¿Qué es el parámetro de interés? ¿Cómo se calcula?

En estadísticas, un parámetro es un número que describe alguna característica de una población.

  • Media de la población (por ejemplo, altura media de todos los ciudadanos estadounidenses)
  • Proporción de población (por ejemplo, proporción de ciudadanos estadounidenses que apoyan una ley)
  • Variación de la población (por ejemplo, varianza del ingreso anual entre los hogares estadounidenses)

Dado que a menudo lleva mucho tiempo y es costoso recopilar datos sobre cada elemento individual en una población, los investigadores recopilarán una muestra aleatoria de la población y usarán una estadística de muestra para estimar el parámetro de población.

Por ejemplo, en lugar de recopilar datos sobre el ingreso anual de cada hogar en cierto estado, los investigadores pueden recopilar datos para 2,000 hogares y usar el ingreso medio de los hogares en la muestra para estimar el ingreso medio de los hogares en todo el estado.

Un parámetro de interés es el parámetro específico que estamos interesados ​​en estimar durante un proceso de recopilación de datos.

Los siguientes ejemplos ilustran diferentes parámetros de interés en escenarios del mundo real.

Supongamos que un biólogo está interesado en encontrar el peso medio de una cierta población de 800 tortugas.

Dado que sería demasiado lento para ir y sopesar a todas las tortuga individual, en su lugar puede recolectar una muestra aleatoria de 30 tortugas y usar el peso medio de la muestra para estimar el peso medio de la población.

En este ejemplo, el parámetro de interés es la media de la población.

¿Qué es un parámetro estadístico ejemplo?

Una característica fija de la población basada en todos los elementos de la población se define como el parámetro. Aquí la población se refiere a un agregado de todas las unidades en cuestión, que comparten características comunes. Es un valor numérico que permanece sin cambios, ya que cada miembro de la población se cuestiona para conocer el parámetro. Indica el valor real, que se obtiene después de realizar el censo.

La diferencia entre estadísticas y parámetros se puede rastrear claramente por las siguientes razones:

  • Una estadística es una característica de una pequeña parte de la población, es decir, campeón. El parámetro es una medida fija que describe la población objetivo.
  • Las estadísticas son un número variable y conocido que depende de la muestra de la población, mientras que el parámetro es un valor numérico fijo y desconocido.
  • Las anotaciones estadísticas son diferentes para los parámetros de la población y las estadísticas de muestra, que se indican a continuación:
  • En el parámetro de la población, μ (letra griega MU) representa el promedio, p indica la proporción de la población, la desviación estándar se etiqueta como σ (letra griega sigma), la varianza está representada por σ2, el tamaño de la población se indica por N, el error promedio estándar está representado por σ x̄, el error de proporción estándar se etiqueta como σ p, la variable estandarizada (z) está representada por (x -μ) / σ, el coeficiente de variación es niega por σ / μ.
  • En las estadísticas de ejemplo, X̄ (Bar X) representa el promedio, P (P-Cappello) indica la proporción de la muestra, la desviación estándar está marcada como S, la varianza está representada por S2, N indica el tamaño de la muestra, El error promedio estándar está representado por S x̄, el error de proporción estándar se etiqueta como S P, la variable estandarizada (z) está representada por (x-x̄) / s, el coeficiente de variación se denota por S / (x̄)
  • Un investigador quiere conocer el peso promedio de las mujeres de 22 años en la India. El investigador obtiene el peso promedio de 54 kg, de una muestra aleatoria de 40 mujeres. Solución: En la situación dada, las estadísticas son el peso promedio de 54 kg, calculado por una simple muestra aleatoria de 40 hembras, en India, mientras que el parámetro es el peso promedio de todas las hembras o más de 22 años.
  • Un investigador quiere estimar la cantidad promedio de agua consumida por adolescentes varones en un día. De una muestra aleatoria simple de 55 adolescentes varones, el investigador obtiene en promedio 1, 5 litros de agua. Solución: En esta pregunta, el parámetro es la cantidad promedio de agua consumida por todos los adolescentes varones, en un día, mientras que las estadísticas son el promedio de 1, 5 litros de agua consumido en un día por adolescentes varones, obtenidas por una simple muestra aleatoria al azar de 55 hombres adolescentes.

Para resumir la discusión, es importante tener en cuenta que cuando el resultado obtenido por la población, el valor numérico se conoce como parámetro. Mientras que si el resultado se obtiene de la muestra, el valor numérico se llama estadísticas.

