Parameter vs Statistik
Pertimbangkan soalan-soalan ini; apakah pendapatan purata seseorang di negara anda, apakah ketinggian purata wanita di dunia, dan apakah berat purata telur yang dihasilkan oleh baka unggas tertentu? Tidak mustahil untuk melakukan tinjauan yang merangkumi semua subjek kepentingan. Dalam kes pertama, semua orang di negara anda, di kedua, semua wanita di dunia anda, dan di ketiga, semua telur yang dihasilkan oleh baka unggas. Set yang lebih besar yang mengandungi semua elemen dikenali sebagai populasi dalam lingo statistik.
Walau bagaimanapun, dengan memilih bilangan elemen yang terhad dari populasi dengan cara yang mewakili semua yang lain, kita dapat menyimpulkan ciri-ciri penduduk dengan menganalisis subset. Subset populasi ini dikenali sebagai sampel. Langkah-langkah statistik deskriptif digunakan untuk merumuskan dan menjelaskan ciri-ciri utama penduduk.
Lebih banyak mengenai Parameter
Ukuran deskriptif (seperti min, mod, atau median) dari populasi dikenali sebagai parameter. Ia secara numerik menyatakan nilai untuk atribut dengan meringkaskan data yang ada. Seperti yang dinyatakan sebelum ini, adalah mustahil untuk mempertimbangkan nilai-nilai untuk sifat di seluruh penduduk. Oleh itu, sampel itu digunakan untuk mengira langkah-langkah dan kemudian menyebarkannya ke dalam populasi.
Walau bagaimanapun, dalam kes-kes yang luar biasa, seperti banci lengkap dan ujian piawai, parameter dikira daripada populasi.
Dalam teori kebarangkalian klasik, parameter adalah malar, tetapi mempunyai "nilai tidak diketahui," yang ditentukan oleh anggaran berdasarkan sampel. Dalam kebarangkalian Bayesian moden, parameter adalah pemboleh ubah rawak, dan ketidakpastian mereka digambarkan sebagai pengedaran.
Lebih banyak mengenai Statistik
Statistik adalah ukuran deskriptif sampel. Tidak seperti parameter, nilai sampel dikira dari sampel rawak yang diperoleh daripada populasi. Secara lebih formal, ia ditakrifkan sebagai fungsi sampel, tetapi bebas daripada pengedaran sampel.
Dalam kesimpulan, statistik bertindak sebagai penganggar parameter. Sampel maksud, varians sampel dan sisihan piawai, kuantil seperti kuartil dan persentil, dan statistik pesanan seperti maksimum dan minimum semuanya tergolong dalam kategori statistik sampel.
Pengamatan statistik adalah faktor utama yang memisahkan statistik dan parameter. Dalam populasi, parameter tidak dapat dilihat secara langsung, tetapi dalam sampel, statistik mudah dilihat, kebanyakan masa satu atau dua pengiraan jauh. Di samping itu, statistik mempunyai sifat penting seperti kesempurnaan, kecukupan, konsistensi, kekokohan, kekukuhan, kemudahan pengiraan, varians yang rendah, dan kesilapan min kesilapan adalah minimum.
Apakah perbezaan antara Parameter dan Statistik?
• Parameter adalah ukuran deskriptif populasi, dan statistik adalah ukuran deskriptif sampel.
• Parameter tidak dikira secara langsung, tetapi statistik dikalkulasikan dan dilihat secara langsung.
• Parameter disimpulkan (disimpulkan) dari statistik dan statistik bertindak sebagai penganggar untuk parameter populasi. (Sampel min (x ̅) bertindak sebagai penganggar bagi populasi bermakna μ)
• Dalam parameter, nilai tidak semestinya sama dengan nilai sampel, tetapi anggarannya.