พารามิเตอร์ - ภาพรวมตัวอย่างและการใช้งานในสถิติ

พารามิเตอร์เป็นองค์ประกอบที่มีประโยชน์ของการวิเคราะห์ทางสถิติแนวคิดสถิติพื้นฐานสำหรับการเงินความเข้าใจที่มั่นคงเกี่ยวกับสถิติเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการช่วยให้เราเข้าใจการเงินได้ดีขึ้น นอกจากนี้แนวคิดด้านสถิติยังช่วยให้นักลงทุนตรวจสอบได้ หมายถึงลักษณะที่ใช้กำหนดประชากรที่กำหนด ใช้เพื่ออธิบายลักษณะเฉพาะของประชากรทั้งหมด เมื่อทำการอนุมานเกี่ยวกับประชากรพารามิเตอร์จะไม่เป็นที่รู้จักเนื่องจากจะไม่สามารถรวบรวมข้อมูลจากสมาชิกทุกคนของประชากรได้ แต่เราใช้สถิติของกลุ่มตัวอย่างที่เลือกจากประชากรเพื่อหาข้อสรุปเกี่ยวกับพารามิเตอร์

ตัวอย่างเช่นพารามิเตอร์สามารถใช้เพื่ออธิบายจำนวนเงินกู้ยืมเฉลี่ยที่มอบให้กับนักศึกษาของ ABC University สมมติว่าประชากรของมหาวิทยาลัยมีจำนวน 3,000 คนนักวิจัยสามารถเริ่มต้นด้วยการคำนวณความช่วยเหลือทางการเงินจากกลุ่มตัวอย่างที่เลือกไว้ไม่กี่คนหรือนักศึกษาประมาณ 10 คน ด้วยตัวอย่างสามคนจากนักเรียน 10 คนแต่ละคนผู้วิจัยอาจได้รับค่าเฉลี่ย 2,000 ดอลลาร์ 1,200 ดอลลาร์และ 800 ดอลลาร์ ผู้วิจัยสามารถใช้ค่าเฉลี่ยตัวอย่างนี้เพื่อทำการอนุมานเกี่ยวกับพารามิเตอร์ของประชากร

พารามิเตอร์ที่พบบ่อยที่สุด

พารามิเตอร์ที่ใช้บ่อยที่สุดคือการวัดแนวโน้มกลางแนวโน้มกลางแนวโน้มกลางคือการสรุปเชิงพรรณนาของชุดข้อมูลผ่านค่าเดียวที่สะท้อนถึงศูนย์กลางของการกระจายข้อมูล พร้อมกับความแปรปรวน มาตรการเหล่านี้รวมถึงค่าเฉลี่ยค่ามัธยฐานและโหมดและใช้เพื่ออธิบายลักษณะการทำงานของข้อมูลในการแจกแจง มีการกล่าวถึงด้านล่าง:

1. ค่าเฉลี่ย

ค่าเฉลี่ยนี้เรียกอีกอย่างว่าค่าเฉลี่ยและเป็นค่าที่ใช้กันมากที่สุดในสามมาตรการของแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลาง นักวิจัยใช้พารามิเตอร์เพื่ออธิบายการกระจายข้อมูลของอัตราส่วนอัตราส่วนทางการเงินอัตราส่วนทางการเงินถูกสร้างขึ้นโดยใช้ค่าตัวเลขที่นำมาจากงบการเงินเพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีความหมายเกี่ยวกับ บริษัท และช่วงเวลา

ค่าเฉลี่ยหาได้จากการสรุปและหารค่าด้วยจำนวนคะแนน ตัวอย่างเช่นในห้าครัวเรือนที่ประกอบด้วยเด็ก 5, 2, 1, 3 และ 2 คนค่าเฉลี่ยสามารถคำนวณได้ดังนี้:

