Một thông số được coi là thiết yếu trong mọi lĩnh vực, nó là một chỉ dẫn được đánh dấu tốt để có thể đánh giá hoặc đánh giá một tình huống cụ thể. Ví dụ, từ một tham số, một tình huống nhất định có thể được hiểu hoặc đặt trong quan điểm để hiểu hoặc phân loại nó. Trong lĩnh vực hoặc nhánh của lập trình máy tính, việc sử dụng thuật ngữ (tham số) này là; được sử dụng rộng rãi và được sử dụng để chỉ một thuộc tính nội tại của một thủ tục.
Các định nghĩa của một tham số có thể được một chút phức tạp, vì nó là một mảnh của thông tin được coi là một cái gì đó biểu thị và cần thiết bởi vì nó được sử dụng để thực hiện đánh giá, đánh giá và kết luận thậm chí của một tình huống nhất định. Chính từ tham chiếu này, những điều đang được điều tra có thể được hiểu từ một góc độ cụ thể. Ví dụ về định nghĩa của một tham số như sau: "Cuộc điều tra đang được thực hiện, tuy nhiên, không có tham số cụ thể nào để làm rõ sự thật." Với điều này, rõ ràng là không có yếu tố này, không có xung đột nào có thể được giải quyết.
Tham số thống kê là gì
Mục lục
Trong phần trước, chúng ta đã nói một chút về tham số là gì và từ đó có thể được đưa vào các cuộc trò chuyện thông thường như thế nào, bây giờ là lúc để đề cập đến mọi thứ liên quan đến tham số thống kê và sự khác biệt về ý nghĩa của tham số đã được đề cập là gì. trước đây. Khi nói đến thống kê, tham chiếu này đề cập đến một số quản lý để tóm tắt một lượng đáng kể dữ liệu thu được từ các biến thống kê được tính toán. Để tính toán con số này, cần có một công thức số học, công thức sau có được bằng cách tính toán dữ liệu của dân số đang nghiên cứu.
Các mục tiêu cấp bách của thống kê là để phát triển một mô hình thực tế, vì điều này, số liệu thống kê trở thành một hậu quả không thể tránh được. Các tham số trong toán học và trong bất kỳ nhánh nào của nó là điều cần thiết để duy trì trật tự trong dữ liệu thu được từ mỗi phép tính, thậm chí còn hơn thế nữa nếu những tham chiếu này là kết quả của các nghiên cứu trong một cộng đồng cụ thể. Có tính đến điều này, yếu tố này, ngoài việc cung cấp một ý tưởng khái quát về dân số toàn cầu, cho phép phân tích so sánh để đưa ra các ước tính khác nhau về mô hình thực tế dự định tạo ra.
Bây giờ, giống như tất cả các ngành khoa học, nghiên cứu hoặc tính toán, dữ liệu này cần một loạt các quy tắc để hoạt động chính xác và không bị nhầm lẫn với bất kỳ phân tích toán học nào khác. Nếu không có các quy tắc này, tất cả các phép tính thu được sẽ hoàn toàn sai và nó sẽ không chống lại một tham số thống kê.
Quy tắc của một tham số thống kê
Mỗi tham chiếu số phải có những quy tắc nhất định để có thể áp dụng, một trong số đó là nó không cần sự mơ hồ để tính toán, chỉ cần một công thức số học tốt để đạt được nó. Không nên bỏ qua quan sát quan trọng nào của nghiên cứu, tức là dữ liệu có đặc điểm chung chung và mọi thứ đều quan trọng. Nó có thể được hiểu, tính toán của nó có thể dễ dàng thao tác với đại số và cuối cùng, dữ liệu có thể trở nên nhạy cảm với các biến động trong các mẫu, điều này có nghĩa là các mẫu thống kê có thể khác nhau và chúng có ảnh hưởng đến các tham số.
Các loại thông số thống kê
Cũng giống như những dữ liệu này tồn tại, cũng có loại của họ và cách thức đúng để xác định và áp dụng chúng, đầu tiên là các tham số vị trí, trong đó có trách nhiệm xác định tổng giá trị trong đó các dữ liệu được tính toán được nhóm, đó là,, tìm giá trị đặt hàng và đại diện cho chúng. Loại quy chiếu này được chia thành hai khía cạnh: các biện pháp của khuynh hướng trung tâm và các biện pháp của khuynh hướng không trung tâm, các điểm sẽ được giải thích sau. Không giống như những gì đã được giải thích trong phần trước, những dữ liệu này không nhất thiết phải trùng với kết quả của biến.