¿Cómo se calcula un parámetro estadístico?

El cálculo del promedio o la varianza puede volverse tedioso cuando los números manipulados tienen valores altos. A menudo nos llevan a simplificar los datos para evitar errores de cálculo. Para esto, una forma simple es hacer un cambio de variable. Clásicamente, este cambio de variable implica el modo (x0) de la distribución (si los datos se repiten o distribuyen en clase) y la amplitud de clase (h) (variable cuantitativa distribuida en clase) en la distribución de los pesos del nacer obtenemos la siguiente tabla :

El promedio final se encuentra utilizando las propiedades aritméticas de la función Somme:

Un error de cálculo significativo en el promedio es relativamente fácil de detectar porque la observación de los datos permite dar un orden de magnitud a este parámetro. No es tan fácil para la variación. Uno de los medios para verificar el orden de magnitud de la varianza es utilizar un método basado en el análisis de la extensión de la distribución. En el ejemplo anterior, habíamos encontrado un valor de 3200 g como se extendió. La tabla que da la relación entre la extensión y la desviación estándar (ver en el Apéndice) da un factor de multiplicación extensión que permite estimar el valor de la desviación estándar (y, por lo tanto, de varianza). La distribución estudiada que comprende 200 individuos, multiplicamos el número 3200 por 0.182 (dada en la tabla) y obtenemos 582.4 (que es diferente pero no muy lejos del valor exacto (494). Sin embargo, este cálculo supone una condición que más tarde lo haremos. Definir: la normalidad de la distribución

Hasta ahora, hemos descrito el método de cálculo general para obtener los parámetros de una serie estadística sin centrarnos en el origen de esta serie (población o muestra).

¿Cuáles son los tipos de parámetros?

En C# 4.0, un nuevo tipo de argumento se introdujo conocido como parámetro nombrado. Usando esta característica, podemos especificar el valor de un parámetro por nombre de parámetro independientemente de su orden en el método. Estoy usando un método simple para explicarlo. Eche un vistazo a la siguiente captura de pantalla.

Proporciona una facilidad para el usuario porque a veces podemos tener 10-20 parámetros en un método. En ese caso, debemos recordar la ordenación de todos esos parámetros. Pero si usamos la función de parámetro predeterminada de C#, entonces no necesitamos recordar ningún pedido. Esta característica está disponible en las versiones C# 4.0 y superiores (C#, C# 6).

Ventajas del parámetro nombrado

  • El parámetro nombrado nos proporciona la facilidad para no recordar el orden de los parámetros.
  • Mejora la legibilidad del código.
  • Fácil de entender.
  • Debido a la legibilidad, también reduce las posibilidades de errores en la aplicación.
  • Su rendimiento es más lento en comparación con el argumento fijo. Debe evitarse si no cambia la legibilidad y la comprensión del código en gran medida.
  • Debido al rendimiento más lento, también podemos decir que es el azúcar sintáctico sobre las llamadas de parámetros fijos.

En C# 4.0 junto con el parámetro nombrado, otra característica de parámetro de método introducida conocida como parámetros predeterminados o argumentos opcionales. El parámetro predeterminado se puede usar con método, constructor, delegados e indexador. Para el método, el constructor, los delegados e indexador podemos especificar qué parámetro se requiere (fijo) y cuál es opcional. Cualquier llamada puede omitir los argumentos para el parámetro opcional, pero debe especificar el valor para el parámetro requerido (fijo).

El parámetro opcional debe definirse después de cualquier parámetro requerido.

¿Cuáles son los tipos de parámetros en programación?

Diferentes lenguajes de programación tienen diferentes sintaxis, pero las funciones son uno de los conceptos que nunca pueden evitar. Cuando mencionamos funciones o métodos, en la mayoría de los casos pasaremos argumentos a estas funciones.

Como uno de los lenguajes de programación más flexibles y dinámicos, Python tiene algunas reglas especiales sobre los argumentos de la función que pasan. Esto es para permitir a los desarrolladores hacer su trabajo con la máxima flexibilidad. Sin embargo, podría no ser bastante fácil para los novatos dominar todos estos estándares.

En este artículo, utilizaré ejemplos para presentar todas estas reglas, incluidos los parámetros obligatorios, opcionales, de palabras clave y sin palabras, argumentos de longitud variable, posicional y de palabras clave.

