Parameter adalah komponen berguna dalam analisis statistik Konsep Statistik Asas untuk Kewangan Pemahaman yang kukuh mengenai statistik sangat penting dalam membantu kita memahami kewangan dengan lebih baik. Lebih-lebih lagi, konsep statistik dapat membantu pemantau memantau. Ia merujuk kepada ciri-ciri yang digunakan untuk menentukan populasi tertentu. Ia digunakan untuk menggambarkan ciri khas keseluruhan populasi. Semasa membuat kesimpulan mengenai populasi, parameter tidak diketahui kerana mustahil untuk mengumpulkan maklumat dari setiap anggota populasi. Sebaliknya, kami menggunakan statistik sampel yang diambil dari populasi untuk mendapatkan kesimpulan mengenai parameter tersebut.
Sebagai contoh, parameter boleh digunakan untuk menerangkan jumlah pinjaman yang diberikan kepada pelajar Universiti ABC. Dengan mengandaikan bahawa populasi universiti adalah 3.000, penyelidik dapat memulakan dengan mengira bantuan kewangan beberapa sampel populasi terpilih, atau sekitar 10 pelajar. Dengan tiga sampel masing-masing 10 pelajar, penyelidik dapat memperoleh nilai rata-rata $ 2,000, $ 1,200, dan $ 800. Pengkaji dapat menggunakan sampel ini untuk membuat kesimpulan mengenai parameter populasi.
Parameter Paling Lazim
Parameter yang paling biasa digunakan adalah ukuran kecenderungan pusat Kecenderungan Pusat Kecenderungan pusat adalah ringkasan deskriptif dari set data melalui satu nilai yang mencerminkan pusat penyebaran data. Bersamaan dengan kebolehubahan. Langkah-langkah ini meliputi rata-rata, median, dan mod, dan mereka digunakan untuk menggambarkan bagaimana data berkelakuan dalam sebaran. Mereka dibincangkan di bawah:
1. Maksud
Rata-rata juga disebut sebagai rata-rata, dan itu adalah yang paling umum digunakan di antara tiga ukuran kecenderungan pusat. Penyelidik menggunakan parameter untuk menerangkan pengagihan data nisbah Nisbah Kewangan Nisbah kewangan dibuat dengan penggunaan nilai berangka yang diambil dari penyata kewangan untuk mendapatkan maklumat yang bermakna mengenai syarikat dan selang waktu.
Purata diperoleh dengan menjumlahkan dan membahagi nilai dengan jumlah skor. Contohnya, dalam lima isi rumah yang terdiri daripada 5, 2, 1, 3, dan 2 anak, rata-rata dapat dikira seperti berikut:
= (5 + 2 + 1 + 3 + 2) / 5
= 13/5
= 2.6
2. Median
Median digunakan untuk mengira pemboleh ubah yang diukur dengan Ordinal Ordinal Data Dalam statistik, data ordinal adalah jenis data di mana nilainya mengikuti susunan semula jadi. Salah satu ciri data ordinal yang paling terkenal adalah skala selang, atau nisbah. Ia diperoleh dengan menyusun data dari yang terendah hingga yang paling tinggi dan kemudian memilih nombor di tengah. Sekiranya jumlah titik data adalah nombor ganjil, median biasanya nombor tengah. Sekiranya nombor adalah genap, median diperoleh dengan menjumlahkan dua nombor di tengah dan membahagikannya dengan dua untuk mendapatkan nilai min.
Median kebanyakannya digunakan apabila terdapat beberapa titik data yang berbeza. Contohnya, semasa mengira median pelajar yang memasuki kuliah, mungkin ada bahagian pelajar yang lebih tua daripada yang lain. Menggunakan min boleh memutarbelitkan nilai kerana akan menunjukkan bahawa usia rata-rata pelajar yang memasuki kuliah menjadi lebih tinggi, sedangkan menggunakan median dapat memberikan gambaran yang lebih benar tentang keadaan.
Sebagai contoh, mari kita temui usia pertengahan pelajar memasuki kolej untuk pertama kalinya, memandangkan nilai sepuluh pelajar berikut:
17, 17, 18, 19, 19, 20, 21, 25, 28, 32
Nilai median di atas adalah (19 + 20) / 2 = 19.5 .
