Параметърът е полезен компонент на статистическия анализ Основни статистически понятия за финанси Солидното разбиране на статистиката е от решаващо значение, за да ни помогне да разберем по-добре финансите. Освен това концепциите за статистика могат да помогнат на инвеститорите да наблюдават. Той се отнася до характеристиките, които се използват за определяне на дадена популация. Използва се за описание на специфична характеристика на цялото население. Когато се прави извод за популацията, параметърът е неизвестен, тъй като би било невъзможно да се събере информация от всеки член на популацията. По-скоро използваме статистика на извадка, избрана от популацията, за да извлечем заключение относно параметъра.
Например параметър може да се използва за описание на средната сума на заемите, които се отпускат на студентите от ABC University. Ако приемем, че населението на университета е 3000, изследователят може да започне, като изчисли финансовата помощ на няколко избрани извадки от населението или около 10 студенти. С три проби от по 10 студенти, изследователят може да получи средно 2000, 1200 и 800 долара. Изследователят може да използва тази извадка, за да направи извод за параметъра на популацията.
Най-често срещаните параметри
Най-често използваните параметри са мерките за централна тенденция Централна тенденция Централната тенденция е описателно резюме на набор от данни чрез една стойност, която отразява центъра на разпределението на данните. Заедно с променливостта. Тези мерки включват средно, медиана и режим и се използват за описание на поведението на данните в разпределението. Те са обсъдени по-долу:
1. Средно
Средната стойност също се нарича средна стойност и тя е най-често използваната сред трите измервания на централната тенденция. Изследователите използват параметъра, за да опишат разпределението на данните на коефициенти Финансови коефициенти Финансовите коефициенти се създават с използване на числови стойности, взети от финансовите отчети, за да получат смислена информация за дадена компания и интервали.
Средната стойност се получава чрез сумиране и разделяне на стойностите на броя на резултатите. Например в пет домакинства, които включват 5, 2, 1, 3 и 2 деца, средната стойност може да се изчисли, както следва:
= (5 + 2 + 1 + 3 + 2) / 5
= 13/5
= 2.6
2. Медиана
Медианата се използва за изчисляване на променливи, които се измерват с обикновени редови данни. В статистиката редови данни са видът данни, в които стойностите следват естествен ред. Една от най-забележителните характеристики на редовите данни е скалата на интервалите или съотношенията. Получава се чрез подреждане на данните от най-ниското до най-високото и след това избиране на числата / ите в средата. Ако общият брой точки от данни е нечетен, медианата обикновено е средното число. Ако числата са четни, медианата се получава чрез сумиране на двете числа в средата и разделянето им на две, за да се получи средната стойност.
Медианата се използва най-вече, когато има няколко точки от данни, които са различни. Например, когато се изчислява медианата на студентите, постъпващи в колеж, може да има част от студенти, които са по-възрастни от останалите. Използването на средната стойност може да изкриви стойностите, тъй като ще покаже, че средната възраст на студентите, постъпващи в колеж, е по-висока, докато използването на медианата може да даде по-вярно отражение на ситуацията.
Например, нека да намерим средната възраст на студентите, постъпващи за първи път в колеж, като се имат предвид следните стойности на десет студенти:
17, 17, 18, 19, 19, 20, 21, 25, 28, 32
Медианата на горните стойности е (19 + 20) / 2 = 19,5 .
Режим
Режимът е най-често срещаното число в разпределението на данни. Той показва кое число или стойност е най-голямо по брой или най-често в разпределението на данните. Режимът се използва за всякакъв вид данни.
Например, нека вземем за пример колежански клас с около 40 ученици. На студентите се дава тестов изпит, оценява се и след това се групира по скала 1-5, като се започне с ученици с най-малък брой оценки.
Оценките се класират по следния начин:
- Клъстер 1: 5
- Клъстер 2: 7
- Клъстер 3: 13
- Клъстер 4: 12
- Клъстер 5: 3
Клъстер 3 показва най-голям брой ученици и следователно режимът е 13 . Той разкрива, че от 40 ученици, повечето от учениците са класирани в клъстер 3.
Параметри и статистика
Параметър се използва за описание на цялата популация, която се изследва. Например искаме да знаем средната дължина на пеперуда. Това е параметър, защото в него се посочва нещо за цялата популация на пеперудите.
Параметрите са трудни за получаване, но ние използваме съответната статистика, за да изчислим нейната стойност. Статистиката описва извадка от популация, докато параметър описва цялата популация. Тъй като ще бъде невъзможно да уловим и измерим всички пеперуди по света, можем да хванем 100 пеперуди и да измерим дължината им. Средната дължина на 100 пеперуди е статистика, която можем да използваме, за да направим извод за дължината на цялата популация пеперуди.
Обикновено стойността на статистиката може да варира от една проба до друга, докато параметърът остава фиксиран. Например, една проба от 100 пеперуди може да има средна дължина 6,5 mm, докато друга проба от 100 пеперуди от друг регион може да има средна дължина 6,8 mm.
Също така, по-малка проба от 50 пеперуди може да има средна дължина 7,0 mm. След това статистиката, получена от извадката от популацията, може да се използва за оценка на параметъра на цялата популация.
Още ресурси
Finance е официалният доставчик на финансово моделиране и оценка на анализа (FMVA) ™ FMVA® сертифициране Присъединете се към 350 600+ студенти, които работят за компании като Amazon, JP Morgan и Ferrari, сертифицирана програма, предназначена да превърне всеки във финансов анализатор от световна класа.
За да продължите да учите и развивате своите знания за финансов анализ, горещо препоръчваме допълнителните финансови ресурси по-долу:
- Тестване на хипотеза Тестване на хипотеза Тестването на хипотеза е метод на статистически извод. Използва се за тестване дали дадено твърдение относно параметър на популация е вярно. Тестване на хипотези
- Непараметрични тестове Непараметрични тестове В статистиката непараметричните тестове са методи за статистически анализ, които не изискват разпределение, за да отговарят на необходимите предположения за анализ
- Количествен анализ Количествен анализ Количественият анализ е процесът на събиране и оценка на измерими и проверими данни като приходи, пазарен дял и заплати, за да се разбере поведението и резултатите на бизнеса. В ерата на технологиите за данни количественият анализ се счита за предпочитан подход за вземане на информирани решения.
- Пристрастие при подбора на извадката Пристрастие при подбора на извадката Пристрастието при подбора на пробата е пристрастието, което е резултат от неуспеха да се осигури правилното рандомизиране на извадка от популация. Недостатъците на подбора на пробата