అన్ని ప్రాంతాలలో ఒక పరామితి అవసరమని భావిస్తారు, ఇది ఒక నిర్దిష్ట పరిస్థితిని అంచనా వేయడానికి లేదా అంచనా వేయడానికి బాగా గుర్తించబడిన సూచిక. ఉదాహరణకు, ఒక పరామితి నుండి, ఒక నిర్దిష్ట పరిస్థితిని అర్థం చేసుకోవచ్చు లేదా దాని అవగాహన లేదా వర్గీకరణ కోసం దృక్పథంలో ఉంచవచ్చు. కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామింగ్ యొక్క ఫీల్డ్ లేదా బ్రాంచ్‌లో, ఈ పదం (పరామితి) యొక్క ఉపయోగం; విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది మరియు ఒక విధానం యొక్క అంతర్గత ఆస్తిని సూచించడానికి ఉపయోగిస్తారు.
పరామితి యొక్క నిర్వచనం కొంచెం క్లిష్టంగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే ఇది సూచించే మరియు అవసరమైనదిగా పరిగణించబడే సమాచార భాగం ఎందుకంటే ఇది ఇచ్చిన పరిస్థితి యొక్క మూల్యాంకనాలు, అంచనాలు మరియు తీర్మానాలను నిర్వహించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ సూచన నుండి దర్యాప్తు చేయబడుతున్న విషయాలను నిర్దిష్ట కోణం నుండి అర్థం చేసుకోవచ్చు. పరామితి యొక్క నిర్వచనం యొక్క ఉదాహరణ క్రిందిది: "దర్యాప్తు జరుగుతోంది, అయితే, వాస్తవాలను స్పష్టం చేయడానికి నిర్దిష్ట పారామితి లేదు." ఈ అంశం లేకుండా, ఎటువంటి సంఘర్షణను పరిష్కరించలేమని దీనితో స్పష్టమవుతుంది.
గణాంక పరామితి అంటే ఏమిటి
విషయ సూచిక
మునుపటి విభాగంలో, మేము ఒక పరామితి ఏమి మరియు ఆ పదం సాధారణ సంభాషణలలో ఎలా చేరుస్తారు గురించి ఒక బిట్ మాట్లాడుకున్నారు, ఇప్పుడు ప్రస్తావన అన్నింటికీ సంబంధించిన సమయం గణాంక పారామితి మరియు పారామితి యొక్క అర్ధాన్ని తేడా ఏమిటి పేర్కొనబడిన గతంలో. గణాంకాల విషయానికి వస్తే, ఈ సూచన లెక్కించిన గణాంక చరరాశుల నుండి పొందిన గణనీయమైన డేటాను సంగ్రహించడానికి నిర్వహించే సంఖ్యను సూచిస్తుంది. ఈ సంఖ్యను లెక్కించడానికి, అంకగణిత సూత్రం అవసరం, రెండోది అధ్యయనంలో ఉన్న జనాభా డేటాను లెక్కించడం ద్వారా పొందబడుతుంది.
గణాంకాల యొక్క అత్యవసర లక్ష్యం వాస్తవిక నమూనాను అభివృద్ధి చేయడమే, ఈ కారణంగా, గణాంక డేటా ఒక పరిణామంగా మారుతుంది. ప్రతి గణన నుండి పొందిన డేటాలో క్రమాన్ని నిర్వహించడానికి గణితంలో మరియు దానిలోని ఏదైనా శాఖలలోని పారామితులు చాలా అవసరం, ఈ సూచనలు ఒక నిర్దిష్ట సమాజంలో అధ్యయనాల ఫలితమైతే. దీనిని పరిగణనలోకి తీసుకుంటే, ఈ అంశం, ప్రపంచ జనాభా గురించి సాధారణీకరించిన ఆలోచనను అందించడంతో పాటు, సృష్టించడానికి ఉద్దేశించిన వాస్తవికత యొక్క నమూనాపై వేర్వేరు అంచనాలను రూపొందించడానికి తులనాత్మక విశ్లేషణను అనుమతిస్తుంది.
