Un paràmetre es considera essencial en totes les àrees, és un indicatiu ben marcat per aconseguir avaluar o valorar una situació particular. Per exemple, a partir d'un paràmetre, una determinada circumstància pot ser entesa o col·locada en perspectiva per a la seva comprensió o classificació. En el camp o la branca de la programació d'ordinadors, l'ús d'aquest terme (paràmetre) està; àmpliament estès i s'usa per referir-se a una propietat intrínseca d'un procediment.
La definició de paràmetre pot ser una mica complicada, ja que es tracta d'un dada considerat com una cosa orientatiu i imprescindible pel fet que amb ell es duen a terme avaluacions, valoracions i fins i tot conclusions d'una situació determinada. És des d'aquesta referència que es pot comprendre sota una perspectiva específica les coses que s'estan investigant. Un exemple de la definició de paràmetre és el següent: "La investigació s'està duent a terme, però, no hi ha un paràmetre específic que permeti aclarir els fets". Amb això queda clar que sense aquest factor, no es pot resoldre cap conflicte.
Què és un paràmetre estadístic
Taula de Continguts
En l'apartat anterior es va parlar una mica sobre el què és un paràmetre i com es pot incloure aquesta paraula en les converses habituals, ara és moment d'esmentar tot el relacionat a l' paràmetre estadístic i quina és la diferència en el significat de paràmetre que es va esmentar amb anterioritat. Quan es tracta d'estadística, aquesta referència fa al·lusió a un nombre que aconsegueix resumir una quantitat considerable de dades obtingudes de les variables estadístiques calculades. Per calcular aquest número, es necessita d'una fórmula aritmètica, aquesta última s'obté calculant les dades de la població objecte d'estudi.
L' objectiu imperatiu de l'estadística és elaborar un model realista, a causa d'això, les dades estadístiques es converteixen en una conseqüència que no es pot evitar. Els paràmetres en matemàtica i en qualsevol de les seves branques són indispensables per mantenir ordre en les dades que s'obtenen de cada càlcul, més encara si aquestes referències són el resultat d'estudis d'una comunitat determinada. Tenint en compte això, aquest factor a més de brindar un idea generalitzada de la població global, possibilita una anàlisi comparativa per realitzar diferents estimacions sobre el model de la realitat que es pretén crear.
Ara, com tota ciència, estudi o càlcul, aquesta dada necessita d'una sèrie de regles per poder funcionar i no ser confós amb qualsevol altre anàlisi matemàtica. Sense aquestes regles, tot el càlcul obtingut seria completament erroni i no s'estaria davant d'un paràmetre estadístic.
Regles d'un paràmetre estadístic
Cada referència numèrica ha de tenir certes regles per a ser aplicable, una d'elles és que no es necessita d'ambigüitats per al seu càlcul, només es necessita d'una bona fórmula aritmètica per aconseguir-ho. No s'ha d'ignorar cap observació vital de l'estudi, és a dir, la dada té un caràcter molt general i tot és important. Pot ser objecte d'interpretació, el seu càlcul pot manipular fàcilment amb el àlgebra i, finalment, les dades pot arribar a ser sensibles a les fluctuacions de les mostres, això vol dir que les mostres estadístiques poden variar i que aquests tenen influència en els paràmetres.
Tipus de paràmetres estadístics
Així com existeixen aquestes dades, també estan els seus tipus i les maneres correctes de identificar-los i aplicar-los, el primer és el paràmetre de posició, el qual s'encarrega de identificar el valor total en el qual s'agrupen les dades que es pretenen calcular, és a dir, trobar el valor que els ordena i representa. Aquest tipus de referència es divideix en dos vessants: Mesures de tendència central i mesures de tendència no central, punts seran explicats més endavant. A diferència del que s'ha explicat a l'apartat anterior, aquestes dades no han de coincidir obligatòriament amb els resultats de la variable.
Tampoc pot usar-se amb un caràcter genèric per realitzar pronòstics. L'ús dels diferents paràmetres queda a elecció de l'subjecte. La segona vessant és el de dispersió. Aquest té en compte la mesura en què s'agrupen totes les dades obtingudes al voltant de la valor central de l'càlcul. Aquest vessant es classifica en dos aspectes més, dispersió absoluta i dispersió relativa, en la primera es necessita de la companyia d'una dada de disposició i no abasta comparacions entre les mostres obtingudes. En la segona es parla de mesures adimensionals i en elles si es poden fer comparacions.
Al coeficient de curtosi, també conegut com apuntament, es busca trobar les mesures de com s'aconsegueixen repartir les repeticions relatives de les dades entre els extrems i el centre. La campana de Gauss forma part de el punt de comparació entre totes les referències trobades. La curtosi té 3 categories molt importants, aquestes són distribució mesocúrtica, també coneguda com apuntament normal, distribució leptocúrtica, representada pel apuntament positiu i, finalment, distribució platicúrtica, el qual fa referència a un apuntament negatiu. Junts li donen sentit a la curtosi com a característica de l'paràmetre de forma.
El coeficient d'asimetria, es basa en permetre el descobriment de les dades i si aquests estan ordenats de forma simètrica d'acord al seu valor central, la qual generalment és una mesura asimètrica. Per poder saber el grau d'asimetria d'aquestes dades, és imperatiu el càlcul de coeficient d'asimetria. Les dades proporcionades són simètrics d'acord a la mitjana, ara bé, la suma de tots els cubs de desviacions d'acord a la mateixa mitjana, ha de ser nul·la. Si es busca una asimetria positiva, la mitjana ha d'estar a la dreta de la mitjana.
Després, de manera gràfica s'obtindrà un histograma amb una forma en L i la seva terminació directe a la dreta. Finalment, per obtenir una asimetria negativa, la mitjana ha de ser indiscutiblement inferior a la mitjana i l'histograma que concloent serà amb forma de J amb la terminació cap a l'esquerra.
Exemples de paràmetres estadístics
Si es prenen algunes mostres d'una comunitat perfectament distribuïda, la mitjana d'aquesta prova és un estadístic directe. El valor que representa aquesta mostra és un estimat de la mitjana d'aquesta població, a això se li crida paràmetre poblacional. Si s'arriben a prendre altres mostres, aquest valor canviarà de manera aleatòria i la seva distribució a la probabilitat es basarà en la prova en qüestió. Aquesta distribució va a representar totes les dades obtingudes i si la comunitat principal és normal, la distribució d'aquesta mostra també haurà de ser normal. Cada pas es complementa amb el següent.
Elements d'un paràmetre estadístic
Així com aquestes dades tenen regles i tipus, també tenen una sèrie d'elements indispensables per obtenir certs valors d'una població determinada, aquests elements es distribueixen de mitjana, la moda i la mitjana, les tres formen part de les mesures de tendència central. Ara bé, també existeixen les mesures de tendència no central que estan conformades per quartils, decils i percentils. Per abastar tot aquest contingut es desglossen cadascun dels elements, de manera que es pugui entendre a cabalidad tot el referent a ells.
mitjana
Es tracta de la mitjana aritmètica i és coneguda per ser bastant estesa, té una sèrie de propietats o elements, aquests van referits a la senzillesa del seu càlcul causa de la intervenció de totes les dades, és interpretat com un centre de masses o base de equilibri del conjunt determinat de dades que s'estan calculant. També aconsegueix minimitzar qualsevol desviació quadràtica de les referències i és susceptible a canvis d'escala i origen. També és susceptible quan els valors de la variable són summament extrems.
la moda
Es tracta d'una referència bastant repetida i el valor de la seva variable té una freqüència absoluta, per això porta el nom de moda, perquè en si, és el que més es porta. Calcular la moda és realment senzill, ja que només cal realitzar un recompte per trobar les dades corresponents. Les propietats de la moda són la interpretació i càlcul senzill, depèn de les freqüències i gràcies a això pot calcular variables qualitatives, encara que existeixin dades més grans, el seu valor és independent, això converteix a la moda en un element susceptible de les variacions de mostres.
la mitjana
S'està enfront de la mitjana quan al menys la meitat de les dades obtingudes tenen un valor variable molt per sota de si mateixos, només quan els valors es mantenen en un ordre de menys a més. Un dels exemples de paràmetres estadístics és el càlcul de la mitjana d'una família, el mètode és senzill, només s'ha d'ubicar el valor central. Les qualitats o propietats de la mitjana es refereixen a la gairebé nul·la afectació per dispersió i la no susceptibilitat que la mitjana present oscil·lacions motivat als valors de la seva variable.
Mesures de posició no central
Aquests no són més que valors que se situen molt per sota de si en determinades quantitats de dades. És un punt més general de l' concepte de mitjana que s'ha proporcionat anteriorment, ja que aquesta només deixa per sota a l'50% de la distribució de les dades, mentre que els quantils ho fan per qualsevol percentatge. Per diferenciar els quartils, decils i percentils, es té en compte les parts en què es divideixen. Els quartils es divideixen en 4 parts, els decils en 10 i els percentils en cent.
Aplicació dels paràmetres
Els paràmetres pot aplicar-se en diferents àrees, bé sigui en qüestions numèrica o pel simple ús de la paraula en converses habituals. En aquest apartat s'esmentaran algunes de les àrees en què s'utilitzen els paràmetres, com són les seves aplicacions i la manera d'identificar si s'està davant d'un sinònim de paràmetre o no. Cal recordar que, d'acord a la branca o ciència que es refereixi, aquests dada poden cridar-se de diferents maneres.
paràmetres informàtics
Quan de computació es tracta, aquestes dades són coneguts com arguments i es tracten de variables que són utilitzades per rebre els valors d'ingrés d'una determinada rutina, mètode o subrutina. Les rutines invocantes seran el mètode d'enviament d'aquests valors. La subrutina, d'altra banda, pren tots els valors que li han estat assignats a les seves dades per aconseguir alterar el seu comportament en el temps d'execució.
Paràmetres de xarxa
Es tracta del que es coneix com la distància permanent entre cel·les unitàries d'acord a l'estructura cristal·lina que aquestes tenen. Les xarxes posseeixen 3 paràmetres, les quals són representades en a, bic, però hi ha un element especials a les xarxes cúbiques i és que per a elles, totes les dades són certament iguals, per això, la manera correcta de referir-se a ells és mitjançant la a. Pel que fa a les xarxes cristal·lines hexagonals, les dades i b es consideren idèntics, en aquest sentit, només es tenen en compte el ai el c.
paràmetre poblacional
No és més que el valor verídic de la mitjana d'una població determinada. Quan les característiques dominants d'aquesta població són desconegudes, els valors poden calcular mitjançant les mostres.
En totes aquestes àrees es troben algun tipus de sinònim de paràmetre per ubicar-o identificar-los segons sigui el cas, per exemple, dades, referències, indicadors, mesures o factors.
