Différence entre le paramètre et la statistique: paramètre vs statistique comparée

Paramètre vs statistique

Considérez ces questions; quel est le revenu moyen d'une personne dans votre pays, quelle est la taille moyenne des femmes dans le monde et quel est le poids moyen des œufs produits par certaines races de volailles? Il est impossible de faire une enquête qui comprend tous les sujets d'intérêt. Dans le premier cas, c'est tout le peuple de votre pays, le second, toutes les femmes de votre monde, et le troisième, tous les œufs produits par cette race de volaille. Cet ensemble plus grand contenant tous les éléments est connu comme la population dans le jargon de statistiques.

Cependant, en choisissant un nombre limité d'éléments dans la population de façon à ce qu'elle représente tous les autres, on peut déduire les propriétés de la population en analysant le sous-ensemble. Ce sous-ensemble de la population est connu comme l'échantillon. Des mesures de statistiques descriptives sont utilisées pour résumer et expliquer les principaux attributs de la population.

En savoir plus sur le paramètre

Une mesure descriptive (comme la moyenne, le mode ou la médiane) d'une population est appelée paramètre. Il exprime numériquement la valeur d'un attribut en résumant les données disponibles. Comme indiqué précédemment, il est impossible de considérer les valeurs d'attribut sur l'ensemble de la population. Par conséquent, l'échantillon est utilisé pour calculer les mesures, puis les déduire dans la population.

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Cependant, dans des cas exceptionnels, tels qu'un recensement complet et des tests normalisés, les paramètres sont calculés à partir de la population.

Dans la théorie des probabilités classique, un paramètre est une constante, mais a une «valeur inconnue», qui est déterminée par les estimations basées sur des échantillons. Dans la probabilité bayésienne moderne, les paramètres sont des variables aléatoires, et leur incertitude est décrite comme une distribution.

En savoir plus sur la statistique

La statistique est une mesure descriptive de l'échantillon. Contrairement au paramètre, les valeurs de l'échantillon sont calculées à partir de l'échantillon aléatoire obtenu de la population. Plus formellement, il est défini en fonction de l'échantillon, mais indépendant de la distribution de l'échantillon.

En inférence, les statistiques servent d'estimateur pour les paramètres. La moyenne de l'échantillon, la variance de l'échantillon et l'écart-type, les quantiles tels que les quartiles et les centiles et les statistiques d'ordre telles que le maximum et le minimum appartiennent tous à la catégorie des statistiques d'un échantillon.

L'observabilité des statistiques est un facteur majeur qui sépare les statistiques et le paramètre. Dans une population, le paramètre n'est pas directement observable, mais dans un échantillon, la statistique est facilement observable, la plupart du temps à un ou deux calculs.En outre, les statistiques ont des propriétés importantes telles que l'exhaustivité, la suffisance, la cohérence, l'absence de biais, la robustesse, la commodité de calcul, la faible variance et l'erreur quadratique moyenne est un minimum.

Quelle est la différence entre le paramètre et la statistique?

• Le paramètre est une mesure descriptive de la population, et les statistiques sont une mesure descriptive d'un échantillon.

• Les paramètres ne sont pas directement calculables, mais les statistiques sont calculables et directement observables.

• Les paramètres déduits (déduits) des statistiques et des statistiques servent d'estimateur pour le paramètre de population. (La moyenne de l'échantillon (x ̅) sert d'estimateur pour la moyenne de la population μ)

• En paramètre, les valeurs ne sont pas nécessairement égales aux valeurs de l'échantillon, mais approximatives.