הגדרת פרמטר

פרמטרים מוגדרים כמשתנים וקבועים המופיעים בביטוי מתמטי, וריאציה שלהם היא זו שמולידה את הפתרונות השונים לבעיה. באופן זה, פרמטר מניח את הייצוג המספרי של כמות המידע העצומה הנגזרת מחקר המשתנה. חישובו מתבצע בדרך כלל באמצעות נוסחה חשבונית שהועברה בעבר מהנתונים שהתקבלו מאוכלוסייה.

בתחום תכנות המחשבים נעשה שימוש נרחב בשימוש בפרמטר המונח להתייחס למאפיין מהותי של הליך.

מדוע פרמטרים חשובים?

כאשר מתמטיקאי שוקל מחקר של משתנה, עליו להתמודד עם מספר רב של נתונים המוצגים בצורה לא מסודרת. לכן יש צורך בעבודה קודמת עם מידע זה, לצמצום ולהזמין אותו, על מנת לעבוד בצורה פשוטה ויעילה יותר.

למרות שריכוז הנתונים הראשוניים בפרמטר גורר אובדן של חלק מהמידע הכלול בהם, הדבר מתוגמל מאוד על ידי היכולת לבצע השוואות בין הדגימות או לאפשר אפיון הנתונים.

פרמטרים סטטיסטיים עיקריים

בתוך הסטטיסטיקה ניתן להבחין בין שלוש קבוצות גדולות של פרמטרים: מיקום, פיזור וצורה.

מדידות מיקום מאפשרות לזהות את הערך שסביבו מקובצים הנתונים בעיקר. ישנם שני סוגים של פרמטרי פיזור: אלו עם נטייה מרכזית (ממוצע, מצב וחציון) ואלה עם מיקום לא מרכזי (אחוזונים, עשירונים ורבעונים).

אמצעי הפיזור מצידם משמשים לסיכום הפצת הנתונים. הבעיה בפרמטרים אלה היא שהם כשלעצמם אינם מספיקים על ידי פשטנות יתר של המידע, ולכן יש צורך שילוו אותם בפרמטרים אביזרים אחרים המספקים מידע על ההטרוגניות של הנתונים.

בין פרמטרי הפיזור הבולטים הם שונות, סטיית תקן, מקדמי וריאציה וטווח.

לבסוף, פרמטרי הצורה מציינים את צורת ההיסטוגרמה של הנתונים, והייצוג הנפוץ ביותר הוא הפעמון הגאוסי. כאן כדאי להדגיש את מקדמי הטיה וקורטוזיס.

בנוסף, ישנם פרמטרים סטטיסטיים אחרים המשמשים למטרה מסוימת, כמו מדד ג'יני למדידת אי-שוויון.

צילומים: iStock - mediaphotos / Jovanmandic