定義ABCの概念

パラメータが定義されると、に表示される変数と定数 式 数学的であり、そのバリエーションであるため、問題のさまざまな解決策が生まれます。 このように、パラメーターは、変数の調査から得られる膨大な量の情報の数値表現を想定しています。 その計算は通常、数式を介して行われます 算術 これは、 人口.

の分野で プログラミングコンピューティング パラメータという用語の使用は、プロシージャの固有のプロパティを指すために広く使用されています。

パラメータが重要なのはなぜですか？

数学者が変数の研究を検討するとき、彼は無秩序な方法で提示される多数のデータに直面しなければなりません。 そのため、より簡単で効率的な方法で作業できるようにするには、その情報を使用した以前の作業が必要であり、情報を減らして注文します。

パラメータに初期データが集中すると、に含まれる情報の一部が失われますが、 それ自体、これは、サンプル間の比較を行ったり、サンプルの特性評価を可能にすることで大幅に補償されます。 データ。

主な統計パラメータ

の中に 統計 パラメータの3つの大きなグループは、位置、分散、および形状で区別できます。

位置測定により、データがほとんどグループ化されている値を特定できます。 分散パラメーターには、中心傾向を持つもの（平均、最頻値、中央値）と非中心位置を持つもの（パーセンタイル、十分位数、四分位数）の2種類があります。

それらの部分については、分散測定はデータの分布を要約するのに役立ちます。 これらのパラメータの問題は、情報を単純化しすぎているため、それ自体では不十分であるということです。 それらの不均一性に関する情報を提供する他のアクセサリパラメータを伴う必要があること データ。

最も顕著な分散パラメータの中には、 分散、標準偏差、変動係数、および範囲。

最後に、形状パラメーターは、の形状を示します。 ヒストグラム データの中で、最も一般的な表現はガウスベルです。 ここでは、歪度と尖度の係数を強調する必要があります。

さらに、特定の目的に使用される他の統計パラメータがあります。たとえば、ジニ係数を測定します。 不平等.

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