Статистические параметры

В этой статье вы узнаете, каковы различные статистические параметры. Таким образом, вы сможете увидеть определение статистических параметров, все типы статистических параметров и способы их расчета.

Что такое статистические параметры?

Статистические параметры — это значения, определяющие набор данных, то есть статистические параметры — это числа, представляющие характеристики статистической выборки.

Поэтому статистические параметры используются для обобщения набора данных. Кроме того, они полезны для сравнения различных дистрибутивов.

Например, среднее арифметическое — это статистический параметр, который предоставляет информацию о центральном значении статистической выборки, что позволяет нам получить представление об указанной выборке данных.

Статистические показатели также называют описательной статистикой .

Виды статистических параметров

Существует четыре типа статистических параметров :

• Параметры центральной тенденции : указывают центральные значения распределения.
• Параметры дисперсии : они используются для определения степени дисперсии или концентрации данных в статистической выборке.
• Позиционные параметры : они показывают, как выглядит структура набора данных.
• Параметры формы : они позволяют нам узнать форму распределения без необходимости построения его графика.

Каждый тип статистического параметра подробно описан ниже.

Параметры центральной тенденции

Параметры центральной тенденции или параметры централизации — это статистические меры, которые указывают центральное значение распределения. Другими словами, этот тип статистических параметров используется для поиска значения, представляющего центр набора данных.

Существует три типа параметров центральной тенденции:

• Среднее : это среднее значение всех данных в выборке.
• Медиана : это среднее значение всех данных, упорядоченных от наименьшего к наибольшему.
• Режим : это наиболее повторяющееся значение в наборе данных.

Чтобы увидеть примеры расчета этих типов статистических параметров, нажмите здесь:

Параметры дисперсии

Параметры распределения указывают распределение набора данных. Поэтому параметры распределения используются для оценки степени распределения данных в выборке.

Параметры дисперсии также называются параметрами изменчивости или параметрами распространения .

Различные параметры дисперсии следующие:

• Стандартное отклонение (или стандартное отклонение)
• Дисперсия
• Коэффициент вариации
• Аккуратный
• Межквартильный размах
• средняя разница

Каждый параметр дисперсии имеет свою собственную формулу, поэтому, чтобы не усложнять эту статью, все они объяснены в следующем посте:

параметры позиции

Позиционные параметры — это статистические меры, которые определяют структуру набора данных. Другими словами, позиционные параметры помогают нам узнать, как выглядит набор данных.

Хотя они обычно объясняются отдельно, параметры центральной тенденции также считаются параметрами позиции, поскольку они предоставляют информацию о центральных позициях ряда данных, даже если существует больше параметров позиции. Другими словами, параметры позиции включают в себя параметры центральной тенденции.

Фактически, параметры позиции подразделяются на параметры центральной позиции и параметры нецентральной позиции в зависимости от позиции, которую они определяют.

Итак, параметры позиции следующие:

• Параметры центрального положения : указывают центральные значения распределения.
  • Среднее : среднее значение всех данных в выборке.
  • Медиана : это среднее значение всех данных, упорядоченных от наименьшего к наибольшему.
  • Режим : значение, которое чаще всего встречается в наборе данных.
• Настройки нецентрального положения . Разделите набор данных на равные части.
• Квартили – разделите выборку данных на четыре равные части.
• Квинтили : разделите данные на пять равных частей.
• Децили : разделите набор данных на десять интервалов одинаковой ширины.
• Процентили : разделите данные на сто равных частей.

Вы можете увидеть формулу для каждого из этих статистических параметров здесь:

параметры формы

В статистике параметры формы — это показатели, позволяющие описать распределение вероятностей по его форме. Кроме того, параметры формы используются для определения того, как выглядит распределение, без необходимости построения его графика.

Существует два типа параметров формы:

• Асимметрия – указывает степень симметрии (или асимметрии) распределения, то есть является ли распределение симметричным или асимметричным.
• Куртозис : указывает степень, в которой распределение сконцентрировано вокруг своего среднего значения, то есть определяет, является ли распределение крутым или сглаженным.

Существует несколько формул для расчета этого типа статистических параметров. Нажмите на следующую ссылку, чтобы увидеть их все: