Parameter vs Statistik
Pertimbangkan pertanyaan-pertanyaan ini; berapa penghasilan rata-rata seseorang di negara Anda, berapa tinggi rata-rata perempuan di dunia, dan berapa berat rata-rata telur yang dihasilkan oleh jenis unggas tertentu? Tidak mungkin melakukan survei yang mencakup semua mata pelajaran yang diminati. Yang pertama, semua orang di negara Anda, yang kedua, semua wanita di dunia Anda, dan yang ketiga, semua telur yang dihasilkan oleh jenis unggas itu. Kumpulan yang lebih besar yang berisi semua elemen ini dikenal sebagai populasi dalam istilah statistik.
Namun, dengan memilih sejumlah elemen dari populasi sedemikian rupa sehingga mewakili elemen lainnya, kita dapat menyimpulkan sifat-sifat populasi dengan menganalisis subset. Subset populasi ini dikenal sebagai sampel. Ukuran statistik deskriptif digunakan untuk merangkum dan menjelaskan atribut utama populasi.
Lebih lanjut tentang Parameter
Ukuran deskriptif (seperti rata-rata, mode, atau median) dari suatu populasi dikenal sebagai parameter. Itu secara numerik mengekspresikan nilai untuk atribut dengan meringkas data yang tersedia. Seperti yang ditunjukkan sebelumnya, tidak mungkin untuk mempertimbangkan nilai atribut pada seluruh populasi. Oleh karena itu, sampel digunakan untuk menghitung ukuran dan kemudian menyimpulkannya ke dalam populasi.
Namun, dalam kasus luar biasa, seperti sensus lengkap dan tes standar, parameter dihitung dari populasi.
Dalam teori probabilitas klasik, parameter adalah konstanta, tetapi memiliki “nilai yang tidak diketahui,” yang ditentukan oleh estimasi berdasarkan sampel. Dalam probabilitas Bayesian modern, parameternya adalah variabel acak, dan ketidakpastiannya digambarkan sebagai distribusi.
Lebih lanjut tentang Statistik
Statistik adalah ukuran deskriptif sampel. Berbeda dengan parameter, nilai sampel dihitung dari sampel acak yang diperoleh dari populasi. Lebih formal, itu didefinisikan sebagai fungsi sampel, tetapi independen dari distribusi sampel.
Dalam kesimpulan, statistik bertindak sebagai penaksir untuk parameter. Mean sampel, varians sampel, dan deviasi standar, kuantil seperti kuartil dan persentil, dan statistik pesanan seperti maksimum dan minimum semuanya termasuk dalam kategori statistik sampel.
Observabilitas statistik adalah faktor utama yang memisahkan statistik dan parameter. Dalam suatu populasi, parameter tidak dapat diamati secara langsung, tetapi dalam sampel, statistiknya mudah diamati, sebagian besar waktu satu atau dua perhitungan jauhnya. Selain itu, statistik memiliki sifat penting seperti kelengkapan, kecukupan, konsistensi, ketidakberpihakan, ketahanan, kenyamanan komputasi, varian rendah, dan rata-rata kesalahan kuadrat adalah minimum.
Apa perbedaan antara Parameter dan Statistik?
• Parameter adalah ukuran deskriptif populasi, dan statistik adalah ukuran deskriptif sampel.
• Parameter tidak dapat dihitung secara langsung, tetapi statistik dapat dihitung dan diamati secara langsung.
• Parameter disimpulkan (disimpulkan) dari statistik dan statistik bertindak sebagai estimator untuk parameter populasi. (Sample mean (x ̅) bertindak sebagai estimator untuk mean populasi μ)
• Dalam parameter, nilai tidak harus sama dengan nilai sampel, tetapi perkiraan.