{"id":574,"date":"2023-07-29T11:12:37","date_gmt":"2023-07-29T11:12:37","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/statistiche-vs-parametri\/"},"modified":"2023-07-29T11:12:37","modified_gmt":"2023-07-29T11:12:37","slug":"statistiche-vs-parametri","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/statistiche-vs-parametri\/","title":{"rendered":"Statistiche contro parametri: qual \u00e8 la differenza?"},"content":{"rendered":"

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Ci sono due termini importanti nel campo della statistica inferenziale<\/a> di cui \u00e8 necessario conoscere la differenza: statistica<\/strong> e parametro<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Questo articolo fornisce la definizione di ciascun termine insieme a un esempio pratico e diversi problemi pratici per aiutarti a comprendere meglio la differenza tra i due termini.<\/span><\/p>\n

Statistiche vs parametri: definizioni<\/strong><\/span><\/h2>\n

Una statistica<\/strong> \u00e8 un numero che descrive determinate caratteristiche di un campione.<\/span><\/p>\n

Un parametro<\/strong> \u00e8 un numero che descrive una caratteristica di una popolazione.<\/span><\/p>\n

Ricorda che una popolazione<\/a> rappresenta tutti i possibili elementi individuali che vuoi misurare, mentre un campione rappresenta semplicemente una porzione della popolazione.<\/span><\/p>\n

Ad esempio, potresti essere interessato a identificare l’altezza media delle palme in Florida. Potrebbero esserci decine di migliaia di palme in tutto lo stato, il che significa che sarebbe praticamente impossibile andare in giro e misurare l\u2019altezza di ciascuna di esse.<\/span><\/p>\n

Invece, puoi selezionare un campione casuale<\/a> di 100 palme e trovare l’altezza media degli alberi solo in quel campione. Supponiamo che la media sia di 36 piedi.<\/span><\/p>\n

In questo esempio, la popolazione \u00e8 composta da tutte le palme della Florida. Il campione \u00e8 il gruppo di 100 alberi che abbiamo selezionato a caso.<\/span><\/p>\n

La statistica<\/strong> \u00e8 l’altezza media degli alberi nel nostro campione: 36 piedi.<\/span><\/p>\n

Il parametro<\/strong> \u00e8 l’altezza media reale di tutte<\/em> le palme della Florida, che \u00e8 sconosciuta poich\u00e9 non saremo mai in grado di misurare ogni palma dello stato.<\/span><\/p>\n

Il parametro \u00e8 il valore che vogliamo effettivamente misurare, ma la statistica \u00e8 il valore che utilizziamo per stimare il valore del parametro poich\u00e9 la statistica \u00e8 molto pi\u00f9 semplice da ottenere.<\/span><\/p>\n

Statistiche e parametri di uso comune<\/strong><\/span><\/h2>\n

Nell’esempio precedente, volevamo misurare la media della popolazione<\/a> , ma ci sono molti altri parametri della popolazione che potremmo essere interessati a misurare.<\/span><\/p>\n

La tabella seguente mostra un elenco di parametri comuni che potremmo essere interessati a misurare, insieme alle corrispondenti statistiche del campione.<\/span><\/p>\n

Tieni presente che scriviamo parametri e statistiche utilizzando simboli diversi.<\/em><\/span><\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
La misura<\/strong><\/span><\/th>\n Esempio di statistica<\/span><\/strong><\/th>\n Parametro della popolazione<\/span><\/strong><\/th>\n<\/tr>\n
Significare<\/span><\/td>\n X<\/span><\/span><\/td>\n \u03bc (mu)<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Deviazione standard<\/span><\/td>\n S<\/span><\/td>\n \u03c3 (sigma)<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Varianza<\/span><\/td>\n S 2<\/sup><\/span><\/td>\n \u03c32<\/sup> (sigma quadrato)<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Proporzione<\/span><\/td>\n P<\/span><\/td>\n \u03c0 (pi greco)<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Correlazione<\/span><\/td>\n R<\/span><\/td>\n \u03c1 (rho)<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Coefficiente di regressione<\/span><\/td>\n B<\/span><\/td>\n \u03b2 (beta)<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