ఇప్పుడు, అన్ని సైన్స్, స్టడీ లేదా లెక్కింపుల మాదిరిగానే, ఈ డేటా సరిగ్గా పనిచేయడానికి మరియు ఇతర గణిత విశ్లేషణలతో గందరగోళం చెందకుండా ఉండటానికి నియమాల శ్రేణి అవసరం. ఈ నియమాలు లేకుండా, పొందిన అన్ని లెక్కలు పూర్తిగా తప్పు మరియు ఇది గణాంక పరామితి ముందు ఉండదు.
గణాంక పరామితి యొక్క నియమాలు
ప్రతి సంఖ్యా సూచన వర్తించేలా కొన్ని నియమాలను కలిగి ఉండాలి, వాటిలో ఒకటి దాని గణనకు ఎటువంటి అస్పష్టతలు అవసరం లేదు, అది సాధించడానికి మంచి అంకగణిత సూత్రాన్ని మాత్రమే తీసుకుంటుంది. అధ్యయనం యొక్క ముఖ్యమైన పరిశీలనను విస్మరించకూడదు, అనగా, డేటా చాలా సాధారణ లక్షణాన్ని కలిగి ఉంది మరియు ప్రతిదీ ముఖ్యమైనది. దీనిని అర్థం చేసుకోవచ్చు, దాని గణనను బీజగణితంతో సులభంగా మార్చవచ్చు మరియు చివరకు, డేటా నమూనాలలో హెచ్చుతగ్గులకు సున్నితంగా మారుతుంది, దీని అర్థం గణాంక నమూనాలు మారవచ్చు మరియు ఇవి పారామితులపై ప్రభావం చూపుతాయి.
గణాంక పారామితుల రకాలు
ఈ డేటా ఉనికిలో కేవలం అక్కడ కూడా వారి రకాల మరియు సరైన మార్గాలను గుర్తించడానికి మరియు దరఖాస్తు వాటిని, మొదటి ఉంది స్థానం పారామితి నిర్వర్తించే, అని మొత్తం విలువ డేటా ఉన్నదో లెక్కించబడతాయి దీనిలో, గుర్తించడం,, వాటిని ఆదేశించే మరియు సూచించే విలువను కనుగొనండి. ఈ రకమైన సూచన రెండు కోణాలుగా విభజించబడింది: కేంద్ర ధోరణి యొక్క కొలతలు మరియు కేంద్రేతర ధోరణి యొక్క కొలతలు, పాయింట్లు తరువాత వివరించబడతాయి. మునుపటి విభాగంలో వివరించినట్లు కాకుండా, ఈ డేటా వేరియబుల్ ఫలితాలతో సమానంగా ఉండవలసిన అవసరం లేదు.
భవిష్యత్ చేయడానికి సాధారణ అక్షరంతో ఉపయోగించలేరు. విభిన్న పారామితుల ఉపయోగం విషయం వరకు ఉంటుంది. రెండవ వాలు చెదరగొట్టడం. పొందిన మొత్తం డేటా గణన యొక్క కేంద్ర విలువ చుట్టూ ఎంతవరకు వర్గీకరించబడిందో ఇది పరిగణనలోకి తీసుకుంటుంది. ఈ వాలు మరో రెండు అంశాలలో వర్గీకరించబడింది, సంపూర్ణ చెదరగొట్టడం మరియు సాపేక్ష విక్షేపం, మొదటిదానిలో కంపెనీకి స్థానభ్రంశం డేటా అవసరం మరియు పొందిన నమూనాల మధ్య పోలికలను కలిగి ఉండదు. రెండవదానిలో, కొలతలు లేని చర్యల గురించి మరియు పోలికలు చేయగలిగితే వాటిలో మాట్లాడుతాము.
