パラメータは、すべての分野で必須であると考えられているだけでなく、マークされ、特定の状況を評価したり、評価することができることを示しています。たとえば、パラメータに基づいて、特定の状況を理解したり、その理解や分類のために視点に置いたりすることができます。コンピュータプログラミングの分野または分野では、この用語（パラメータ）の使用は次のとおりです。広く使用され、プロシージャの固有のプロパティを参照するために使用されます。
パラメータの定義は、特定の状況の評価、評価、さらには結論を実行するために使用されるため、指標として不可欠なものと見なされる情報であるため、少し複雑になる可能性があります。この参考文献から、調査中の事柄を特定の観点から理解することができます。パラメータの定義例は次のとおりです。「調査は実施されていますが、事実を明確にするための特定のパラメータはありません。」これにより、この要因がなければ、競合を解決できないことは明らかです。
統計パラメータとは
目次
前のセクションでは、パラメーターとは何か、その単語を通常の会話に含める方法について少し説明しました。今度は、統計パラメーターに関連するすべてのことと、言及されたパラメーターの意味の違いについて説明します。以前。統計に関しては、この参照は、計算された統計変数から取得されたかなりの量のデータを要約することに成功した数値を指します。この数を計算するには、算術式が必要です。後者は、調査中の人口のデータを計算することによって取得されます。
統計の必須の目標は、現実的なモデルを開発することです。このため、統計データは避けられない結果になります。数学とそのブランチのパラメータは、各計算から得られたデータの順序を維持するために不可欠です。これらの参照が特定のコミュニティでの研究の結果である場合はさらに重要です。これを考慮に入れると、この要素は、世界の人口の一般化されたアイデアを提供することに加えて、作成されることを意図した現実のモデルについてさまざまな推定を行うための比較分析を可能にします。
現在、すべての科学、研究、または計算と同様に、このデータが正しく機能し、他の数学的な分析と混同されないようにするには、一連のルールが必要です。これらのルールがないと、得られるすべての計算が完全に間違っており、統計パラメータの前に表示されません。
統計パラメータのルール
各数値参照には、適用できる特定のルールが必要です。そのうちの1つは、計算にあいまいさは必要なく、それを実現するには適切な算術式が必要なだけです。研究の重要な観察を無視するべきではありません。つまり、データは非常に一般的な性質を持っており、すべてが重要です。それは解釈でき、その計算は代数で簡単に操作でき、最後に、データはサンプルの変動に敏感になる可能性があります。これは、統計サンプルが変動する可能性があり、これらがパラメーターに影響を与えることを意味します。 。
統計パラメータの種類
これらのデータが存在するのと同じように、それらのタイプとそれらを識別して適用する正しい方法もあります。最初は、計算されるデータがグループ化される合計値を識別するための位置パラメーターです。つまり、 、それらを注文して表す値を見つけます。このタイプの参照は、中央傾向測定と非中央傾向測定の2つの側面に分けられます。ポイントについては、後で説明します。前のセクションで説明したものとは異なり、これらのデータは必ずしも変数の結果と一致する必要はありません。
また、一般的な文字と一緒に使用して予測を行うこともできません。さまざまなパラメータの使用は、主題次第です。 2番目の勾配は分散の勾配です。これは、取得されたすべてのデータが計算の中心値を中心にグループ化される範囲を考慮に入れています。この勾配は、絶対分散と相対分散の2つの側面に分類されます。最初の側面では、会社は処分データを必要とし、取得したサンプル間の比較は含まれていません。 2番目では、無次元の測定値について説明し、比較できるかどうかについて説明します。
尖度係数もポインティングとしても知られているが、データの相対的な繰り返しが極値と中心との間に分配される方法の方策を見出すことを目的とします。ガウス鐘が見つかったすべての参照との比較のポイントの一部です。尖度は、これらが正照準と照準負を意味し、最後に、platicurtic分布、で表される、通常の照準、急尖分布として知らmesocúrtic分布、である、3つの非常に重要なカテゴリを有します。一緒にそれらは形状パラメータの特徴としてクルトシスの意味をなします。
非対称性の係数は、データの検出を許可することに基づいており、データが中心値に従って対称的に順序付けられているかどうかに基づいています。これは一般に非対称の尺度です。これらのデータのゆがみの程度を知るためには、ゆがみ係数を計算することが不可欠です。提供されるデータは平均に従って対称ですが、同じ平均による偏差のすべての3乗の合計はnullでなければなりません。正のスキューが求められる場合、平均は中央値の右側にある必要があります。