Nó cũng không thể được sử dụng với một ký tự chung chung để đưa ra dự báo. Việc sử dụng các tham số khác nhau là tùy thuộc vào đối tượng. Độ dốc thứ hai là độ phân tán. Điều này tính đến mức độ mà tất cả dữ liệu thu được được nhóm xung quanh giá trị trung tâm của phép tính. Khía cạnh này được phân loại theo hai khía cạnh nữa, độ phân tán tuyệt đối và độ phân tán tương đối, ở khía cạnh đầu tiên, công ty cần có dữ liệu phân tán và không bao gồm so sánh giữa các mẫu thu được. Trong phần thứ hai, chúng ta nói về các phép đo không thứ nguyên và các phép đo đó nếu có thể so sánh được.
Các hệ số nhọn, còn được gọi là trỏ, nhằm tìm kiếm các biện pháp như thế nào lặp lại tương đối của các dữ liệu được phân phối giữa các cực và trung tâm. Các chuông Gaussian là một phần của quan điểm so sánh giữa tất cả các tài liệu tham khảo được tìm thấy. Các nhọn có 3 loại rất quan trọng, đây là những phân phối mesocúrtic, còn được gọi là mục tiêu, phân phối leptokurtic bình thường, đại diện bởi các tích cực nhằm và, cuối cùng, phân phối platicurtic, trong đó đề cập đến một tiêu cực nhắm. Chúng cùng nhau tạo nên cảm giác kurtosis như một đặc điểm của thông số hình dạng.
Các hệ số không đối xứng được dựa vào việc cho phép phát hiện các dữ liệu và nếu họ được sắp xếp đối xứng theo giá trị trung tâm của họ, mà nói chung là một biện pháp bất đối xứng. Để biết mức độ bất đối xứng của những dữ liệu này, bắt buộc phải tính toán hệ số bất đối xứng. Dữ liệu được cung cấp là đối xứng theo giá trị trung bình, tuy nhiên, tổng của tất cả các khối lệch theo cùng giá trị trung bình phải bằng rỗng. Nếu tìm kiếm một độ lệch dương, giá trị trung bình phải ở bên phải của đường trung bình.
Sau đó, bằng đồ thị, sẽ thu được một biểu đồ có hình chữ L và phần cuối trực tiếp của nó ở bên phải. Cuối cùng, để có được độ lệch âm, giá trị trung bình phải thấp hơn giá trị trung bình và biểu đồ sẽ được kết luận là hình chữ J với phần cuối ở bên trái.
Ví dụ về các tham số thống kê
Nếu một số mẫu được lấy từ một cộng đồng được phân phối hoàn hảo, giá trị trung bình của thử nghiệm đó là một thống kê trực tiếp. Giá trị mà mẫu này đại diện là một ước tính của giá trị trung bình của tổng thể đó, đây được gọi là tham số dân số. Nếu các mẫu khác được lấy, giá trị đó sẽ thay đổi ngẫu nhiên và phân phối xác suất của nó sẽ dựa trên phép thử được đề cập. Phân phối này sẽ đại diện cho tất cả dữ liệu thu được và nếu cộng đồng chính là bình thường thì phân phối của mẫu đó cũng phải bình thường. Mỗi bước được bổ sung bởi bước tiếp theo.
Các yếu tố của tham số thống kê
Cũng giống như những dữ liệu này có quy tắc và kiểu, chúng cũng có một loạt các yếu tố cần thiết để có được các giá trị nhất định của một quần thể nhất định, các yếu tố này được phân phối theo trung bình, phương thức và trung vị, cả ba đều là một phần của các thước đo của xu hướng trung tâm. Tuy nhiên, cũng có những thước đo có xu hướng không trung tâm được tạo thành từ các phần tư, phân vị và phân vị. Để bao gồm tất cả nội dung này, mỗi yếu tố được chia nhỏ để mọi thứ liên quan đến chúng có thể được hiểu đầy đủ.
Trung bình cộng
Nó là trung bình cộng và nó được biết đến là khá phổ biến, nó có một loạt các thuộc tính hoặc phần tử, những đặc tính này liên quan đến tính đơn giản của nó do sự can thiệp của tất cả các dữ liệu, nó được hiểu là khối tâm hoặc cơ sở của trạng thái cân bằng của tập dữ liệu đã cho đang được tính toán. Nó cũng quản lý để giảm thiểu bất kỳ độ lệch bậc hai nào từ các tham chiếu và dễ bị thay đổi tỷ lệ và nguồn gốc. Nó cũng dễ bị ảnh hưởng khi các giá trị của biến cực kỳ lớn.
