Unterschied zwischen Parameter und Statistik

Was ist Parameter?

Ein Parameter ist ein Wert, der einen Aspekt einer Bevölkerung beschreibt. Ein Parameter kann sehr schwer zu bestimmen sein, wenn nicht unmöglich, insbesondere in einer großen Bevölkerung. Hier kommen Beispiele und Statistiken ins Spiel.

Ein Parameter kann jedoch in einer sehr kleinen Population bestimmt werden.

In diesem Fall können Sie einen Parameter direkt berechnen, wenn alle Personen gefunden und gemessen werden können, ohne eine einzelne Person zu fehlen.

Wenn Sie beispielsweise eine Voliere haben, in die Sie kürzlich 100 Vögel platziert haben und sich für die durchschnittliche Größe der Vögel interessieren, können Sie buchstäblich jeden einzelnen Vogel fangen, um zu messen.

Dann können Sie die durchschnittliche Größe für diese gesamte Bevölkerung berechnen.

Oft sind wir daran interessiert, einen Wert einer Bevölkerung zu messen, die in freier Wildbahn existiert, wo wir nicht jeden Individuum finden und messen können, sodass wir nur einen Parameter schätzen können.

Für jeden Parameter, den man innerhalb einer Population messen möchte, wird es eine entsprechende Statistik geben, die basierend auf einer Stichprobe gemessen werden kann.

Eine normale glockenförmige Kurve einer Population kann durch zwei Parameter charakterisiert werden, den Durchschnitt (Mittelwert) und die Variationsmenge (angezeigt durch die Varianz und Standardabweichung).

Diese Parameter sind mit diesen Symbolen angezeigt: µ für den Mittelwert, σ² für Varianz und σ zur Standardabweichung. Der Parameter, der verwendet wird, um die Gesamtgröße der Bevölkerung anzuzeigen.

Dies ist für eine Bevölkerung. Wir verwenden Statistiken, um zu versuchen, diese Werte zu approximieren.

Was ist Statistik?

Eine Statistik ist ein Wert, der eine Schätzung eines Parameters darstellt.  Eine Statistik basiert auf einer Stichprobe. Es wird aus einer Stichprobe aus einer Population berechnet.

Die Probenahme ist eine Möglichkeit, Informationen oder Daten über eine Bevölkerung zu sammeln, ohne jeden Einzelnen in der Bevölkerung tatsächlich zu zählen oder zu messen.

Die Probenahme ist oft notwendig, da es oft unmöglich ist, jeden Einzelnen innerhalb einer Bevölkerung zu messen oder zu zählen.

Zum Beispiel, wenn Sie beispielsweise die durchschnittliche Größe eines winzigen Vogels in einem Wald messen möchten. Wenn dieser Vogel aufgrund der gesamten Vegetation reichlich, klein und schwer zu finden ist, wäre der einzige Weg, um den tatsächlichen Bevölkerungsdurchschnitt zu erhalten. Da dies unmöglich ist, müssen Sie ein Stichprobenprogramm verwenden.

Vögel werden mit Nebelnetzen erwischt, aber diese können nur in bestimmten Bereichen platziert werden, sodass nicht alle Vögel hineinfliegen und erwischt werden. Dies bedeutet.

Sie können Statistiken verwenden, um Ihr Vertrauen in die Schätzung des Populationsparameters abzuschätzen. Dies erfolgt anhand von Konfidenzintervallen und Statistiken wie Varianz und Standardabweichung.

Die Stichprobe ist daher nur ein Teil einer Bevölkerung, da es oft unmöglich ist, einen Wert zu berechnen, der auf jedem Einzelnen basiert, aus dem eine Population besteht. Man muss Annahmen über die Bevölkerung treffen und annehmen, dass die Stichprobe die Bevölkerung in irgendeiner Weise darstellt.

Um den Mittelwert und die Standardabweichung zu schätzen, wenn wir Statistiken verwenden, verwenden wir die Symbole: x ̅ für den Mittelwert, s² Für die Varianz und S für die Standardabweichung. Die Statistik, mit der die Gesamtgröße einer Probe angezeigt wird, ist durch n angegeben.

Diese Werte werden aus einer Stichprobe berechnet, von der angenommen wird, dass sie die Population darstellt.

Unterschied zwischen Parameter und Statistik

Definition:

Ein Parameter ist ein beschreibendes Maß für eine Population, während eine Statistik ein beschreibendes Maß für eine Stichprobe ist.

Bevölkerung:

Eine Statistik einer Stichprobe wird als Schätzung einer Population verwendet, während ein Parameter der tatsächliche Wert ist, der in einer Population gefunden wird.

Messen:

Ein Parameter kann unmöglich zu messen sein, während eine Statistik immer gemessen werden kann.

Symbol:

Der Parameterdurchschnitt oder Mittelwert für eine Population ist mit µ angezeigt, während er mit X̅ als Statistik für eine Probe angezeigt wird.

Parameter:

Die Parametervarianz für eine Population ist mit angegeben σ² Während es mit s angezeigt wird² als Statistik für eine Stichprobe.

Standardabweichung:

Die Parameterstandardabweichung für eine Population ist mit angegeben σ Während es mit S als Statistik für eine Probe angezeigt wird.

Einwohnerzahl:

Der Parameter für die Größe einer Population ist durch n angegeben, während die Statistik, die die Größe einer Stichprobe darstellt, durch n angegeben ist.

Tabelle zum Vergleich der Differenz zwischen Parameter und Statistik

 Zusammenfassung des Unterschieds zwischen Parameter und Statistik:

• Ein Parameter ist ein beschreibender Wert eines Attributs einer Bevölkerung. Es ist der tatsächliche Wert.
• Eine Statistik ist ein beschreibender Wert einer Stichprobe einer Population. Es ist eine Schätzung des Populationsparameters.
• Parameter können oft nicht berechnet werden, insbesondere in freier Wildbahn, wo es zu viele Personen gibt, und es ist nicht möglich, alle Personen zu lokalisieren.
• Eine Stichprobe unter Verwendung von Statistiken wird daher verwendet, um eine Schätzung der Populationsparameter zu erhalten.
• Wie nahe die Statistik an den tatsächlichen Parameter kommt, kann über andere statistische Methoden wie Vertrauensgrenzen getestet werden.
• Ein Parameter kann in einer kleinen, geschlossenen Population berechnet werden, in der jeder Einzelne gefunden und gemessen werden kann.
• In Statistiken werden verschiedene Symbole verwendet, um einen Parameter im Vergleich zu einer Statistik anzuzeigen.
• Zum Beispiel wird der Parametermittelwert durch µ angezeigt, während der Statistikmittelwert durch x̅ angezeigt wird.