次に、グラフィカルに、L字型のヒストグラムとその右側の直接終端が取得されます。最後に、負のスキューネスを取得するには、平均が中央値よりも間違いなく低くなければならず、ヒストグラムは最終的にJ字型になり、末尾が左になります。
統計パラメータの例
一部のサンプルが完全に分散されたコミュニティから取得された場合、そのテストの平均は直接的な統計です。このサンプルが表す値は、その母集団の平均の推定値であり、これは母集団パラメーターと呼ばれます。他のサンプルが取得された場合、その値はランダムに変化し、その確率分布は問題のテストに基づきます。この分布は、取得されたすべてのデータを表します。メインコミュニティが正常である場合、そのサンプルの分布も正常である必要があります。各ステップは次のステップによって補完されます。
統計パラメータの要素
これらのデータにルールとタイプがあるのと同じように、特定の人口の特定の値を取得するための一連の重要な要素もあります。これらの要素は平均して分布し、モードと中央値であり、3つすべてが中心的な傾向の尺度の一部です。ただし、四分位数、十分位数、百分位数で構成される非中心的な傾向の測定値もあります。このすべてのコンテンツをカバーするために、各要素が分解され、それらに関連するすべてが完全に理解できるようになっています。
平均
これは算術平均であり、非常に普及していることで知られており、一連のプロパティまたは要素があります。これらは、すべてのデータの介入による計算の単純さに関連しており、質量の中心またはのベースとして解釈されます。計算されているデータの特定のセットの平衡。また、参照からの2次偏差を最小限に抑えることができ、スケールと原点の変更の影響を受けやすくなります。変数の値が極端な場合にも影響を受けます。
ファッション
それはかなり繰り返される参照であり、その変数の値は絶対周波数を持っています。それ自体が最も人気があるため、ファッショナブルな名前が付けられているのはそのためです。対応するデータを見つけるのに数えるだけなので、モードの計算は本当に簡単です。ファッションの特性は単純な解釈と計算であり、頻度に依存し、定性的な変数を計算できるため、より大きなデータがありますが、その値は独立しているため、ファッションはサンプルの変動の影響を受けやすくなります。
中央値
得られたデータの少なくとも半分がそれ自体よりもはるかに低い可変値を持っているとき、値が最低から最高の順序で保持されている場合にのみ、中央値に直面しています。統計パラメータの例の1つは、ファミリの中央値の計算です。方法は単純で、中央の値のみを特定する必要があります。中央値の品質または特性は、分散によるほとんど存在しない影響と、その変数の値による振動を示す平均の非感受性を指します。
非中央位置測定
これらは、特定の量のデータで互いにはるかに下がる値にすぎません。これは、以前に提供された中央値の概念のより一般的なポイントです。これは、データの分布の50％未満しか残らないのに対し、クォンタイルは任意のパーセンテージでそうするためです。四分位数、十分位数、百分位数を区別するために、それらが分割されている部分が考慮されます。四分位数は4つの部分に分けられ、デシルは10で、百分位数は100です。
パラメータの適用
パラメータは、数値的な問題で、または通常の会話で単語を使用するだけで、さまざまな領域に適用できます。このセクションでは、パラメーターが使用されるいくつかの領域、それらのアプリケーションがどのようなものであるか、およびパラメーターの同義語を扱っているかどうかを識別する方法について説明します。参照するブランチまたは科学によれば、これらのデータはさまざまな方法で呼び出すことができることを覚えておく必要があります。
コンピューターのパラメーター
コンピューティングに関しては、これらのデータは引数と呼ばれ、特定のルーチン、メソッド、またはサブルーチンの入力値を受け取るために使用される変数です。呼び出しルーチンは、これらの値を送信する方法になります。一方、サブルーチンは、実行時の動作を変更するために、データに割り当てられているすべての値を取ります。
ネットワークパラメータ
これは、ユニットセルの結晶構造に応じたユニットセル間の永久距離として知られているものです。ネットワークには、a、b、cで表される3つのパラメータがありますが、キュービックネットワークには特別な要素があります。つまり、ネットワークにはすべてのデータが確実に同じであるため、それらを参照する正しい方法は、に。六角形の結晶格子に関しては、データaとbは同一であると見なされ、この意味で、aとcのみが考慮されます。
人口パラメータ
これは、特定の母集団の平均の真の値にすぎません。この集団の支配的な特徴が不明な場合、値はサンプルから計算できます。
これらすべての分野で、データ、参照、指標、測定値、または要因など、場合によってはそれらを特定または識別するための何らかのタイプのパラメーター同義語が見つかります。
