Parametar je korisna komponenta statističke analize Osnovni statistički koncepti za financije Čvrsto razumijevanje statistike presudno je za pomoć u boljem razumijevanju financija. Štoviše, koncepti statistike mogu pomoći ulagačima u praćenju. Odnosi se na karakteristike koje se koriste za definiranje određene populacije. Koristi se za opisivanje specifičnih karakteristika cjelokupne populacije. Kada se zaključuje o populaciji, parametar je nepoznat jer bi bilo nemoguće prikupiti podatke od svakog člana populacije. Umjesto toga, koristimo statistiku uzorka odabranog iz populacije kako bismo izveli zaključak o parametru.
Na primjer, parametar se može koristiti za opis srednjeg iznosa zajmova koji se dodjeljuju studentima sa Sveučilišta ABC. Pod pretpostavkom da je sveučilišta 3.000, istraživač može započeti s izračunavanjem financijske pomoći nekolicine odabranih uzoraka stanovništva ili oko 10 studenata. S tri uzorka od po 10 učenika, istraživač može dobiti prosječno 2000, 1200 i 800 dolara. Istraživač može koristiti ovaj uzorak kako bi zaključio o parametru populacije.
Najčešći parametri
Najčešće korišteni parametri su mjere središnje tendencije Središnja tendencija Središnja tendencija je opisni sažetak skupa podataka kroz jednu vrijednost koja odražava središte distribucije podataka. Uz varijabilnost. Te mjere uključuju srednju vrijednost, medijan i način rada i koriste se za opisivanje ponašanja podataka u distribuciji. O njima se govori u nastavku:
1. Podlo
Prosjek se naziva i prosjekom i najčešće se koristi među tri mjere središnje tendencije. Istraživači koriste parametar za opisivanje raspodjele podataka omjera Financijski omjeri Financijski omjeri kreiraju se upotrebom numeričkih vrijednosti preuzetih iz financijskih izvještaja kako bi se dobili značajni podaci o tvrtki i intervalima.
Srednja vrijednost dobiva se zbrajanjem i dijeljenjem vrijednosti s brojem ocjena. Na primjer, u pet kućanstava koja čine 5, 2, 1, 3 i 2 djece, srednja vrijednost može se izračunati na sljedeći način:
= (5 + 2 + 1 + 3 + 2) / 5
= 13/5
= 2,6
2. Medijan
Medijana se koristi za izračunavanje varijabli koje se mjere redovnim rednim podacima. U statistikama su redni podaci vrsta podataka u kojima vrijednosti slijede prirodni poredak. Jedna od najzapaženijih značajki rednih podataka je skala intervala ili omjera. Dobiva se raspoređivanjem podataka od najnižeg do najvišeg, a zatim odabirom brojeva u sredini. Ako je ukupan broj točaka podataka neparan, medijan je obično srednji broj. Ako su brojevi parni, medijan se dobiva zbrajanjem dva broja u sredini i dijeljenjem s dva da se dobije srednja vrijednost.
Medijan se uglavnom koristi kada postoji nekoliko podataka koji se razlikuju. Na primjer, pri izračunavanju medijana studenata koji upisuju fakultet, može postojati dio učenika koji su stariji od ostalih. Upotreba srednje vrijednosti može iskriviti vrijednosti jer će pokazati da je prosječna dob učenika koji upisuju fakultet bila viša, dok upotreba medijane može dati istinitiji odraz situacije.
Na primjer, pronađimo srednju dob učenika koji prvi put upisuju fakultet, s obzirom na sljedeće vrijednosti deset učenika:
17, 17, 18, 19, 19, 20, 21, 25, 28, 32
Medijan gornjih vrijednosti je (19 + 20) / 2 = 19,5 .
Način rada
Način je broj koji se najčešće pojavljuje u distribuciji podataka. Pokazuje koji je broj ili vrijednost najveći u broju ili najčešći u distribuciji podataka. Način se koristi za bilo koju vrstu podataka.
Na primjer, uzmimo primjer fakultetskog razreda s oko 40 učenika. Studenti dobivaju testni ispit, ocjenjuju se i grupiraju na skali od 1-5, počevši od učenika s najmanjim brojem ocjena.
Ocjene se ocjenjuju na sljedeći način:
- Klaster 1: 5
- Klaster 2: 7
- Skup 3: 13
- Klaster 4: 12
- Klaster 5: 3
Klaster 3 prikazuje najveći broj učenika, pa je način rada 13 . Otkriva da je od 40 učenika većina učenika ocijenjena u skupini 3.
Parametri i statistika
Parametar se koristi za opis cijele populacije koja se proučava. Na primjer, želimo znati prosječnu dužinu leptira. Ovo je parametar jer navodi nešto o cjelokupnoj populaciji leptira.
Parametre je teško dobiti, ali koristimo odgovarajuću statistiku za procjenu njegove vrijednosti. Statistika opisuje uzorak populacije, dok parametar opisuje cijelu populaciju. Budući da će biti nemoguće uloviti i izmjeriti sve leptire na svijetu, možemo uloviti 100 leptira i izmjeriti im duljinu. Prosječna duljina 100 leptira statistika je kojom se možemo zaključiti o duljini cjelokupne populacije leptira.
Tipično, vrijednost statistike može se razlikovati od jednog uzorka do drugog, dok parametar ostaje fiksan. Primjerice, jedan uzorak od 100 leptira može imati prosječnu duljinu 6,5 mm, dok drugi uzorak od 100 leptira iz druge regije može imati prosječnu duljinu 6,8 mm.
Također, manji uzorak od 50 leptira može imati prosječnu duljinu 7,0 mm. Statistika dobivena na uzorku populacije tada se može koristiti za procjenu parametra cijele populacije.
Više resursa
Finance je službeni pružatelj financijskog modeliranja i vrednovanja analitičara (FMVA) ™ FMVA® certifikacija Pridružite se 350.600+ učenika koji rade u tvrtkama poput Amazona, JP Morgana i Ferrarijevog certifikacijskog programa, osmišljenog kako bi pretvorio bilo koga u financijskog analitičara svjetske klase.
Da biste nastavili učiti i razvijati svoje znanje o financijskoj analizi, toplo preporučujemo dodatne financijske resurse u nastavku:
- Ispitivanje hipoteza Ispitivanje hipoteza Ispitivanje hipoteza je metoda statističkog zaključivanja. Koristi se za ispitivanje je li izjava u vezi s parametrom populacije točna. Testiranje hipoteze
- Neparametrijski testovi Neparametrijski testovi U statistici su neparametrijski testovi metode statističke analize koje ne zahtijevaju raspodjelu kako bi se zadovoljile tražene pretpostavke koje treba analizirati
- Kvantitativna analiza Kvantitativna analiza Kvantitativna analiza je postupak prikupljanja i ocjenjivanja mjerljivih i provjerljivih podataka poput prihoda, tržišnog udjela i plaća kako bi se razumjelo ponašanje i uspješnost poslovanja. U eri podatkovne tehnologije kvantitativna analiza smatra se preferiranim pristupom donošenju utemeljenih odluka.
- Nepristranost odabira uzorka Nepristranost odabira uzorka Nepristranost odabira uzorka je pristranost koja proizlazi iz neuspjeha da se osigura pravilna randomizacija uzorka populacije. Mane odabira uzorka