Nov 05, 2020●5 min ler o parâmetro
e as Estatísticas são termos estreitamente relacionados que são importantes para a determinação do tamanho da amostra. Muitos têm dificuldade em entender a diferença entre parâmetro e Estatística, mas é importante saber exatamente o que essas medidas significam e como distingui-las.o que é um parâmetro?,
é uma medida de uma característica de uma população inteira (uma massa de todas as unidades em consideração que compartilha características comuns), com base em todos os elementos dentro dessa população. Por exemplo, todas as pessoas que vivem em uma cidade, todos os adolescentes do sexo masculino globalmente, todos os elementos em um carrinho de compras, ou todos os alunos em uma sala de aula. se perguntarmos a todos os empregados de uma fábrica que tipo de almoço preferem e metade deles diz massa, temos aqui um parâmetro: 50% dos empregados gostam de massa ao almoço., Por outro lado, é impossível contar quantos homens no mundo inteiro gostam de massa ao almoço, já que não se pode perguntar a todos sobre a escolha deles. Nesse caso, você provavelmente pesquisaria apenas uma amostra representativa (uma parte) deles e extrapolaria a resposta para toda a população de homens. Isto leva-nos à outra medida chamada estatística.é uma medida característica que diz algo sobre uma fração (uma amostra) da população em estudo. Uma amostra em estatísticas é uma parte ou parte de uma população. O objetivo é estimar um determinado parâmetro populacional., Você pode extrair várias amostras de uma dada população, e a estatística (o resultado) adquirida a partir de diferentes amostras irá variar, dependendo das amostras. Então, usar dados sobre uma amostra ou porção permite estimar as características de uma população inteira.
parâmetro vs. Estatísticas
pode dizer a diferença entre estatísticas e parâmetros agora?um parâmetro é uma medida fixa que descreve toda a população (sendo a população um grupo de pessoas, coisas, animais, fenômenos que compartilham características comuns.,) Uma estatística é uma característica de uma amostra, uma porção da população-alvo.
a população de parâmetro, a população proporção é representada por P, a média é representada por µ (letra grega mu), σ2 representa a variância, N representa o tamanho da população, σ (letra grega sigma) representa o desvio-padrão, σx representa o erro Padrão da média, σ/µ representa o Coeficiente de variação, (X-µ)/σ representa padronizado variada (z), e σp representa o erro padrão da proporção.,
No exemplo de estatísticas, a média é representada por x (x-barra), proporção da amostra é representada por p (p-hat), s representa o desvio-padrão, s2 representa a variância, o tamanho da amostra é representado por n, sx representa o erro Padrão da média, sp representa o erro padrão de uma proporção, s/a(x) representa o Coeficiente de variação, e (x-x)/s representa padronizado variada (z).
exemplos de Parâmetros
- 20% dos senadores norte-americanos votaram por uma medida específica. Uma vez que só existem 100 senadores, pode-se contar o que cada um deles votou.,
exemplos de Estatísticas
- 50% das pessoas que vivem nos EUA concordam com a última proposta de cuidados de saúde. Os pesquisadores não podem perguntar a centenas de milhões de pessoas se eles concordam, então eles pegam amostras ou parte da população e calculam o resto.
quais são as diferenças entre os parâmetros populacionais e as Estatísticas das amostras?
o peso médio dos homens adultos nos EUA é um parâmetro com um valor exato-mas nós não sabemos.o desvio-padrão e a média da população são dois parâmetros comuns., uma estatística é uma característica de um grupo de população ou amostra. Você obtém estatísticas de amostra quando você coletar uma amostra e calcular o desvio padrão e a média. Você pode usar estatísticas de amostra para fazer certas conclusões sobre uma população inteira, graças a estatísticas inferenciais. Mas ajudaria se tivesse técnicas de amostragem específicas para tirar conclusões válidas. A utilização destas técnicas garante que as amostras fornecem estimativas imparciais – correctas em média. Quando se trata de estimativas baseadas, elas são sistematicamente muito baixas ou muito altas, então você não precisa delas.,
para estimar os parâmetros da população em estatísticas inferenciais, você usa estatísticas de amostra. Por exemplo, se você coletar uma amostra aleatória de adolescentes nos EUA e medir seus pesos, você pode calcular a média da amostra. Você pode usar a média da amostra como uma estimativa imparcial da média da população.
o desvio-padrão é uma estatística ou um parâmetro?
é uma estatística que mede a dispersão do conjunto de dados em relação à sua média. Você pode calcular o desvio padrão como a raiz quadrada da variância., A variância, por outro lado, é a média das diferenças ao quadrado em relação à média.
conclusão
parâmetro vs. estatística-ambas são medidas semelhantes mas diferentes. A primeira descreve toda a população, enquanto a segunda descreve uma parte da população.
Wendy is a data-oriented marketing geek who loves to read detective fiction or try new baking recipes. Ela escreve artigos sobre as últimas atualizações ou tendências da indústria.