Perbedaan antara parameter dan statistik

Parameter vs Statistik

Pertimbangkan pertanyaan -pertanyaan ini; Berapa pendapatan rata -rata seseorang di negara Anda, berapa tinggi rata -rata wanita di dunia, dan berapa berat rata -rata telur yang diproduksi oleh jenis unggas tertentu? Tidak mungkin melakukan survei yang mencakup semua subjek yang menarik. Dalam kasus pertama, semua orang di negara Anda, di yang kedua, semua wanita di dunia Anda, dan di yang ketiga, semua telur yang dihasilkan oleh jenis unggas itu. Set yang lebih besar ini yang berisi semua elemen dikenal sebagai populasi dalam istilah statistik.

Namun, dengan memilih sejumlah elemen dari populasi sedemikian rupa sehingga mewakili semua yang lain, kita dapat menyimpulkan sifat -sifat populasi dengan menganalisis subset. Subset populasi ini dikenal sebagai sampel. Ukuran statistik deskriptif digunakan untuk merangkum dan menjelaskan atribut utama populasi.

Lebih lanjut tentang parameter

Ukuran deskriptif (seperti rata -rata, mode, atau median) dari suatu populasi dikenal sebagai parameter. Secara numerik mengekspresikan nilai atribut dengan merangkum data yang tersedia. Seperti yang ditunjukkan sebelumnya, tidak mungkin untuk mempertimbangkan nilai -nilai untuk atribut atas seluruh populasi. Oleh karena itu, sampel digunakan untuk menghitung langkah -langkah dan kemudian menyimpulkannya ke dalam populasi.

Namun, dalam kasus yang luar biasa, seperti sensus lengkap dan tes standar, parameter dihitung dari populasi.

Dalam teori probabilitas klasik, parameter adalah konstan, tetapi memiliki "nilai yang tidak diketahui," yang ditentukan oleh estimasi berdasarkan sampel. Dalam probabilitas Bayesian modern, parameternya adalah variabel acak, dan ketidakpastiannya digambarkan sebagai distribusi.

Lebih lanjut tentang statistik

Statistik adalah ukuran deskriptif dari sampel. Berbeda dengan parameter, nilai sampel dihitung dari sampel acak yang diperoleh dari populasi. Lebih formal, itu didefinisikan sebagai fungsi dari sampel, tetapi independen dari distribusi sampel.

Dalam inferensi, statistik bertindak sebagai estimator untuk parameter. Rata -rata sampel, varian sampel dan standar deviasi, kuantil seperti kuartil dan persentil, dan statistik pesanan seperti maksimum dan minimum semuanya termasuk dalam kategori statistik sampel.

Observabilitas statistik adalah faktor utama yang memisahkan statistik dan parameter. Dalam suatu populasi, parameter tidak dapat diamati secara langsung, tetapi dalam sampel, statistiknya mudah diamati, sebagian besar waktu satu atau dua perhitungan pergi. Selain itu, statistik memiliki sifat penting seperti kelengkapan, kecukupan, konsistensi, ketidakpastian, ketahanan, kenyamanan komputasi, varian rendah, dan kesalahan kuadrat rata -rata adalah minimum.

Apa perbedaan antara parameter dan statistik?

• Parameter adalah ukuran deskriptif dari populasi, dan statistik adalah ukuran deskriptif dari sampel.

• Parameter tidak dapat dihitung secara langsung, tetapi statistik dapat dihitung dan dapat diamati secara langsung.

• Parameter disimpulkan (disimpulkan) dari statistik dan statistik bertindak sebagai estimator untuk parameter populasi. (Rata -rata sampel (x ̅) bertindak sebagai estimator untuk rata -rata populasi µ)

• Dalam parameter, nilai tidak harus sama dengan nilai sampel, tetapi perkiraan.