En Python, podemos definir fácilmente una función con parámetros obligatorios y opcionales. Es decir, cuando inicializamos un parámetro con un valor predeterminado, se vuelve opcional. De lo contrario, el parámetro será obligatorio.

En el ejemplo anterior, Man1 y Man2 son obligatorios porque no se inicializan en la definición de función. Entonces, si llamamos a la función sin pasar los argumentos para ellos, lanzará un error.

Para los parámetros opcionales, no tenemos que aprobar ningún argumento. Si no lo hacemos, se utilizará el valor predeterminado.

my_func (man1 = 'a', man2 = 'b')

Cuando queremos definir una función con parámetros obligatorios y opcionales, todo lo obligatorio debe estar frente a todos los opcionales.

Esto se debe a que Python permite argumentos posicionales que se introducirán en la siguiente sección. Si se permite definir una función como se indicó anteriormente, cuando pasamos un argumento posicional A, es bastante confuso que sea para el parámetro opcional Opt1 o el parámetro obligatorio Man1. No es confiable para decidir esto en función del número de argumentos.

¿Qué son los parámetros y cómo se clasifican?

En esta sección, presentamos las reglas de clasificación para clasificar una observación utilizando los estimadores derivados en la sección anterior. Supongamos que X es una observación que se clasificará en una de las poblaciones π1, π2,…, πk. Suponga que la probabilidad de priori de que una observación provenga de la población ésima es Qi, i = 1, 2,…, k, donde ∑ki = 1qi = 1. Si una observación realmente proviene de una población y lo asignamos a otra población, entonces se considera mal clasificado. Supongamos que c (i | j) denota el costo de la clasificación errónea donde yo, j = 1, 2,…, k e i ≠ j. El rendimiento de las reglas de clasificación se mide con respecto a la probabilidad esperada de clasificación correcta (EPC). Deje que P (i | j) denote la probabilidad de clasificar una observación en la población con ésimo cuando en realidad pertenece a la población JTH. Entonces el EPC es ∑ki = 1qip (i | i) y el costo esperado de la clasificación errónea (ECM) es ∑i ≠ jqjp (i | j) c (i | j). Cuando se conocen todos los parámetros, minimizando el ECM, Anderson (1951) derivó la regla de clasificación de Bayes: Clasifique X en πi Si primero, consideramos las reglas de clasificación para dos poblaciones exponenciales con una ubicación común pero se ordenaron parámetros de escala y luego para k (≥ 2) tales poblaciones.

En esta subsección, estudiamos la regla para clasificar una observación X en dos poblaciones π1 y π2 suponiendo C (1 | 2) = C (2 | 1) y Q1 = Q2. Cuando se conocen los parámetros, la regla de clasificación habitual es la siguiente: clasifique la observación x en π1 si ​​y solo si u (x) ≤ 0, donde (15) las probabilidades de la clasificación correcta P (1 | 1) y P (2 | 2) se puede expresar como y respectivamente, donde L = log ρ/(ρ – 1), y FY es la función de distribución de una variable aleatoria distribuida exponencialmente con media igual a una. Por lo tanto, la probabilidad esperada de clasificación correcta es (16) Cuando se desconocen los parámetros, conectamos los estimadores y proponemos la regla de clasificación, R1.

R1: Clasifique la observación x en π1 si ​​y solo si U1 (x) ≤ 0, donde la regla basada en los estimadores mixtos de los parámetros σ1 y σ2 viene dada por R (α) 2.

R (α) 2: Clasifique la observación x en π1 si ​​y solo si u (α) 2 (x) ⩽ 0, donde

Dado que la distribución de (z – x) es independiente de μ, las distribuciones de la estadística de clasificación U1 (x) y U (α) 2 (x) son independientes de μ.

¿Qué es un valor parámetro?

Para evitar que aparezca el cuadro de diálogo Valor de parámetro Ingrese, debe inspeccionar cualquier expresión asociada con el objeto con el que está trabajando y encontrar el identificador que está causando que aparezca el cuadro de diálogo. Luego, debe corregir el identificador o la sintaxis de la expresión que contiene el identificador.

Encuentre enlaces a más información sobre la sintaxis de expresión en la sección Ver también.

Cuando aparece el cuadro de diálogo Valor de parámetro Ingrese no deseado, tenga en cuenta el identificador o expresión que se enumera en el cuadro de diálogo. Por ejemplo, «algún identificador» como se muestra en la siguiente captura de pantalla.