= (5 + 2 + 1 + 3 + 2) / 5

= 13/5

= 2.6

2. ค่ามัธยฐาน

ค่ามัธยฐานใช้ในการคำนวณตัวแปรที่วัดด้วยข้อมูลลำดับลำดับในสถิติข้อมูลลำดับคือประเภทของข้อมูลที่ค่าเป็นไปตามลำดับธรรมชาติ หนึ่งในคุณสมบัติที่โดดเด่นที่สุดของข้อมูลลำดับคือช่วงเวลาหรืออัตราส่วนมาตราส่วน ได้มาจากการจัดเรียงข้อมูลจากต่ำสุดไปสูงสุดจากนั้นเลือกตัวเลขที่อยู่ตรงกลาง หากจำนวนจุดข้อมูลทั้งหมดเป็นจำนวนคี่ค่ามัธยฐานมักจะเป็นจำนวนกลาง ถ้าตัวเลขเท่ากันค่ามัธยฐานจะได้จากการรวมตัวเลขสองตัวที่อยู่ตรงกลางแล้วหารด้วยสองเพื่อให้ได้ค่าเฉลี่ย

ค่ามัธยฐานส่วนใหญ่จะใช้เมื่อมีจุดข้อมูลไม่กี่จุดที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่นเมื่อคำนวณค่ามัธยฐานของนักเรียนที่เข้าเรียนในวิทยาลัยอาจมีส่วนของนักเรียนที่มีอายุมากกว่าส่วนอื่น ๆ การใช้ค่าเฉลี่ยอาจบิดเบือนค่าเนื่องจากจะแสดงให้เห็นว่าอายุเฉลี่ยของนักเรียนที่เข้าเรียนในวิทยาลัยจะสูงขึ้นในขณะที่การใช้ค่ามัธยฐานสามารถให้ภาพสะท้อนที่แท้จริงของสถานการณ์ได้

ตัวอย่างเช่นลองหาอายุเฉลี่ยของนักเรียนที่เข้ามาในวิทยาลัยเป็นครั้งแรกโดยให้ค่าต่อไปนี้ของนักเรียนสิบคน:

17, 17, 18, 19, 19, 20, 21, 25, 28, 32

ค่ามัธยฐานของค่าข้างต้นเป็น (19 + 20) / 2 = 19.5

โหมด

โหมดคือตัวเลขที่เกิดขึ้นมากที่สุดในการกระจายข้อมูล แสดงว่าตัวเลขหรือค่าใดเป็นตัวเลขสูงสุดหรือพบมากที่สุดในการกระจายข้อมูล โหมดนี้ใช้สำหรับข้อมูลทุกประเภท

ตัวอย่างเช่นตัวอย่างชั้นเรียนของวิทยาลัยที่มีนักเรียนประมาณ 40 คน นักเรียนจะได้รับแบบทดสอบให้คะแนนและจัดกลุ่มตามมาตราส่วน 1-5 โดยเริ่มจากนักเรียนที่มีคะแนนน้อยที่สุด

มีการให้คะแนนดังนี้:

• คลัสเตอร์ 1: 5
• คลัสเตอร์ 2: 7
• คลัสเตอร์ 3: 13
• คลัสเตอร์ 4: 12
• คลัสเตอร์ 5: 3

Cluster 3 แสดงจำนวนสูงสุดของนักเรียนและดังนั้นโหมดคือ13 เผยให้เห็นว่านักเรียนจากทั้งหมด 40 คนนักเรียนส่วนใหญ่ได้รับการให้คะแนนในกลุ่ม 3

พารามิเตอร์และสถิติ

พารามิเตอร์ถูกใช้เพื่ออธิบายประชากรทั้งหมดที่กำลังศึกษา ตัวอย่างเช่นเราต้องการทราบความยาวเฉลี่ยของผีเสื้อ นี่เป็นพารามิเตอร์เนื่องจากระบุบางอย่างเกี่ยวกับประชากรผีเสื้อทั้งหมด