In qualsiasi problema, vogliamo sempre misurare il parametro della popolazione. Tuttavia, spesso \u00e8 troppo dispendioso in termini di tempo, troppo costoso o semplicemente impossibile misurare effettivamente ogni singolo elemento della popolazione. Pertanto, calcoliamo invece una statistica campione e utilizziamo questa statistica per stimare il vero parametro della popolazione.<\/span><\/p>\n

\n

Note nerd:<\/strong><\/span><\/p>\n

Per garantire che le nostre statistiche campionarie siano una buona stima del vero parametro della popolazione, dobbiamo assicurarci di ottenere un campione rappresentativo, in cui le caratteristiche degli individui corrispondono strettamente alle caratteristiche della popolazione complessiva.<\/span><\/p>\n

Scopri di pi\u00f9 su come ottenere un campione rappresentativo utilizzando vari metodi di campionamento in questo articolo<\/a> .<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Statistica vs parametro: problemi pratici<\/strong><\/span><\/h2>\n

I seguenti problemi pratici ti aiuteranno a comprendere meglio la differenza tra statistiche e metriche.<\/span><\/p>\n

Per prima cosa leggi la questione. Successivamente, prova a identificare la statistica e il parametro in ciascun problema. La risposta corretta verr\u00e0 elencata sotto ciascun problema in modo da poter controllare il tuo lavoro.<\/span><\/p>\n

Problema n. 1<\/strong><\/span><\/h3>\n

Un ricercatore vorrebbe conoscere l’apertura alare media di una determinata specie di uccelli. Raccoglie un campione casuale di 50 uccelli, misura l’apertura alare di ciascun uccello e scopre che l’apertura alare media \u00e8 di 15,6 pollici.<\/span><\/p>\n

Risposta:<\/strong> Il parametro<\/strong> che il ricercatore vuole misurare \u00e8 l’apertura alare media dell’intera popolazione di quella particolare specie di uccelli. La statistica<\/strong> \u00e8 la media del campione, che risulta essere 15,6 pollici.<\/span><\/p>\n

Problema n.2<\/strong><\/span><\/h3>\n

Un comitato elettorale vuole capire quale percentuale di adulti in una determinata citt\u00e0 \u00e8 favorevole ad una particolare legge fiscale. Ottengono un campione casuale di 1.000 adulti e scoprono che il 34% \u00e8 a favore della legge.<\/span><\/p>\n

Risposta:<\/strong> Il parametro<\/strong> che il comune vuole misurare \u00e8 la percentuale di tutti gli adulti della citt\u00e0 che sono favorevoli alla legge fiscale. La statistica<\/strong> \u00e8 la proporzione del campione, che risulta essere del 34%.<\/span><\/p>\n

Problema n.3<\/strong><\/span><\/h3>\n

Un team di economisti vuole stimare la deviazione standard del reddito degli adulti in un determinato paese. Prendono un campione casuale di 10.000 adulti e scoprono che la deviazione standard del loro reddito \u00e8 di $ 12.500.<\/span><\/p>\n

Risposta:<\/strong> Il parametro<\/strong> che il team di economisti vuole misurare \u00e8 la deviazione standard del reddito di tutti gli adulti nel Paese. La statistica<\/strong> \u00e8 la deviazione standard del campione, che risulta essere $ 12.500.<\/span><\/p>\n

Problema n.4<\/strong><\/span><\/h3>\n

Un ricercatore vuole stimare il consumo medio di caff\u00e8 degli studenti di una particolare universit\u00e0. Ottiene un campione casuale di 200 studenti e scopre che il consumo medio di caff\u00e8 \u00e8 di 2,2 tazze al giorno per studente.<\/span><\/p>\n

Risposta:<\/strong> Il parametro<\/strong> che il ricercatore vuole misurare \u00e8 il consumo medio di caff\u00e8 di tutti gli studenti di questa universit\u00e0. La statistica<\/strong> \u00e8 la media campionaria, che risulta essere di 2,2 tazze al giorno per studente.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Ci sono due termini importanti nel campo della statistica inferenziale di cui \u00e8 necessario conoscere la differenza: statistica e parametro . Questo articolo fornisce la definizione di ciascun termine insieme a un esempio pratico e diversi problemi pratici per aiutarti a comprendere meglio la differenza tra i due termini. 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