정의 ABC의 개념

매개 변수가 정의됨에 따라 표현 수학적, 문제의 다양한 솔루션을 발생시키는 변형입니다. 이런 식으로 매개 변수는 변수 연구에서 파생 된 막대한 양의 정보를 수치로 표현한다고 가정합니다. 계산은 일반적으로 공식을 통해 수행됩니다. 산수 에서 얻은 데이터에서 이전에 정교해진 인구.

분야에서 프로그램 작성컴퓨팅 매개 변수라는 용어의 사용은 프로 시저의 고유 한 속성을 나타내는 데 널리 사용됩니다.

매개 변수가 중요한 이유는 무엇입니까?

수학자는 변수 연구를 고려할 때 무질서하게 제시되는 수많은 데이터에 직면해야합니다. 그렇기 때문에 더 간단하고 효율적인 방식으로 작업 할 수 있으려면 해당 정보를 사용한 이전 작업이 필요합니다.

매개 변수에있는 초기 데이터의 집중으로 인해 데이터에 포함 된 정보의 일부가 손실됩니다. 자체적으로 이것은 샘플을 비교하거나 특성화를 허용함으로써 크게 보상됩니다. 데이터.

주요 통계 매개 변수

내면에 통계 위치, 분산 및 모양의 세 가지 큰 매개 변수 그룹을 구분할 수 있습니다.

위치 측정을 통해 데이터가 대부분 그룹화 된 값을 식별 할 수 있습니다. 분산 매개 변수에는 두 가지 유형이 있습니다. 중심 경향 (평균, 모드 및 중앙값)과 비 중심 위치 (백분위 수, 십 분위수 및 사 분위수)를 가진 매개 변수입니다.

그 부분에서 분산 측정은 데이터 분포를 요약하는 역할을합니다. 이러한 매개 변수의 문제점은 정보를 과도하게 단순화하여 그 자체로는 불충분하다는 것입니다. 이들의 이질성에 대한 정보를 제공하는 다른 보조 매개 변수를 동반 할 필요가 있습니다. 데이터.

가장 두드러진 분산 매개 변수는 다음과 같습니다. 변화, 표준 편차, 변동 계수 및 범위.

마지막으로 모양 매개 변수는 히스토그램 데이터의 가장 일반적인 표현은 가우스 종입니다. 여기서 왜도 및 첨도 계수를 강조 할 가치가 있습니다.

또한 특정 목적에 사용되는 기타 통계 매개 변수 (예: 지니 지수) 불평등.

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