Différence entre paramètre et statistique

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 volaille? Il est impossible de faire une enquête qui inclut tous les sujets d’intérêt. Dans le premier cas, ce sont toutes les personnes de votre pays, dans le second, toutes les femmes de votre monde et dans le troisième, tous les œufs produits par cette race de volaille. Cet ensemble plus vaste contenant tous les éléments est appelé population dans le jargon statistique.

Cependant, en choisissant un nombre limité d'éléments dans la population de manière à ce qu'elle représente tous les autres, nous pouvons en déduire les propriétés de la population en analysant le sous-ensemble. Ce sous-ensemble de la population est appelé échantillon. Les mesures des statistiques descriptives sont utilisées pour résumer et expliquer les principaux attributs de la population.

En savoir plus sur Parameter

Une mesure descriptive (telle que 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 prendre en compte les valeurs d'attribut pour l'ensemble de la population. Par conséquent, l'échantillon est utilisé pour calculer les mesures et ensuite les déduire dans la population.

Cependant, dans des cas exceptionnels, tels qu'un recensement complet et des tests standardisés, 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 les statistiques

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

En conclusion, 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 séparant les statistiques du 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. De plus, les statistiques ont des propriétés importantes telles que la complétude, la suffisance, la cohérence, l'absence de biais, la robustesse, la facilité de calcul, la faible variance et l'erreur quadratique moyenne est minimale..

Quelle est la différence entre Parameter et Statistic?

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

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