Parameter vs Statistik
Pertimbangkan soalan-soalan ini; berapakah pendapatan purata seseorang di negara anda, berapakah tinggi purata wanita di dunia, dan berapakah berat purata telur yang dihasilkan oleh baka unggas tertentu? Tidak mungkin melakukan tinjauan yang merangkumi semua subjek yang diminati. Dalam kes pertama, itu adalah semua orang di negara anda, di kedua, semua wanita di dunia anda, dan di ketiga, semua telur yang dihasilkan oleh baka unggas itu. Kumpulan yang lebih besar ini mengandungi semua elemen dikenali sebagai populasi dalam statistik lingo.
Walau bagaimanapun, dengan memilih sejumlah elemen dari populasi sedemikian rupa sehingga mewakili semua elemen lain, kita dapat menyimpulkan sifat populasi dengan menganalisis subset. Subset populasi ini dikenali sebagai sampel. Ukuran statistik deskriptif digunakan untuk meringkaskan dan menjelaskan atribut utama populasi.
Lebih lanjut mengenai Parameter
Ukuran deskriptif (seperti min, mod, atau median) populasi dikenali sebagai parameter. Secara numerik menyatakan nilai untuk atribut dengan meringkaskan data yang tersedia. Seperti yang dinyatakan sebelumnya, mustahil untuk mempertimbangkan nilai-nilai atribut di seluruh populasi. Oleh itu, sampel digunakan untuk mengira ukuran dan kemudian memasukkannya ke dalam populasi.
Walau bagaimanapun, dalam kes yang luar biasa, seperti banci lengkap dan ujian standard, parameternya dikira dari populasi.
Dalam teori kebarangkalian klasik, parameter adalah pemalar, tetapi mempunyai "nilai yang tidak diketahui", yang ditentukan oleh anggaran berdasarkan sampel. Dalam kebarangkalian Bayesian moden, parameternya adalah pemboleh ubah rawak, dan ketidakpastiannya digambarkan sebagai taburan.
Lebih lanjut mengenai Statistik
Statistik adalah ukuran deskriptif sampel. Tidak seperti parameter, nilai sampel dikira dari sampel rawak yang diperoleh dari populasi. Secara lebih formal, ia ditakrifkan sebagai fungsi sampel, tetapi tidak bergantung kepada sebaran sampel.
Sebagai kesimpulan, statistik bertindak sebagai penganggar parameter. Purata sampel, varians sampel dan sisihan piawai, kuantil seperti kuartil dan persentil, dan statistik pesanan seperti maksimum dan minimum semuanya tergolong dalam kategori statistik sampel.
Keterlihatan statistik adalah faktor utama yang memisahkan statistik dan parameter. Dalam populasi, parameter tidak dapat dilihat secara langsung, tetapi dalam sampel, statistik dapat dilihat dengan mudah, hampir satu atau dua perhitungan. Selain itu, statistik mempunyai sifat penting seperti kelengkapan, kecukupan, konsistensi, tidak berat sebelah, ketahanan, kemudahan pengiraan, varians rendah, dan ralat kuasa dua min adalah minimum.
Apakah perbezaan antara Parameter dan Statistik?
• Parameter adalah ukuran deskriptif populasi, dan statistik adalah ukuran deskriptif sampel.
• Parameter tidak dapat dikira secara langsung, tetapi statistik dapat dikira dan dapat dilihat secara langsung.
• Parameter disimpulkan (disimpulkan) dari statistik dan statistik bertindak sebagai penganggar untuk parameter populasi. (Contoh sampel (x ̅) bertindak sebagai penganggar bagi populasi min)
• Dalam parameter, nilai tidak semestinya sama dengan nilai sampel, tetapi anggaran.
