Diferencia entre el parámetro y la estadística

Parámetro vs estadístico

Considere estas preguntas; ¿Cuál es el ingreso promedio de una persona en su país, cuál es la altura promedio de las mujeres en el mundo y cuál es el peso promedio de los huevos producidos por ciertas razas de aves?? Es imposible hacer una encuesta que incluya todos los sujetos de interés. En el primer caso, son todas las personas de su país, en el segundo, todas las mujeres de su mundo, y en el tercero, todos los huevos producidos por esa raza de aves. Este conjunto más grande que contiene todos los elementos se conoce como la población en estadística Lingo.

Sin embargo, al elegir un número limitado de elementos de la población de tal manera que represente a todos los demás, podemos deducir las propiedades de la población analizando el subconjunto. Este subconjunto de la población se conoce como muestra. Las medidas de las estadísticas descriptivas se utilizan para resumir y explicar los principales atributos de la población.

Más sobre el parámetro

Una medida descriptiva (como media, modo o mediana) de una población se conoce como parámetro. Expresa numéricamente el valor de un atributo resumiendo los datos disponibles. Como se indicó anteriormente, es imposible considerar los valores para el atributo sobre toda la población. Por lo tanto, la muestra se usa para calcular las medidas y luego inferirlas en la población.

Sin embargo, en casos excepcionales, como un censo completo y pruebas estandarizadas, los parámetros se calculan a partir de la población.

En la teoría de la probabilidad clásica, un parámetro es una constante, pero tiene un "valor desconocido", que está determinado por las estimaciones basadas en muestras. En la probabilidad bayesiana moderna, los parámetros son variables aleatorias, y su incertidumbre se describe como una distribución.

Más sobre estadística

La estadística es una medida descriptiva de la muestra. A diferencia del parámetro, los valores de muestra se calculan a partir de la muestra aleatoria obtenida de la población. Más formalmente, se define como una función de la muestra, pero independiente de la distribución de la muestra.

En inferencia, las estadísticas actúan como el estimador de los parámetros. Media de muestra, varianza de muestra y desviación estándar, cuantiles como cuartiles y percentiles, y estadísticas de pedido como el máximo y mínimo pertenecen a la categoría de estadísticas de una muestra.

La observabilidad de las estadísticas es un factor importante que separa las estadísticas y el parámetro. En una población, el parámetro no es directamente observable, pero en una muestra, la estadística es fácilmente observable, la mayoría de las veces uno o dos cálculos de distancia. Además, las estadísticas tienen propiedades importantes, como integridad, suficiencia, consistencia, imparcialidad, robustez, conveniencia computacional, baja varianza y el error cuadrado medio es un mínimo.

¿Cuál es la diferencia entre el parámetro y la estadística??

• El parámetro es una medida descriptiva de la población, y las estadísticas son una medida descriptiva de una muestra.

• Los parámetros no son directamente calculables, pero las estadísticas son calculables y directamente observables.

• Los parámetros se deducen (inferen) de las estadísticas y las estadísticas como el estimador del parámetro de población. (La media de muestra (x ̅) actúa como el estimador de la media de la población µ)

• En el parámetro, los valores no son necesariamente iguales a los valores de muestra, sino aproximados.