Luego, seleccione Cancelar y continuar con uno de los siguientes procedimientos, dependiendo del tipo de objeto que esté abriendo cuando aparece el cuadro de diálogo. Los procedimientos proporcionan pautas generales para inspeccionar las expresiones en diferentes tipos de objetos. Sin embargo, los cambios específicos que debe hacer dependen de la estructura de su base de datos.

Los errores tipográficos en consultas son una causa frecuente de indicaciones de parámetros no deseados. Como se mencionó anteriormente, cuando una consulta está diseñada para solicitar un valor de parámetro cuando se ejecuta, el cuadro de diálogo Ingrese del valor del parámetro aparece por diseño. Sin embargo, si está seguro de que la consulta no debería solicitar un valor de parámetro, use este procedimiento para inspeccionar la consulta de expresiones incorrectas.

¿Cómo se calcula el valor del parámetro?

Parámetros de cálculo: propiedades de recursos disponibles para su uso por comandos y
producción

Los parámetros se nombran propiedades de recursos que se pueden usar para obtener
Datos para el uso por comandos de secuencia de misión o por recursos de salida. Alguno
parámetros, como el parámetro de altitud de
Spacecraft, son valores calculados que solo pueden ser
utilizado para recuperar datos. No se pueden configurar directamente. Otros, como el
Parámetro elemental1 de
ImpulsiveBurn, comparta el mismo nombre que un recurso
campo y se puede usar tanto para establecer datos y recuperarlos. Los parámetros son
distinguido de los campos de recursos por su funcionalidad adicional: campos
son propiedades de recursos estáticos que generalmente se establecen en la inicialización (o
en el árbol de recursos de la GUI), mientras que los parámetros se pueden calcular sobre la mosca
y utilizado en tramas, informes y expresiones matemáticas.

Los parámetros se clasifican como uno de los cuatro tipos:
parámetros dependientes de cuerpo central, parámetros dependientes del sistema de coordenadas,
Parámetros de hardware adjuntos y parámetros independientes. Ser único
Los parámetros son el tipo más simple, ya que no tienen dependencias. los
Parámetro de asignación
La nave espacial es un ejemplo de esto; Es sencillo
referenciado como
Nave espacial.

Los parámetros dependientes del cuerpo central, como su nombre indica, tienen un
valor que depende del cuerpo celestial elegido. los
Parámetro de altitud de la nave espacial
es un ejemplo de esto. Para hacer referencia a este parámetro, debe especificar un
cuerpo central, como
Spacecraft.Mars.altitude.
Cualquier cuerpo central incorporado o asteroide definido por el usuario,
Cometa, luna o
El planeta es válido como dependencia.

Del mismo modo, los parámetros dependientes del sistema de coordenadas tienen un valor que
depende del sistema de coordenadas elegido. El diciembre
El parámetro de la nave espacial es un ejemplo de esto. A
Referencia a este parámetro, debe especificar el nombre de un
CoordinateSystem Resource, como
Spacecraft.EarthFixed.Dec.
Cualquier recurso de coordenateSystem predeterminado o definido por el usuario
es válido como dependencia.

¿Qué es una variable y qué es un parámetro?

La variable y el parámetro son dos términos ampliamente utilizados en matemáticas y física. Estos dos son comúnmente mal entendidos como la misma entidad. Una variable es una entidad que cambia con respecto a otra entidad. Un parámetro es una entidad que se utiliza para conectar variables. Los conceptos de variable y parámetros son muy importantes en campos como matemáticas, física, estadísticas, análisis y cualquier otro campo que tenga usos de matemáticas. En este artículo, vamos a discutir qué variables y parámetros son, sus definiciones, las similitudes entre variable y parámetro, las aplicaciones de variable y parámetro, algunos usos comunes de variable y parámetro, y finalmente la diferencia entre variable y parámetro.

Una variable es una entidad que cambia en un sistema determinado. Considere un ejemplo simple de una partícula en movimiento a través del espacio. En tal caso, entidades como el tiempo, la distancia recorrida por la partícula, la dirección de viajar se llaman variables.

Hay dos tipos principales de variables en un experimento dado. Estos se conocen como variables independientes y variables dependientes. Las variables independientes son las variables que se cambian o que son naturalmente inmutables. En un ejemplo simple, si se mide la tensión de una banda de goma mientras cambia la tensión de la banda, la tensión es la variable dependiente y el estrés es la variable independiente. La dependencia se aplica cuando la variable dependiente depende de la variable independiente.

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