Parametras yra naudingas statistinės analizės komponentas. Pagrindinės finansų statistikos sąvokos Tvirtas statistikos supratimas yra nepaprastai svarbus padedant mums geriau suprasti finansus. Be to, statistikos sąvokos gali padėti investuotojams stebėti. Tai nurodo charakteristikas, kurios naudojamos apibrėžiant tam tikrą populiaciją. Jis naudojamas apibūdinti specifinę visos populiacijos savybę. Darant išvadą apie populiaciją, parametras nežinomas, nes būtų neįmanoma surinkti informacijos iš kiekvieno gyventojų. Atvirkščiai, mes naudojame iš populiacijos paimtos imties statistiką išvadai apie parametrą padaryti.
Pavyzdžiui, parametru galima apibūdinti vidutinę paskolų, kurios suteikiamos ABC universiteto studentams, sumą. Darant prielaidą, kad universiteto gyventojų skaičius yra 3000, tyrėjas gali pradėti skaičiuodamas kelių atrinktų gyventojų arba maždaug 10 studentų finansinę paramą. Turėdamas tris po 10 studentų pavyzdžius, tyrėjas gali gauti 2 000, 1 200 ir 800 USD vidurkį. Tyrėjas gali naudoti šį imties vidurkį, norėdamas padaryti išvadą apie populiacijos parametrą.
Dažniausiai pasitaikantys parametrai
Dažniausiai naudojami parametrai yra centrinės tendencijos matai. Centrinė tendencija Centrinė tendencija yra aprašomoji duomenų rinkinio santrauka per vieną vertę, atspindinčią duomenų paskirstymo centrą. Kartu su kintamumu. Šios priemonės apima vidurkį, medianą ir režimą, ir jos naudojamos apibūdinti, kaip duomenys elgiasi paskirstant. Jie aptariami toliau:
1. Vidutinis
Vidurkis taip pat vadinamas vidurkiu, ir jis dažniausiai naudojamas tarp trijų centrinės tendencijos matų. Tyrėjai naudoja parametrą, kad apibūdintų rodiklių duomenų pasiskirstymą. Finansiniai rodikliai Finansiniai rodikliai kuriami naudojant skaitines vertes, paimtas iš finansinių ataskaitų, siekiant gauti reikšmingos informacijos apie įmonę ir intervalus.
Vidurkis gaunamas susumavus ir padalijus vertes iš balų skaičiaus. Pavyzdžiui, penkiuose namų ūkiuose, kuriuose yra 5, 2, 1, 3 ir 2 vaikai, vidurkį galima apskaičiuoti taip:
= (5+2+1+3+2)/5
= 13/5
= 2.6
2. Mediana
Mediana naudojama apskaičiuojant kintamuosius, kurie matuojami eilės eilės eilės duomenimis. Statistikoje eiliniai duomenys yra duomenų tipas, pagal kurį vertės eina natūralia tvarka. Viena žymiausių eilinių duomenų savybių yra ta, intervalų ar santykių skalės. Jis gaunamas sutvarkius duomenis nuo mažiausio iki didžiausio, o paskui pasirinkus skaičių (-ius) viduryje. Jei bendras duomenų taškų skaičius yra nelyginis skaičius, mediana paprastai yra vidurinis skaičius. Jei skaičiai yra lyginiai, mediana gaunama susumavus du viduryje esančius skaičius ir padalijus juos iš dviejų, kad gautume vidurkį.
Mediana dažniausiai naudojama, kai yra keli skirtingi duomenų taškai. Pavyzdžiui, apskaičiuojant studentų, stojančių į kolegiją, medianą, gali būti dalis studentų, kurie yra vyresni už likusius. Vidurkio naudojimas gali iškraipyti reikšmes, nes tai parodys, kad vidutinis studentų, stojančių į koledžą, amžius yra didesnis, tuo tarpu naudojant medianą galima geriau atspindėti situaciją.
Pavyzdžiui, suraskime pirmą kartą įstojusių į studentus amžiaus vidurkį, atsižvelgiant į šias dešimties studentų vertybes:
17, 17, 18, 19, 19, 20, 21, 25, 28, 32
Aukščiau nurodytų verčių mediana yra (19 + 20) / 2 = 19.5.
