Parâmetros estatísticos

Neste artigo você descobrirá quais são os diferentes parâmetros estatísticos. Assim você poderá ver a definição dos parâmetros estatísticos, todos os tipos de parâmetros estatísticos e como eles são calculados.

O que são parâmetros estatísticos?

Parâmetros estatísticos são valores que definem um conjunto de dados, ou seja, parâmetros estatísticos são números que representam as características de uma amostra estatística.

Parâmetros estatísticos são, portanto, usados para resumir um conjunto de dados. Além disso, eles são úteis para comparar diferentes distribuições.

Por exemplo, a média aritmética é um parâmetro estatístico que fornece informação sobre um valor central de uma amostra estatística, o que nos permite ter uma ideia dessa amostra de dados.

As métricas estatísticas também são chamadas de estatísticas descritivas .

Tipos de parâmetros estatísticos

Existem quatro tipos de parâmetros estatísticos :

• Parâmetros de Tendência Central : Indicam os valores centrais de uma distribuição.
• Parâmetros de dispersão : São usados para determinar o grau de dispersão ou concentração de dados em uma amostra estatística.
• Parâmetros posicionais : mostram a aparência da estrutura de um conjunto de dados.
• Parâmetros de forma : Eles nos permitem conhecer a forma de uma distribuição sem precisar representá-la graficamente.

Cada tipo de parâmetro estatístico é explicado em detalhes abaixo.

Parâmetros de Tendência Central

Parâmetros de tendência central , ou parâmetros de centralização , são medidas estatísticas que indicam o valor central de uma distribuição. Em outras palavras, este tipo de parâmetro estatístico é utilizado para encontrar um valor representativo do centro de um conjunto de dados.

Existem três tipos de parâmetros de tendência central:

• Média : Esta é a média de todos os dados da amostra.
• Mediana : Este é o valor médio de todos os dados ordenados do menor para o maior.
• Moda : Este é o valor mais repetido no conjunto de dados.

Para ver exemplos de como esses tipos de parâmetros estatísticos são calculados, clique aqui:

Parâmetros de dispersão

Os parâmetros de distribuição indicam a distribuição de um conjunto de dados. Portanto, parâmetros de distribuição são utilizados para avaliar o grau de distribuição dos dados em uma amostra.

Os parâmetros de dispersão também são chamados de parâmetros de variabilidade ou parâmetros de propagação .

Os diferentes parâmetros de dispersão são os seguintes:

• Desvio padrão (ou desvio padrão)
• Variância
• Coeficiente de variação
• Limpo
• Intervalo interquartil
• diferença média

Cada parâmetro de dispersão possui sua própria fórmula, portanto para não tornar este artigo muito pesado, todos foram explicados no seguinte post:

parâmetros de posição

Parâmetros posicionais são medidas estatísticas que informam a estrutura de um conjunto de dados. Em outras palavras, os parâmetros posicionais nos ajudam a saber a aparência de um conjunto de dados.

Embora normalmente sejam explicados separadamente, os parâmetros de tendência central também são considerados parâmetros de posição porque fornecem informações sobre as posições centrais da série de dados, embora existam mais parâmetros de posição. Em outras palavras, os parâmetros de posição abrangem parâmetros de tendência central.

Na verdade, os parâmetros de posição são classificados em parâmetros de posição central e parâmetros de posição não central, com base nas posições que determinam.

Portanto, os parâmetros de posição são os seguintes:

• Parâmetros de posição central : Indicam os valores centrais de uma distribuição.
  • Média : é a média de todos os dados da amostra.
  • Mediana : Este é o valor médio de todos os dados ordenados do menor para o maior.
  • Moda : é o valor que mais aparece no conjunto de dados.
• Configurações de posição não central – Divida o conjunto de dados em partes iguais.
• Quartis – divida a amostra de dados em quatro partes iguais.
• Quintis : Separe os dados em cinco partes iguais.
• Decis : divida o conjunto de dados em dez intervalos de igual largura.
• Percentis : divida os dados em cem partes iguais.

Você pode ver a fórmula para cada um desses parâmetros estatísticos aqui:

parâmetros de forma

Em estatística, os parâmetros de forma são indicadores que permitem descrever uma distribuição de probabilidade de acordo com a sua forma. Além disso, parâmetros de forma são usados para determinar a aparência de uma distribuição sem a necessidade de representá-la graficamente.

Existem dois tipos de parâmetros de forma:

• Skewness – Indica o grau de simetria (ou assimetria) de uma distribuição, ou seja, se uma distribuição é simétrica ou assimétrica.
• Curtose : Indica o grau em que uma distribuição está concentrada em torno de sua média, ou seja, determina se uma distribuição é íngreme ou achatada.

Existem várias fórmulas para calcular este tipo de parâmetros estatísticos, clique no link a seguir para ver todas: