పారామితి నిర్వచనం

పారామితులు గణిత వ్యక్తీకరణలో కనిపించే వేరియబుల్స్ మరియు స్థిరాంకాలుగా నిర్వచించబడ్డాయి, దాని వైవిధ్యం సమస్యకు భిన్నమైన పరిష్కారాలను అందిస్తుంది. ఈ విధంగా, ఒక పరామితి అనేది వేరియబుల్ యొక్క అధ్యయనం నుండి పొందిన అపారమైన సమాచారం యొక్క సంఖ్యా ప్రాతినిధ్యాన్ని ఊహిస్తుంది. దీని గణన సాధారణంగా జనాభా నుండి పొందిన డేటా నుండి గతంలో వివరించబడిన అంకగణిత సూత్రం ద్వారా నిర్వహించబడుతుంది.

కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామింగ్ రంగంలో, ఒక ప్రక్రియ యొక్క అంతర్గత లక్షణాన్ని సూచించడానికి పారామీటర్ అనే పదం విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది.

పారామితులు ఎందుకు ముఖ్యమైనవి?

ఒక గణిత శాస్త్రజ్ఞుడు వేరియబుల్ యొక్క అధ్యయనాన్ని పరిగణించినప్పుడు, అతను క్రమరహిత మార్గంలో సమర్పించబడిన అనేక డేటాను ఎదుర్కోవలసి ఉంటుంది. అందుకే ఆ సమాచారంతో మునుపటి పని అవసరం, దానిని తగ్గించడం మరియు ఆర్డర్ చేయడం, సరళమైన మరియు మరింత సమర్థవంతమైన మార్గంలో పని చేయడానికి.

పరామితిలో ప్రారంభ డేటా యొక్క ఏకాగ్రత వాటిలో ఉన్న సమాచారంలో కొంత భాగాన్ని కోల్పోయేలా చేసినప్పటికీ, నమూనాల మధ్య పోలికలు చేయడం లేదా డేటా యొక్క క్యారెక్టరైజేషన్‌ను అనుమతించడం ద్వారా ఇది బాగా భర్తీ చేయబడుతుంది.

ప్రధాన గణాంక పారామితులు

గణాంకాలలో, మూడు పెద్ద సమూహాల పారామితులను వేరు చేయవచ్చు: స్థానం, వ్యాప్తి మరియు ఆకారం.

స్థాన కొలతలు డేటా ఎక్కువగా సమూహం చేయబడిన విలువను గుర్తించడం సాధ్యం చేస్తుంది. చెదరగొట్టే పారామితులు రెండు రకాలు: కేంద్ర ధోరణి (సగటు, మోడ్ మరియు మధ్యస్థ) మరియు కేంద్రేతర స్థానం (శాతాలు, డెసిల్స్ మరియు క్వార్టైల్స్) కలిగినవి.

వారి వంతుగా, చెదరగొట్టే చర్యలు డేటా పంపిణీని సంగ్రహించడానికి ఉపయోగపడతాయి. ఈ పారామితులతో సమస్య ఏమిటంటే, సమాచారాన్ని అతిగా సరళీకరించడం ద్వారా అవి సరిపోవు, కాబట్టి డేటా యొక్క వైవిధ్యతపై సమాచారాన్ని అందించే ఇతర అనుబంధ పారామితులతో పాటుగా ఉండటం అవసరం.

విక్షేపణ పారామితులలో చాలా ముఖ్యమైనవి వైవిధ్యం, ప్రామాణిక విచలనం, వైవిధ్యం యొక్క గుణకాలు మరియు పరిధి.

చివరగా, ఆకార పారామితులు డేటా హిస్టోగ్రాం ఆకారాన్ని సూచిస్తాయి, అత్యంత సాధారణ ప్రాతినిధ్యం గాస్సియన్ బెల్. ఇక్కడ వక్రత మరియు కుర్టోసిస్ యొక్క గుణకాలను హైలైట్ చేయడం విలువ.

అదనంగా, అసమానతను కొలవడానికి గిని సూచిక వంటి నిర్దిష్ట ప్రయోజనం కోసం ఉపయోగించే ఇతర గణాంక పారామితులు ఉన్నాయి.

ఫోటోలు: iStock - mediaphotos / Jovanmandic