В качестве параметров определяются те переменные и константы, которые фигурируют в математическом выражении, будучи его вариацией той, которая приводит к различным решениям проблемы. Таким образом, параметр предполагает численное представление огромного количества информации, полученной в результате изучения переменной. Его расчет обычно выполняется с помощью арифметической формулы, которая была предварительно подготовлена ​​на основе данных, полученных от населения.

В области компьютерного программирования широко используется термин «параметр», который используется для ссылки на внутреннее свойство процедуры.

Почему параметры важны?

Когда математик рассматривает исследование переменной, ему приходится сталкиваться с множеством данных, которые представлены в неупорядоченном виде. По этой причине необходима предварительная работа с этой информацией, ее сокращение и упорядочение, чтобы работать более простым и эффективным способом.

Хотя концентрация исходных данных в параметре влечет за собой потерю части содержащейся в нем информации, это в значительной степени компенсируется возможностью сравнивать выборки или давать возможность характеризации данных.

Основные статистические параметры

В рамках статистики можно выделить три основные группы параметров: положение, дисперсия и форма.

Измерения положения позволяют определить значение, вокруг которого данные в основном сгруппированы. Существует два типа параметров дисперсии: параметры центральной тенденции (среднее значение, мода и медиана) и параметры нецентральной позиции (процентили, децили и квартили).

С другой стороны, дисперсионные меры служат для обобщения распределения данных. Проблема с этими параметрами заключается в том, что сами по себе они недостаточны при упрощении информации, поэтому необходимо, чтобы они сопровождались другими дополнительными параметрами, которые предоставляют информацию о неоднородности данных.

Среди наиболее заметных параметров дисперсии - дисперсия, стандартное отклонение, коэффициенты вариации и диапазон.

Наконец, параметры формы указывают форму гистограммы данных, наиболее распространенным представлением которой является гауссовский колокол. Здесь следует выделить коэффициенты асимметрии и эксцесса.

Кроме того, существуют другие статистические параметры, которые используются для определенной цели, такие как индекс Джини для измерения неравенства.

Фотографии: iStock - медиафото / Йованмандич