O que é parâmetro?

Um parâmetro é um componente útil da análise estatística. Conceitos básicos de estatística para finanças Um conhecimento sólido de estatística é crucialmente importante para nos ajudar a entender melhor as finanças. Além disso, os conceitos de estatísticas podem ajudar os investidores a monitorar. Refere-se às características que são usadas para definir uma determinada população. É usado para descrever uma característica específica de toda a população. Ao fazer uma inferência sobre a população, o parâmetro é desconhecido porque seria impossível coletar informações de todos os membros da população. Em vez disso, usamos uma estatística de uma amostra retirada da população para obter uma conclusão sobre o parâmetro.

Parâmetro

Por exemplo, um parâmetro pode ser usado para descrever o valor médio dos empréstimos concedidos aos alunos da Universidade ABC. Supondo que a população da universidade seja de 3.000, o pesquisador pode começar calculando o auxílio financeiro de algumas amostras selecionadas da população, ou cerca de 10 alunos. Com três amostras de 10 alunos cada, o pesquisador pode obter uma média de $ 2.000, $ 1.200 e $ 800. O pesquisador pode usar essa média amostral para fazer uma inferência sobre o parâmetro da população.

Parâmetros mais comuns

Os parâmetros mais comumente usados ​​são as medidas de tendência central. Tendência central A tendência central é um resumo descritivo de um conjunto de dados por meio de um único valor que reflete o centro da distribuição dos dados. Junto com a variabilidade. Essas medidas incluem média, mediana e modo, e são usadas para descrever como os dados se comportam em uma distribuição. Eles são discutidos abaixo:

1. Média

A média também é conhecida como média e é a mais comumente usada entre as três medidas de tendência central. Os pesquisadores usam o parâmetro para descrever a distribuição dos dados dos índices Índices financeiros Os índices financeiros são criados com o uso de valores numéricos retirados das demonstrações financeiras para obter informações significativas sobre uma empresa e intervalos.

A média é obtida somando e dividindo os valores pelo número de pontuações. Por exemplo, em cinco famílias que compreendem 5, 2, 1, 3 e 2 crianças, a média pode ser calculada da seguinte forma:

= (5 + 2 + 1 + 3 + 2) / 5

= 13/5

= 2,6

2. Mediana

A mediana é usada para calcular variáveis ​​que são medidas com dados ordinais ordinais Em estatísticas, dados ordinais são o tipo de dados em que os valores seguem uma ordem natural. Uma das características mais notáveis ​​dos dados ordinais são escalas de intervalo ou proporção. É obtido organizando os dados do menor para o maior e, em seguida, escolhendo o (s) número (s) no meio. Se o número total de pontos de dados for um número ímpar, a mediana geralmente é o número do meio. Se os números forem pares, a mediana é obtida somando os dois números do meio e dividindo-os por dois para obter a média.

A mediana é usada principalmente quando há alguns pontos de dados diferentes. Por exemplo, ao calcular a mediana de alunos entrando na faculdade, pode haver uma seção de alunos mais velha do que o resto. Usar a média pode distorcer os valores, pois mostrará que a idade média dos alunos que entram na faculdade é mais alta, enquanto que usar a mediana pode dar uma reflexão mais fiel da situação.

Por exemplo, vamos encontrar a idade média dos alunos que entram na faculdade pela primeira vez, dados os seguintes valores de dez alunos:

17, 17, 18, 19, 19, 20, 21, 25, 28, 32

A mediana dos valores acima é (19 + 20) / 2 = 19,5 .

Modo

O modo é o número com maior ocorrência em uma distribuição de dados. Mostra qual número ou valor é o mais alto em número ou mais comum na distribuição de dados. O modo é usado para qualquer tipo de dados.

Por exemplo, vamos dar o exemplo de uma turma de faculdade com cerca de 40 alunos. Os alunos recebem um exame de teste, recebem notas e são agrupados em uma escala de 1 a 5, começando com os alunos com o menor número de notas.

As notas são classificadas da seguinte forma:

  • Cluster 1: 5
  • Cluster 2: 7
  • Cluster 3: 13
  • Cluster 4: 12
  • Cluster 5: 3

O cluster 3 mostra o maior número de alunos e, portanto, a moda é 13 . Isso revela que de 40 alunos, a maioria dos alunos foi avaliada no cluster 3.

Parâmetros e estatísticas

Um parâmetro é usado para descrever toda a população em estudo. Por exemplo, queremos saber o comprimento médio de uma borboleta. Este é um parâmetro porque afirma algo sobre toda a população de borboletas.

Os parâmetros são difíceis de obter, mas usamos a estatística correspondente para estimar seu valor. Uma estatística descreve uma amostra de uma população, enquanto um parâmetro descreve toda a população. Como será impossível capturar e medir todas as borboletas do mundo, podemos pegar 100 borboletas e medir seu comprimento. O comprimento médio das 100 borboletas é uma estatística que podemos usar para fazer uma inferência sobre o comprimento de toda a população de borboletas.

Normalmente, o valor de uma estatística pode variar de uma amostra para outra, enquanto o parâmetro permanece fixo. Por exemplo, uma amostra de 100 borboletas pode ter um comprimento médio de 6,5 mm, enquanto outra amostra de 100 borboletas de outra região pode ter um comprimento médio de 6,8 mm.

Além disso, uma amostra menor de 50 borboletas pode ter um comprimento médio de 7,0 mm. A estatística obtida da amostra da população pode então ser usada para estimar o parâmetro de toda a população.

Mais recursos

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Para continuar aprendendo e desenvolvendo seu conhecimento de análise financeira, recomendamos enfaticamente os recursos financeiros adicionais abaixo:

  • Teste de hipóteses Teste de hipóteses O teste de hipóteses é um método de inferência estatística. É usado para testar se uma afirmação sobre um parâmetro de população está correta. Testando hipóteses
  • Testes não paramétricos Testes não paramétricos Em estatística, os testes não paramétricos são métodos de análise estatística que não requerem uma distribuição para atender aos pressupostos necessários para serem analisados
  • Análise Quantitativa Análise Quantitativa A análise quantitativa é o processo de coleta e avaliação de dados mensuráveis ​​e verificáveis, como receitas, participação no mercado e salários, a fim de compreender o comportamento e o desempenho de um negócio. Na era da tecnologia de dados, a análise quantitativa é considerada a abordagem preferida para tomar decisões informadas.
  • Viés de seleção de amostra Viés de seleção de amostra O viés de seleção de amostra é o viés que resulta da falha em garantir a randomização adequada de uma amostra populacional. As falhas da seleção da amostra

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