Mod
Mod adalah nombor yang paling banyak berlaku dalam pengedaran data. Ini menunjukkan nombor atau nilai apa yang paling tinggi dalam jumlah atau yang paling biasa dalam pengedaran data. Mod digunakan untuk sebarang jenis data.
Sebagai contoh, mari kita ambil contoh kelas kuliah dengan kira-kira 40 pelajar. Pelajar diberi ujian ujian, dinilai, dan kemudian dikelompokkan pada skala 1-5, bermula dengan pelajar dengan jumlah markah terendah.
Markah digredkan seperti berikut:
- Kluster 1: 5
- Kluster 2: 7
- Kluster 3: 13
- Kluster 4: 12
- Kluster 5: 3
Kluster 3 menunjukkan bilangan pelajar tertinggi dan, oleh itu, modinya adalah 13 orang . Ini menunjukkan bahawa daripada 40 pelajar, sebahagian besar pelajar dinilai di kluster 3.
Parameter dan Statistik
Parameter digunakan untuk menggambarkan keseluruhan populasi yang sedang dikaji. Sebagai contoh, kami ingin mengetahui panjang rata-rata rama-rama. Ini adalah parameter kerana menyatakan sesuatu mengenai keseluruhan populasi rama-rama.
Parameter sukar diperoleh, tetapi kami menggunakan statistik yang sesuai untuk menganggarkan nilainya. Statistik menggambarkan sampel populasi, sementara parameter menggambarkan keseluruhan populasi. Oleh kerana mustahil untuk menangkap dan mengukur semua rama-rama di dunia, kita dapat menangkap 100 rama-rama dan mengukur panjangnya. Panjang min bagi 100 rama-rama adalah statistik yang dapat kita gunakan untuk membuat kesimpulan mengenai panjang keseluruhan populasi rama-rama.
Biasanya, nilai statistik dapat berbeza dari satu sampel ke sampel yang lain, sementara parameternya tetap tetap. Sebagai contoh, satu sampel 100 rama-rama mungkin mempunyai panjang rata-rata 6.5 mm, sementara sampel lain 100 rama-rama dari wilayah lain mungkin mempunyai panjang rata-rata 6.8 mm.
Juga, sampel yang lebih kecil dari 50 rama-rama mungkin mempunyai panjang purata 7.0 mm. Statistik yang diperoleh dari sampel populasi kemudian dapat digunakan untuk menganggar parameter keseluruhan populasi.
Lebih Banyak Sumber
Finance adalah penyedia rasmi Pensijilan Pemodelan dan Penilaian Kewangan (FMVA) ™ Sertifikasi FMVA® Sertai 350,600+ pelajar yang bekerja untuk syarikat seperti program pensijilan Amazon, JP Morgan, dan Ferrari, yang direka untuk mengubah sesiapa sahaja menjadi penganalisis kewangan bertaraf dunia.
Untuk terus belajar dan mengembangkan pengetahuan anda mengenai analisis kewangan, kami sangat mengesyorkan sumber kewangan tambahan di bawah:
- Uji Hipotesis Uji Hipotesis Ujian Hipotesis adalah kaedah inferens statistik. Ia digunakan untuk menguji apakah pernyataan mengenai parameter populasi betul. Ujian hipotesis
- Ujian Nonparametrik Ujian Non Parametrik Dalam statistik, ujian nonparametrik adalah kaedah analisis statistik yang tidak memerlukan sebaran untuk memenuhi andaian yang diperlukan untuk dianalisis
- Analisis Kuantitatif Analisis Kuantitatif Analisis kuantitatif adalah proses mengumpulkan dan menilai data yang dapat diukur dan dapat disahkan seperti pendapatan, bahagian pasaran, dan upah untuk memahami tingkah laku dan prestasi perniagaan. Pada era teknologi data, analisis kuantitatif dianggap sebagai pendekatan pilihan untuk membuat keputusan yang tepat.
- Bias Pemilihan Sampel Bias Pemilihan Sampel Bias pemilihan sampel adalah bias yang disebabkan oleh kegagalan untuk memastikan pengacakan sampel populasi yang tepat. Kelemahan pemilihan sampel
