{"id":351,"date":"2023-08-02T00:05:34","date_gmt":"2023-08-02T00:05:34","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pl\/statystyki-parametryczne\/"},"modified":"2023-08-02T00:05:34","modified_gmt":"2023-08-02T00:05:34","slug":"statystyki-parametryczne","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pl\/statystyki-parametryczne\/","title":{"rendered":"Statystyki parametryczne"},"content":{"rendered":"

W tym artykule wyja\u015bniono, czym s\u0105 statystyki parametryczne i do czego s\u0142u\u017c\u0105. B\u0119dzie mo\u017cna tak\u017ce zobaczy\u0107 przyk\u0142ad zastosowania statystyki parametrycznej oraz jakie s\u0105 zalety i wady w por\u00f3wnaniu ze statystyk\u0105 nieparametryczn\u0105. <\/p>\n

<\/span> Co to s\u0105 statystyki parametryczne?<\/span><\/h2>\n

Statystyka parametryczna<\/strong> to ga\u0142\u0105\u017a statystyki wnioskowanej, kt\u00f3ra zak\u0142ada, \u017ce dane mo\u017cna modelowa\u0107 za pomoc\u0105 rozk\u0142adu prawdopodobie\u0144stwa. Dlatego statystyka parametryczna wykorzystuje testy statystyczne, kt\u00f3re odpowiadaj\u0105 znanym rozk\u0142adom prawdopodobie\u0144stwa<\/a> .<\/p>\n

Nale\u017cy zauwa\u017cy\u0107, \u017ce zdecydowana wi\u0119kszo\u015b\u0107 stosowanych metod statystycznych ma charakter parametryczny, czyli wchodzi w sk\u0142ad statystyki parametrycznej.<\/p>\n

Statystyki parametryczne s\u0142u\u017c\u0105 przede wszystkim do szacowania parametru za pomoc\u0105 oszacowania punktowego lub przedzia\u0142u oraz do testowania hipotez. <\/p>\n

\u27a4<\/span> Patrz:<\/strong> Estymacja parametr\u00f3w<\/a>
\u27a4<\/span> Zobacz:<\/strong> Kontrast hipotezy<\/a> <\/div>\n

<\/span> Przyk\u0142ad statystyki parametrycznej<\/span><\/h2>\n

Skoro ju\u017c wiemy, jaka jest definicja statystyki parametrycznej, zobaczmy przyk\u0142ad zastosowania tego typu statystyki, aby w pe\u0142ni zrozumie\u0107 t\u0119 koncepcj\u0119.<\/p>\n

Rozk\u0142ad normalny jest rozk\u0142adem prawdopodobie\u0144stwa sparametryzowanym przez \u015bredni\u0105 i odchylenie standardowe. Je\u015bli wi\u0119c znamy warto\u015b\u0107 tych dw\u00f3ch parametr\u00f3w, mo\u017cemy okre\u015bli\u0107 ich charakterystyk\u0119, a co za tym idzie, obliczy\u0107 prawdopodobie\u0144stwa zmiennych odpowiadaj\u0105cych temu rozk\u0142adowi.<\/p>\n

Na przyk\u0142ad, je\u015bli mamy pr\u00f3bk\u0119 99 obserwacji, kt\u00f3ra ma rozk\u0142ad normalny ze \u015bredni\u0105 100 i odchyleniem standardowym 1, za pomoc\u0105 statystyki parametrycznej mo\u017cemy okre\u015bli\u0107, \u017ce istnieje 1% prawdopodobie\u0144stwo, \u017ce liczba obserwacji 100 jest wi\u0119ksza ni\u017c 102,33 (\u015brednia plus 2,33 odchylenia standardowego). <\/p>\n

\u27a4<\/span> Zobacz:<\/strong> Normalny rozk\u0142ad prawdopodobie\u0144stwa<\/a> <\/div>\n

<\/span> Parametryczne testy statystyczne<\/span><\/h2>\n

Jak sama nazwa wskazuje, test parametryczny<\/strong> to test statystyczny wykorzystuj\u0105cy statystyk\u0119 parametryczn\u0105, to znaczy testy parametryczne to takie, kt\u00f3re wykorzystuj\u0105 znane rozk\u0142ady prawdopodobie\u0144stwa do dokonania oszacowania.<\/p>\n

Najpopularniejszymi parametrycznymi testami statystycznymi s\u0105:<\/p>\n