מושג בהגדרה ABC

כפרמטרים מוגדרים המשתנים והקבועים המופיעים ב- ביטוי מתמטית, בהיותה הווריאציה שלה זו שמולידה את הפתרונות השונים של הבעיה. באופן זה, פרמטר מניח את הייצוג המספרי של כמות המידע העצומה הנגזרת מחקר המשתנה. חישובו נעשה לרוב באמצעות נוסחה חֶשְׁבּוֹן שהועברו בעבר מהנתונים שהתקבלו מא אוּכְלוֹסִיָה.

בשדה של תִכנוּתמחשוב השימוש בפרמטר המונח נעשה שימוש נרחב בכדי להתייחס למאפיין מהותי של הליך.

מדוע פרמטרים חשובים?

כאשר מתמטיקאי שוקל מחקר של משתנה, עליו להתמודד עם מספר רב של נתונים המוצגים בצורה לא מסודרת. לכן יש צורך בעבודה קודמת עם המידע הזה, להפחית אותו ולהזמין אותו, כדי להיות מסוגלים לעבוד בצורה פשוטה ויעילה יותר.

למרות שריכוז הנתונים הראשוניים בפרמטר גורר אובדן של חלק מהמידע הכלול ב- עצמם, זה מפוצה מאוד על ידי היכולת לבצע השוואות בין דגימות או לאפשר אפיון של נתונים.

פרמטרים סטטיסטיים עיקריים

בתוך סטָטִיסטִיקָה ניתן להבחין בין שלוש קבוצות גדולות של פרמטרים: מיקום, פיזור וצורה.

מדידות מיקום מאפשרות לזהות את הערך שסביבו מקובצים הנתונים בעיקר. ישנם שני סוגים של פרמטרי פיזור: אלו עם נטייה מרכזית (ממוצע, מצב וחציון) ואלה עם מיקום לא מרכזי (אחוזונים, עשירונים ורבעונים).

אמצעי הפיזור מצידם משמשים לסיכום הפצת הנתונים. הבעיה בפרמטרים אלה היא שהם כשלעצמם אינם מספיקים מכיוון שהם מפשטים את המידע לפיכך כי יש צורך שילוו אותם בפרמטרים אביזרים אחרים המספקים מידע על ההטרוגניות של ה- נתונים.

בין פרמטרי הפיזור הבולטים הם שׁוֹנוּת, סטיית התקן, מקדמי השונות והטווח.

לבסוף, פרמטרי הצורה מציינים את צורת ה- היסטוגרמה של הנתונים, הייצוג הנפוץ ביותר הוא הפעמון הגאוסי. כאן עלינו להדגיש את מקדמי הטיה וקורטוזיס.

בנוסף, ישנם פרמטרים סטטיסטיים אחרים המשמשים למטרה מסוימת, כגון מדד Gini למדידת ה- אי שיוויון.

צילומים: iStock - mediaphotos / Jovanmandic