కుర్టోసిస్ను గుణకం, కూడా పాయింటింగ్ అని పిలుస్తారు, డేటా యొక్క సంబంధిత పునరావృత్తులు తీవ్రతలు మరియు సెంటర్ మధ్య ఎలా పంపిణీ చేస్తారు చర్యలు కనుగొనేందుకు ప్రయత్నిస్తుంది. గాస్సియన్ బెల్ అన్ని దొరకలేదు సూచనలు మధ్య పోలిక పాయింట్ భాగంగా ఉంది. కుర్టోసిస్ను, 3 చాలా ముఖ్యమైన వర్గములు ఈ లక్ష్యంతో ఒక ప్రతికూల సూచించే నిశ్చయమైన లక్ష్యంతో మరియు, చివరకు, platicurtic పంపిణీ, ద్వారా ప్రాతినిధ్యం mesocúrtic పంపిణీ, సాధారణ లక్ష్యంతో leptokurtic పంపిణీ అని పిలుస్తారు, ఉన్నాయి. కలిసి వారు కుర్టోసిస్ను ఆకార పరామితి యొక్క లక్షణంగా భావిస్తారు.
తోసేస్తాం గుణకం అనుమతిస్తుంది ఆధారంగా డేటా యొక్క ఆవిష్కరణ మరియు వారు సాధారణంగా ఒక అసమాన ప్రమాణం వారి కేంద్ర విలువ ప్రకారం ఏదంటే ఆదేశాలు ఉంటే. ఈ డేటా యొక్క అసమానత యొక్క స్థాయిని తెలుసుకోవటానికి, అసమానత యొక్క గుణకాన్ని లెక్కించడం అత్యవసరం. అందించిన డేటా సగటు ప్రకారం సుష్ట, అయితే, ఒకే సగటు ప్రకారం అన్ని ఘనాల విచలనాల మొత్తం శూన్యంగా ఉండాలి. సానుకూల వక్రతను కోరితే, సగటు మధ్యస్థం యొక్క కుడి వైపున ఉండాలి.
అప్పుడు, గ్రాఫికల్ గా, L ఆకారంతో హిస్టోగ్రాం మరియు కుడి వైపున దాని ప్రత్యక్ష ముగింపు పొందబడుతుంది. చివరగా, ప్రతికూల వక్రతను పొందటానికి, సగటు మధ్యస్థం కంటే వివాదాస్పదంగా తక్కువగా ఉండాలి మరియు హిస్టోగ్రాం ఎడమ వైపున ముగియడంతో నిశ్చయంగా J- ఆకారంలో ఉంటుంది.
గణాంక పారామితుల ఉదాహరణలు
కొన్ని నమూనాలను సంపూర్ణంగా పంపిణీ చేసిన సంఘం నుండి తీసుకుంటే, ఆ పరీక్ష యొక్క సగటు ప్రత్యక్ష గణాంకం. ఈ నమూనా సూచించే విలువ ఆ జనాభా యొక్క సగటు యొక్క అంచనా, దీనిని జనాభా పరామితి అంటారు. ఇతర నమూనాలను తీసుకుంటే, ఆ విలువ యాదృచ్ఛికంగా మారుతుంది మరియు దాని సంభావ్యత పంపిణీ ప్రశ్నలోని పరీక్ష ఆధారంగా ఉంటుంది. ఈ పంపిణీ పొందిన మొత్తం డేటాను సూచిస్తుంది మరియు ప్రధాన సంఘం సాధారణమైతే, ఆ నమూనా పంపిణీ కూడా సాధారణం. ప్రతి దశ తదుపరి ద్వారా సంపూర్ణంగా ఉంటుంది.
గణాంక పరామితి యొక్క అంశాలు
ఈ డేటాకు నియమాలు మరియు రకాలు ఉన్నట్లే, ఒక నిర్దిష్ట జనాభా యొక్క కొన్ని విలువలను పొందటానికి వాటికి అవసరమైన మూలకాల శ్రేణి కూడా ఉంది, ఈ అంశాలు సగటున పంపిణీ చేయబడతాయి , మోడ్ మరియు మధ్యస్థం, ఈ మూడింటికీ కేంద్ర ధోరణి యొక్క కొలతలలో భాగం. ఏదేమైనా, క్వార్టైల్స్, డెసిల్స్ మరియు పర్సెంటైల్స్‌తో కూడిన కేంద్రేతర ధోరణి యొక్క చర్యలు కూడా ఉన్నాయి. ఈ కంటెంట్ మొత్తాన్ని కవర్ చేయడానికి, ప్రతి మూలకాలు విభజించబడ్డాయి, తద్వారా వాటికి సంబంధించిన ప్రతిదీ పూర్తిగా అర్థం చేసుకోవచ్చు.