หาค่าพารามิเตอร์ได้ยาก แต่เราใช้สถิติที่เกี่ยวข้องเพื่อประมาณค่า สถิติอธิบายถึงกลุ่มตัวอย่างของประชากรในขณะที่พารามิเตอร์อธิบายประชากรทั้งหมด เนื่องจากจะไม่สามารถจับและวัดผีเสื้อทั้งหมดในโลกได้เราจึงสามารถจับผีเสื้อได้ 100 ตัวและวัดความยาวของมัน ความยาวเฉลี่ยของผีเสื้อ 100 ตัวเป็นสถิติที่เราสามารถใช้ในการอนุมานเกี่ยวกับความยาวของประชากรผีเสื้อทั้งหมด

โดยทั่วไปค่าของสถิติอาจแตกต่างกันไปในแต่ละตัวอย่างในขณะที่พารามิเตอร์ยังคงที่ ตัวอย่างเช่นผีเสื้อ 100 ตัวอย่างหนึ่งตัวอาจมีความยาวเฉลี่ย 6.5 มม. ในขณะที่ผีเสื้ออีก 100 ตัวอย่างจากภูมิภาคอื่นอาจมีความยาวเฉลี่ย 6.8 มม.

นอกจากนี้ผีเสื้อตัวอย่างขนาดเล็ก 50 ตัวอาจมีความยาวเฉลี่ย 7.0 มม. จากนั้นสถิติที่ได้จากกลุ่มตัวอย่างสามารถใช้ในการประมาณค่าพารามิเตอร์ของประชากรทั้งหมด

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

Finance เป็นผู้ให้บริการอย่างเป็นทางการของ Financial Modeling and Valuation Analyst (FMVA) ™FMVA® Certification เข้าร่วมนักเรียนกว่า 350,600 คนที่ทำงานใน บริษัท ต่างๆเช่นโปรแกรมการรับรองของ Amazon, JP Morgan และ Ferrari ซึ่งออกแบบมาเพื่อเปลี่ยนทุกคนให้เป็นนักวิเคราะห์ทางการเงินระดับโลก

หากต้องการเรียนรู้และพัฒนาความรู้ด้านการวิเคราะห์ทางการเงินเราขอแนะนำแหล่งข้อมูลด้านการเงินเพิ่มเติมด้านล่างนี้:

• การทดสอบสมมติฐานการทดสอบสมมติฐานการทดสอบสมมติฐานเป็นวิธีการอนุมานทางสถิติ ใช้เพื่อทดสอบว่าคำสั่งเกี่ยวกับพารามิเตอร์ประชากรถูกต้องหรือไม่ การทดสอบสมมติฐาน
• การทดสอบแบบไม่ใช้พารามิเตอร์ (Nonparametric Tests) ในทางสถิติการทดสอบแบบไม่ใช้พารามิเตอร์เป็นวิธีการวิเคราะห์ทางสถิติที่ไม่จำเป็นต้องมีการแจกแจงเพื่อให้เป็นไปตามสมมติฐานที่ต้องการในการวิเคราะห์
• การวิเคราะห์เชิงปริมาณการวิเคราะห์เชิงปริมาณการวิเคราะห์เชิงปริมาณคือกระบวนการรวบรวมและประเมินข้อมูลที่วัดได้และตรวจสอบได้เช่นรายได้ส่วนแบ่งการตลาดและค่าจ้างเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมและผลการดำเนินงานของธุรกิจ ในยุคของเทคโนโลยีข้อมูลการวิเคราะห์เชิงปริมาณถือเป็นแนวทางที่ต้องการในการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด
• การเลือกตัวอย่างอคติการเลือกตัวอย่างอคติอคติในการเลือกตัวอย่างคือความลำเอียงที่เป็นผลมาจากความล้มเหลวในการตรวจสอบให้แน่ใจว่าการสุ่มของตัวอย่างประชากรเป็นไปอย่างเหมาะสม ข้อบกพร่องของการเลือกตัวอย่าง