统计参数

在本文中，您将了解不同的统计参数是什么。这样您将能够看到统计参数的定义、所有类型的统计参数以及它们的计算方式。

什么是统计参数？

统计参数是定义一组数据的值，即统计参数是代表统计样本特征的数字。

因此，统计参数用于总结一组数据。此外，它们对于比较不同的分布很有用。

例如，算术平均值是一个统计参数，它提供了统计样本中心值的信息，使我们能够了解该数据样本。

统计指标也称为描述性统计。

统计参数的类型

有四种类型的统计参数：

• 中心趋势参数：表示分布的中心值。
• 分散参数：这些参数用于确定统计样本中数据的分散或集中程度。
• 位置参数：这些显示数据集的结构。
• 形状参数：它们使我们无需绘制图表即可了解分布的形状。

下面详细解释每种类型的统计参数。

集中趋势参数

集中趋势参数或集中参数是指示分布中心值的统计度量。换句话说，这种类型的统计参数用于查找代表数据集中心的值。

集中趋势参数分为三种类型：

• 平均值：这是样本中所有数据的平均值。
• 中位数：这是所有数据从小到大排序的中间值。
• 众数：这是数据集中重复次数最多的值。

要查看如何计算这些类型的统计参数的示例，请单击此处：

色散参数

分布参数表示数据集的分布。因此，分布参数用来评价样本中数据的分布程度。

色散参数也称为变异参数或传播参数。

不同的色散参数如下：

• 标准差（或标准差）
• 方差
• 变异系数
• 整齐的
• 四分位数范围
• 中等差异

每个色散参数都有自己的公式，所以为了不让这篇文章变得过于沉重，它们都在下面的帖子中进行了解释：

位置参数

位置参数是告知数据集结构的统计度量。换句话说，位置参数帮助我们了解数据集是什么样的。

尽管通常单独解释，但集中趋势参数也被视为位置参数，因为它们提供了有关数据序列中心位置的信息，尽管位置参数较多。换句话说，位置参数包含集中趋势参数。

事实上，位置参数根据其确定的位置分为中心位置参数和非中心位置参数。

因此，位置参数如下：

• 中心位置参数：表示分布的中心值。
  • 平均值：是样本中所有数据的平均值。
  • 中位数：这是所有数据从小到大排序的中间值。
  • 众数：是数据集中出现次数最多的值。
• 非中心位置设置– 将数据集分成相等的部分。
• 四分位数– 将数据样本分为四个相等的部分。
• 五分位数：将数据分成五个相等的部分。
• 十分位数：将数据集分成十个等宽的区间。
• 百分位数：将数据分成一百等份。

您可以在此处查看每个统计参数的公式：

形状参数

在统计学中，形状参数是可以根据形状描述概率分布的指标。此外，形状参数用于确定分布的外观，而无需绘制图表。

形状参数有两种类型：

• 偏度– 表示分布的对称（或不对称）程度，即分布是对称还是不对称。
• 峰度：表示分布集中于均值附近的程度，即它决定分布是陡峭还是平坦。

计算此类统计参数的公式有多种，点击以下链接即可查看全部：