Thời trang
Nó là một tham chiếu khá lặp lại và giá trị của biến của nó có tần suất tuyệt đối, đó là lý do tại sao nó mang cái tên thời thượng, bởi vì bản thân nó là thứ phổ biến nhất. Tính toán chế độ thực sự dễ dàng, vì chỉ cần đếm để tìm dữ liệu tương ứng. Các thuộc tính của thời trang là giải thích và tính toán đơn giản, nó phụ thuộc vào tần số và nhờ đó nó có thể tính toán các biến định tính, mặc dù có dữ liệu lớn hơn nhưng giá trị của nó là độc lập, điều đó làm cho thời trang trở thành một yếu tố dễ bị biến đổi mẫu.
Trung bình
Bạn đang đối mặt với giá trị trung bình khi ít nhất một nửa dữ liệu thu được có giá trị thay đổi thấp hơn chính nó, chỉ khi các giá trị được giữ theo thứ tự từ thấp nhất đến cao nhất. Một trong những ví dụ về tham số thống kê là tính giá trị trung vị của một họ, phương pháp đơn giản, chỉ định vị giá trị trung tâm. Các chất lượng hoặc thuộc tính của giá trị trung bình đề cập đến ảnh hưởng gần như không tồn tại bởi sự phân tán và tính không nhạy cảm của giá trị trung bình thể hiện dao động do các giá trị của biến của nó.
Các phép đo vị trí không trung tâm
Đây không gì khác hơn là các giá trị thấp hơn nhiều so với nhau trong một lượng dữ liệu nhất định. Đó là một điểm tổng quát hơn của khái niệm trung vị đã được cung cấp trước đây, vì nó chỉ để lại dưới 50% phân phối dữ liệu, trong khi các lượng tử làm như vậy theo bất kỳ tỷ lệ phần trăm nào. Để phân biệt các phần tư, phần thập phân và phần trăm, các phần mà chúng được phân chia sẽ được tính đến. Các phần tư được chia thành 4 phần, phần thập phân thành 10 và phần trăm thành một trăm.
Ứng dụng của các tham số
Các tham số có thể được áp dụng trong các lĩnh vực khác nhau, hoặc trong các vấn đề số hoặc bằng cách sử dụng từ đơn giản trong các cuộc trò chuyện thông thường. Phần này sẽ đề cập đến một số lĩnh vực mà các tham số được sử dụng, ứng dụng của chúng như thế nào và cách xác định xem bạn có đang xử lý một từ đồng nghĩa tham số hay không. Cần phải nhớ rằng, theo ngành hoặc khoa học đề cập, những dữ liệu này có thể được gọi theo nhiều cách khác nhau.
Thông số máy tính
Khi nói đến tính toán, những dữ liệu này được gọi là các đối số và chúng là các biến được sử dụng để nhận các giá trị đầu vào của một quy trình, phương thức hoặc chương trình con nhất định. Các thủ tục gọi sẽ là phương thức gửi các giá trị này. Mặt khác, chương trình con nhận tất cả các giá trị đã được gán cho dữ liệu của nó để thay đổi hành vi của nó trong thời gian chạy.
Thông số mạng
Đây là khoảng cách vĩnh viễn giữa các ô đơn vị theo cấu trúc tinh thể mà chúng có. Mạng có 3 tham số, được biểu diễn bằng a, b và c, nhưng có một phần tử đặc biệt trong mạng lập phương và đó là đối với chúng, tất cả dữ liệu chắc chắn bằng nhau, do đó, cách chính xác để tham chiếu đến chúng là thông qua đến. Đối với mạng tinh thể lục giác, dữ liệu a và b được coi là giống hệt nhau, theo nghĩa này, chỉ có a và c được tính đến.
Số liệu dân số
Nó không là gì khác hơn giá trị thực của giá trị trung bình của một tổng thể nhất định. Khi các đặc điểm nổi trội của quần thể này chưa được biết, các giá trị có thể được tính toán từ các mẫu.
Trong tất cả các lĩnh vực này, một số loại từ đồng nghĩa tham số được tìm thấy để định vị hoặc xác định chúng tùy từng trường hợp, ví dụ, dữ liệu, tài liệu tham khảo, chỉ số, thước đo hoặc yếu tố.