Režimas
Režimas yra labiausiai paplitęs skaičius duomenų paskirstyme. Tai parodo, koks skaičius ar reikšmė yra didžiausias skaičius ar dažniausiai pasiskirstęs duomenyse. Režimas naudojamas bet kokio tipo duomenims.
Pavyzdžiui, paimkime kolegijos klasės, kurioje mokosi apie 40 studentų, pavyzdį. Studentams suteikiamas testo egzaminas, pažymiai įvertinami ir sugrupuojami į skalę nuo 1 iki 5, pradedant mažiausiai pažymių turinčiais studentais.
Ženklai skirstomi taip:
- 1 grupė: 5
- 2 grupė: 7
- 3 grupė: 13
- 4 grupė: 12
- 5 grupė: 3
3 klasteris rodo didžiausią studentų skaičių, todėl režimas yra 13. Tai atskleidžia, kad iš 40 studentų dauguma studentų buvo įvertinti 3 grupėje.
Parametrai ir statistika
Parametras naudojamas apibūdinti visą tiriamą populiaciją. Pavyzdžiui, mes norime žinoti vidutinį drugelio ilgį. Tai yra parametras, nes jis nurodo kažką apie visą drugių populiaciją.
Parametrus sunku gauti, tačiau mes naudojame atitinkamą statistiką jos vertei įvertinti. Statistika apibūdina populiacijos imtį, o parametras apibūdina visą populiaciją. Kadangi neįmanoma sugauti ir išmatuoti visų drugelių pasaulyje, galime sugauti 100 drugelių ir išmatuoti jų ilgį. Vidutinis 100 drugių ilgis yra statistika, pagal kurią galime daryti išvadą apie visos drugių populiacijos ilgį.
Paprastai statistikos vertė gali skirtis nuo vieno pavyzdžio, o parametras išlieka fiksuotas. Pavyzdžiui, vieno 100 drugelių mėginio vidutinis ilgis gali būti 6,5 mm, o kito 100 drugelių iš kito regiono mėginio vidutinis ilgis gali būti 6,8 mm.
Taip pat mažesnio 50 drugelių mėginio vidutinis ilgis gali būti 7,0 mm. Tada iš populiacijos imties gauta statistika gali būti naudojama visos populiacijos parametrui įvertinti.
Daugiau išteklių
Finansai yra oficialus finansinio modeliavimo ir vertinimo analitiko (FMVA) ™ FMVA® sertifikavimo teikėjas. Prisijunkite prie 350 600 ir daugiau studentų, dirbančių tokiose įmonėse kaip „Amazon“, J. P. Morganas ir „Ferrari“ sertifikavimo programa, skirta visiems paversti pasaulinio lygio finansų analitikais.
Norėdami toliau mokytis ir tobulinti savo žinias apie finansinę analizę, labai rekomenduojame toliau pateiktus papildomus finansų išteklius:
- Hipotezių tikrinimas Hipotezių testavimas Hipotezių tikrinimas yra statistinės išvados metodas. Jis naudojamas norint patikrinti, ar teiginys apie populiacijos parametrą yra teisingas. Hipotezės bandymas
- Neparametriniai testai. Neparametriniai bandymai. Statistikoje ne parametrai yra statistinės analizės metodai, kuriems nereikia paskirstymo, kad būtų įvykdytos būtinos analizuojamos prielaidos.
- Kiekybinė analizė Kiekybinė analizė Kiekybinė analizė yra išmatuojamų ir patikrinamų duomenų, tokių kaip pajamos, rinkos dalis ir darbo užmokestis, rinkimo ir vertinimo procesas, siekiant suprasti verslo elgesį ir veiklą. Duomenų technologijos laikais kiekybinė analizė yra laikoma pageidaujamu požiūriu priimant pagrįstus sprendimus.
- Mėginio atrankos šališkumas Mėginio atrankos šališkumas Mėginio atrankos šališkumas yra šališkumas, atsirandantis dėl to, kad nepavyksta užtikrinti tinkamo populiacijos imties atsitiktinių imčių. Imties atrankos trūkumai