సగటు
ఇది అంకగణిత సగటు మరియు ఇది చాలా విస్తృతంగా ప్రసిద్ది చెందింది, ఇది లక్షణాలు లేదా మూలకాల శ్రేణిని కలిగి ఉంది, ఇవి అన్ని డేటా యొక్క జోక్యం కారణంగా దాని గణన యొక్క సరళతకు సంబంధించినవి, ఇది ద్రవ్యరాశి కేంద్రంగా లేదా బేస్ యొక్క కేంద్రంగా వివరించబడుతుంది లెక్కించిన డేటా సమితి యొక్క సమతుల్యత. ఇది సూచనల నుండి ఏదైనా స్క్వేర్డ్ విచలనాన్ని తగ్గించడానికి కూడా నిర్వహిస్తుంది మరియు స్కేల్ మరియు మూలం మార్పులకు లోనవుతుంది. వేరియబుల్ యొక్క విలువలు చాలా విపరీతంగా ఉన్నప్పుడు కూడా ఇది సంభవిస్తుంది.
ఫ్యాషన్
ఇది చాలా పునరావృత సూచన మరియు దాని వేరియబుల్ యొక్క విలువ సంపూర్ణ పౌన frequency పున్యాన్ని కలిగి ఉంది, అందుకే ఇది నాగరీకమైన పేరును కలిగి ఉంది, ఎందుకంటే దానిలోనే ఇది అత్యంత ప్రాచుర్యం పొందింది. సంబంధిత డేటాను కనుగొనడానికి గణన మాత్రమే పడుతుంది కాబట్టి మోడ్‌ను లెక్కించడం నిజంగా సులభం. ఫ్యాషన్ యొక్క లక్షణాలు సరళమైన వ్యాఖ్యానం మరియు గణన, ఇది పౌన encies పున్యాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది మరియు ఇది గుణాత్మక చరరాశులను లెక్కించగలదు, పెద్ద డేటా ఉన్నప్పటికీ, దాని విలువ స్వతంత్రంగా ఉంటుంది, ఇది ఫ్యాషన్‌ను నమూనా వైవిధ్యాలకు గురి చేస్తుంది.
మధ్యస్థం
పొందిన డేటాలో సగం అయినా తమ కంటే తక్కువ వేరియబుల్ విలువను కలిగి ఉన్నప్పుడు మీరు మధ్యస్థాన్ని ఎదుర్కొంటున్నారు, విలువలు అత్యల్ప నుండి అత్యధికంగా ఉంచబడినప్పుడు మాత్రమే. గణాంక పారామితుల యొక్క ఉదాహరణలలో ఒక కుటుంబం యొక్క మధ్యస్థం యొక్క లెక్కింపు, పద్ధతి సులభం, కేంద్ర విలువ మాత్రమే ఉండాలి. మధ్యస్థం యొక్క లక్షణాలు లేదా లక్షణాలు చెదరగొట్టడం ద్వారా దాదాపుగా ఉనికిలో లేని ప్రభావాన్ని సూచిస్తాయి మరియు దాని వేరియబుల్ యొక్క విలువలచే ప్రేరేపించబడిన డోలనాలను చూపించే సగటు యొక్క సున్నితత్వం కాదు.
