Qu'est-ce que le paramètre?

Un paramètre est une composante utile de l'analyse statistique Concepts statistiques de base pour la finance Une solide compréhension des statistiques est d'une importance cruciale pour nous aider à mieux comprendre la finance. De plus, les concepts de statistiques peuvent aider les investisseurs à surveiller. Il fait référence aux caractéristiques utilisées pour définir une population donnée. Il est utilisé pour décrire une caractéristique spécifique de l'ensemble de la population. Lors d'une inférence sur la population, le paramètre est inconnu car il serait impossible de collecter des informations auprès de chaque membre de la population. Nous utilisons plutôt une statistique d'un échantillon prélevé dans la population pour tirer une conclusion sur le paramètre.

Paramètre

Par exemple, un paramètre peut être utilisé pour décrire le montant moyen des prêts accordés aux étudiants de l'Université ABC. En supposant que la population de l'université est de 3 000 personnes, le chercheur peut commencer par calculer l'aide financière de quelques échantillons choisis de la population, soit environ 10 étudiants. Avec trois échantillons de 10 étudiants chacun, le chercheur peut obtenir une moyenne de 2 000 $, 1 200 $ et 800 $. Le chercheur peut utiliser cette moyenne d'échantillon pour faire une inférence sur le paramètre de population.

Paramètres les plus courants

Les paramètres les plus couramment utilisés sont les mesures de la tendance centrale. Avec la variabilité. Ces mesures comprennent la moyenne, la médiane et le mode, et elles sont utilisées pour décrire le comportement des données dans une distribution. Ils sont discutés ci-dessous:

1. Moyenne

La moyenne est également appelée moyenne et est la plus couramment utilisée parmi les trois mesures de la tendance centrale. Les chercheurs utilisent le paramètre pour décrire la distribution des données des ratios Ratios financiers Les ratios financiers sont créés à l'aide de valeurs numériques extraites des états financiers pour obtenir des informations significatives sur une entreprise et les intervalles.

La moyenne est obtenue en additionnant et en divisant les valeurs par le nombre de scores. Par exemple, dans cinq ménages comprenant 5, 2, 1, 3 et 2 enfants, la moyenne peut être calculée comme suit:

= (5 + 2 + 1 + 3 + 2) / 5

= 13/5

= 2,6

2. Médiane

La médiane est utilisée pour calculer les variables mesurées avec des données ordinales ordinales Dans les statistiques, les données ordinales sont le type de données dans lesquelles les valeurs suivent un ordre naturel. L'une des caractéristiques les plus notables des données ordinales est celle des échelles d'intervalle ou de rapport. Il est obtenu en organisant les données du plus bas au plus élevé, puis en choisissant le (s) nombre (s) au milieu. Si le nombre total de points de données est un nombre impair, la médiane est généralement le nombre du milieu. Si les nombres sont pairs, la médiane est obtenue en additionnant les deux nombres au milieu et en les divisant par deux pour obtenir la moyenne.

La médiane est principalement utilisée lorsque quelques points de données sont différents. Par exemple, lors du calcul de la médiane des étudiants entrant à l'université, il peut y avoir une section d'étudiants plus âgés que les autres. L'utilisation de la moyenne peut fausser les valeurs car elle montrera que l'âge moyen des étudiants entrant à l'université est plus élevé, tandis que l'utilisation de la médiane peut donner un reflet plus vrai de la situation.

Par exemple, trouvons l'âge médian des étudiants qui entrent à l'université pour la première fois, compte tenu des valeurs suivantes de dix étudiants:

17, 17, 18, 19, 19, 20, 21, 25, 28, 32

La médiane des valeurs ci-dessus est (19 + 20) / 2 = 19,5 .

Mode

Le mode est le nombre le plus présent dans une distribution de données. Il indique le nombre ou la valeur le plus élevé ou le plus courant dans la distribution des données. Le mode est utilisé pour tout type de données.

Par exemple, prenons l'exemple d'une classe d'université avec environ 40 étudiants. Les étudiants sont soumis à un examen de test, notés, puis regroupés sur une échelle de 1 à 5, en commençant par les étudiants avec le plus petit nombre de notes.

Les notes sont notées comme suit:

  • Groupe 1: 5
  • Groupe 2: 7
  • Groupe 3:13
  • Groupe 4:12
  • Groupe 5: 3

Le groupe 3 montre le plus grand nombre d'étudiants et, par conséquent, le mode est 13 . Il révèle que sur 40 étudiants, la plupart des étudiants ont été classés dans le groupe 3.

Paramètres et statistiques

Un paramètre est utilisé pour décrire l'ensemble de la population étudiée. Par exemple, nous voulons connaître la longueur moyenne d'un papillon. C'est un paramètre car il indique quelque chose sur l'ensemble de la population de papillons.

Les paramètres sont difficiles à obtenir, mais nous utilisons la statistique correspondante pour estimer sa valeur. Une statistique décrit un échantillon d'une population, tandis qu'un paramètre décrit la population entière. Comme il sera impossible d'attraper et de mesurer tous les papillons du monde, nous pouvons attraper 100 papillons et mesurer leur longueur. La longueur moyenne des 100 papillons est une statistique que nous pouvons utiliser pour faire une inférence sur la longueur de l'ensemble de la population de papillons.

En règle générale, la valeur d'une statistique peut varier d'un échantillon à l'autre, tandis que le paramètre reste fixe. Par exemple, un échantillon de 100 papillons peut avoir une longueur moyenne de 6,5 mm, tandis qu'un autre échantillon de 100 papillons d'une autre région peut avoir une longueur moyenne de 6,8 mm.

En outre, un plus petit échantillon de 50 papillons peut avoir une longueur moyenne de 7,0 mm. La statistique obtenue à partir de l'échantillon de la population peut ensuite être utilisée pour estimer le paramètre de l'ensemble de la population.

Plus de ressources

Finance est le fournisseur officiel de la certification FMVA® Financial Modeling and Valuation Analyst (FMVA) ™. Rejoignez plus de 350 600 étudiants travaillant pour des entreprises comme Amazon, JP Morgan et le programme de certification Ferrari, conçu pour transformer n'importe qui en analyste financier de classe mondiale.

Pour continuer à apprendre et à développer vos connaissances en analyse financière, nous vous recommandons vivement les ressources financières supplémentaires ci-dessous:

  • Test d'hypothèse Test d'hypothèse Le test d'hypothèse est une méthode d'inférence statistique. Il est utilisé pour tester si une déclaration concernant un paramètre de population est correcte. Tests d'hypothèses
  • Tests non paramétriques Tests non paramétriques En statistique, les tests non paramétriques sont des méthodes d'analyse statistique qui ne nécessitent pas de distribution pour répondre aux hypothèses requises à analyser
  • Analyse quantitative Analyse quantitative L'analyse quantitative est le processus de collecte et d'évaluation de données mesurables et vérifiables telles que les revenus, la part de marché et les salaires afin de comprendre le comportement et les performances d'une entreprise. À l'ère de la technologie des données, l'analyse quantitative est considérée comme l'approche privilégiée pour prendre des décisions éclairées.
  • Biais de sélection d'échantillon Biais de sélection d'échantillon Le biais de sélection d'échantillon est le biais qui résulte de l'incapacité à garantir la randomisation appropriée d'un échantillon de population. Les défauts de la sélection des échantillons

Recommandé

Qu'est-ce que la consignation?
Qu'est-ce que l'effet Fisher international (IFE)?
Questions et réponses d'entretiens en Private Equity