zu berücksichtigen. Die Probe wird daher zur Berechnung der Maßnahmen verwendet und daraus in die Population abgeleitet.
In der klassischen Wahrscheinlichkeitstheorie ist ein Parameter eine Konstante, hat aber einen "unbekannten Wert", der durch Schätzungen auf der Basis von Stichproben bestimmt wird. Bei der modernen Bayesschen Wahrscheinlichkeit sind die Parameter Zufallsvariablen und ihre Unsicherheit wird als Verteilung beschrieben.
Die Statistik ist ein beschreibendes Maß für die Stichprobe. Im Gegensatz zum Parameter werden die Stichprobenwerte aus der Stichprobe der Bevölkerung berechnet. Formal ist es definiert als eine Funktion der Probe, aber unabhängig von der Verteilung der Probe.
Bei der Inferenz fungiert die Statistik als Schätzer für die Parameter. Stichprobenmittelwert, Stichprobenvarianz und Standardabweichung, Quantile wie Quartile und Perzentile sowie Auftragsstatistiken wie Maximum und Minimum gehören zur Stichprobenkategorie einer Stichprobe.
Die Beobachtbarkeit der Statistiken ist ein wesentlicher Faktor zwischen der Statistik und dem Parameter. In einer Population ist der Parameter nicht direkt beobachtbar, aber in einer Stichprobe ist die Statistik leicht zu beobachten, meistens eine oder zwei Berechnungen entfernt.Zusätzlich haben die Statistiken wichtige Eigenschaften wie Vollständigkeit, Suffizienz, Konsistenz, Unverfälschtheit, Robustheit, Rechenkomfort, geringe Varianz und der mittlere quadratische Fehler ist minimal.
Was ist der Unterschied zwischen Parameter und Statistik?
• Der Parameter ist ein beschreibendes Maß für die Bevölkerung, und die Statistik ist ein beschreibendes Maß für eine Stichprobe.
• Parameter sind nicht direkt kalkulierbar, aber Statistiken sind kalkulierbar und direkt beobachtbar.
• Parameter werden abgeleitet (abgeleitet) aus Statistiken und Statistiken fungieren als Schätzer für den Populationsparameter. (Der Stichprobenmittelwert (x ̅) dient als Schätzer für den Populationsmittelwert μ)
• Im Parameter sind die Werte nicht unbedingt gleich den Stichprobenwerten, sondern ungefähr.