నాన్-సెంట్రల్ స్థానం కొలతలు
ఇవి నిర్దిష్ట మొత్తంలో డేటాలో ఒకదానికొకటి చాలా తక్కువగా ఉండే విలువలు తప్ప మరేమీ కాదు. ఇది ఇంతకుముందు అందించబడిన మధ్యస్థ భావన యొక్క మరింత సాధారణ అంశం, ఎందుకంటే ఇది డేటా పంపిణీలో 50% కంటే తక్కువగా ఉంటుంది, అయితే క్వాంటైల్స్ ఏ శాతం అయినా చేస్తాయి. క్వార్టైల్స్, డెసిల్స్ మరియు పర్సెంటైల్స్‌ను వేరు చేయడానికి, అవి విభజించబడిన భాగాలను పరిగణనలోకి తీసుకుంటారు. త్రైమాసికాలను 4 భాగాలుగా, దశాంశాలను 10 మరియు శాతాన్ని వందగా విభజించారు.
పారామితుల అనువర్తనం
పారామితులను సంఖ్యా విషయాలలో లేదా సాధారణ సంభాషణలలో పదాన్ని సరళంగా ఉపయోగించడం ద్వారా వివిధ ప్రాంతాలలో అన్వయించవచ్చు. పారామితులు ఉపయోగించిన కొన్ని ప్రాంతాలు, వాటి అనువర్తనాలు ఎలా ఉన్నాయి మరియు మీరు పారామితి పర్యాయపదంతో వ్యవహరిస్తున్నారో లేదో ఎలా గుర్తించాలో ఈ విభాగం పేర్కొంటుంది. ఇది సూచించే శాఖ లేదా విజ్ఞాన శాస్త్రం ప్రకారం, ఈ డేటాను వివిధ మార్గాల్లో పిలవవచ్చని గుర్తుంచుకోవాలి.
కంప్యూటర్ పారామితులు
కంప్యూటింగ్ విషయానికి వస్తే, ఈ డేటాను ఆర్గ్యుమెంట్స్ అని పిలుస్తారు మరియు అవి ఇచ్చిన దినచర్య, పద్ధతి లేదా సబ్‌ట్రౌటిన్ యొక్క ఇన్పుట్ విలువలను స్వీకరించడానికి ఉపయోగించే వేరియబుల్స్. ఈ విలువలను పంపే పద్ధతి ఇన్వోకింగ్ నిత్యకృత్యాలు. మరోవైపు, సబ్‌ట్రౌటిన్ రన్‌టైమ్‌లో దాని ప్రవర్తనను మార్చడానికి దాని డేటాకు కేటాయించిన అన్ని విలువలను తీసుకుంటుంది.
నెట్‌వర్క్ పారామితులు
యూనిట్ కణాల మధ్య ఉన్న స్ఫటికాకార నిర్మాణం ప్రకారం శాశ్వత దూరం అని పిలుస్తారు. నెట్‌వర్క్‌లు 3 పారామితులను కలిగి ఉన్నాయి, అవి a, b మరియు c లలో ప్రాతినిధ్యం వహిస్తాయి, కాని క్యూబిక్ నెట్‌వర్క్‌లలో ఒక ప్రత్యేక మూలకం ఉంది మరియు వాటి కోసం, అన్ని డేటా ఖచ్చితంగా ఒకే విధంగా ఉంటుంది, అందువల్ల, వాటిని సూచించడానికి సరైన మార్గం కు. షట్కోణ క్రిస్టల్ లాటిస్‌కు సంబంధించి, డేటా a మరియు b ఒకేలా పరిగణించబడతాయి, ఈ కోణంలో, a మరియు c మాత్రమే పరిగణనలోకి తీసుకోబడతాయి.
జనాభా పరామితి
ఇది ఇచ్చిన జనాభా యొక్క సగటు యొక్క నిజమైన విలువ కంటే మరేమీ కాదు. ఈ జనాభా యొక్క ఆధిపత్య లక్షణాలు తెలియనప్పుడు, నమూనాల నుండి విలువలను లెక్కించవచ్చు.
ఈ అన్ని ప్రాంతాలలో కొన్ని రకాల పారామితి పర్యాయపదం వాటిని గుర్తించడానికి లేదా గుర్తించడానికి కనుగొనబడింది, ఉదాహరణకు, డేటా, సూచనలు, సూచికలు, కొలతలు లేదా కారకాలు.
