Một tham số là một thành phần hữu ích của phân tích thống kê Các khái niệm cơ bản về thống kê cho tài chính Sự hiểu biết vững chắc về thống kê là rất quan trọng trong việc giúp chúng ta hiểu rõ hơn về tài chính. Hơn nữa, các khái niệm thống kê có thể giúp các nhà đầu tư giám sát. Nó đề cập đến các đặc điểm được sử dụng để xác định một tập hợp nhất định. Nó được sử dụng để mô tả một đặc điểm cụ thể của toàn bộ dân số. Khi đưa ra suy luận về dân số, tham số là không xác định vì không thể thu thập thông tin từ mọi thành viên của quần thể. Thay vào đó, chúng tôi sử dụng thống kê của một mẫu được chọn từ tổng thể để đưa ra kết luận về tham số.
Ví dụ, một tham số có thể được sử dụng để mô tả số tiền trung bình của các khoản vay được trao cho sinh viên của Đại học ABC. Giả sử rằng dân số của trường đại học là 3.000, nhà nghiên cứu có thể bắt đầu bằng cách tính toán hỗ trợ tài chính của một vài mẫu dân số được chọn, hoặc khoảng 10 sinh viên. Với ba mẫu mỗi 10 sinh viên, nhà nghiên cứu có thể thu được giá trị trung bình là 2.000 đô la, 1.200 đô la và 800 đô la. Nhà nghiên cứu có thể sử dụng trung bình mẫu này để đưa ra suy luận về tham số dân số.
Các thông số phổ biến nhất
Các tham số thường được sử dụng nhất là các thước đo của xu hướng trung tâm Xu hướng trung tâm Xu hướng trung tâm là một bản tóm tắt mô tả của tập dữ liệu thông qua một giá trị duy nhất phản ánh trung tâm của phân phối dữ liệu. Cùng với sự biến đổi. Các thước đo này bao gồm giá trị trung bình, giá trị trung bình và chế độ, và chúng được sử dụng để mô tả cách dữ liệu hoạt động trong một phân phối. Chúng được thảo luận dưới đây:
1. Trung bình
Giá trị trung bình còn được gọi là giá trị trung bình, và nó được sử dụng phổ biến nhất trong ba thước đo về xu hướng trung tâm. Các nhà nghiên cứu sử dụng tham số này để mô tả sự phân bố dữ liệu của các tỷ số Tỷ số tài chính Tỷ số tài chính được tạo ra với việc sử dụng các giá trị số lấy từ các báo cáo tài chính để thu được thông tin có ý nghĩa về một công ty và các khoảng thời gian.
Giá trị trung bình nhận được bằng cách cộng và chia các giá trị cho số điểm. Ví dụ, trong năm hộ gia đình có 5, 2, 1, 3 và 2 con, giá trị trung bình có thể được tính như sau:
= (5 + 2 + 1 + 3 + 2) / 5
= 13/5
= 2,6
2. Trung vị
Trung vị được sử dụng để tính toán các biến được đo bằng Dữ liệu thứ tự theo thứ tự Trong thống kê, dữ liệu thứ tự là loại dữ liệu trong đó các giá trị tuân theo một thứ tự tự nhiên. Một trong những tính năng đáng chú ý nhất của dữ liệu thứ tự là thang đo khoảng thời gian hoặc tỷ lệ. Nó có được bằng cách sắp xếp dữ liệu từ thấp nhất đến cao nhất và sau đó chọn (các) số ở giữa. Nếu tổng số điểm dữ liệu là một số lẻ, trung vị thường là số ở giữa. Nếu các số là số chẵn, trung vị nhận được bằng cách cộng hai số ở giữa và chia chúng cho hai để có giá trị trung bình.
Trung vị chủ yếu được sử dụng khi có một vài điểm dữ liệu khác nhau. Ví dụ, khi tính trung vị của học sinh vào đại học, có thể có một bộ phận học sinh lớn hơn số còn lại. Sử dụng giá trị trung bình có thể làm sai lệch các giá trị vì nó sẽ cho thấy độ tuổi trung bình của sinh viên vào đại học cao hơn, trong khi sử dụng giá trị trung bình có thể phản ánh tình hình trung thực hơn.
Ví dụ, hãy tìm tuổi trung bình của sinh viên vào đại học lần đầu tiên, với các giá trị sau của mười sinh viên:
17, 17, 18, 19, 19, 20, 21, 25, 28, 32
Trung vị của các giá trị trên là (19 + 20) / 2 = 19,5 .
Chế độ
Chế độ là số xuất hiện nhiều nhất trong một phân phối dữ liệu. Nó cho biết số hoặc giá trị nào là số cao nhất hoặc phổ biến nhất trong phân phối dữ liệu. Chế độ này được sử dụng cho bất kỳ loại dữ liệu nào.
Ví dụ, chúng ta hãy lấy ví dụ về một lớp học đại học với khoảng 40 sinh viên. Học sinh được làm bài kiểm tra, cho điểm, sau đó được phân nhóm theo thang điểm 1-5, bắt đầu từ học sinh có số điểm thấp nhất.
Điểm được phân loại như sau:
- Cụm 1: 5
- Cụm 2: 7
- Cụm 3: 13
- Cụm 4: 12
- Cụm 5: 3
Cụm 3 có số lượng sinh viên cao nhất và do đó, chế độ là 13 . Nó cho thấy rằng trong số 40 học sinh, hầu hết các học sinh được xếp loại ở cụm 3.
Tham số và thống kê
Một tham số được sử dụng để mô tả toàn bộ dân số đang được nghiên cứu. Ví dụ, chúng ta muốn biết chiều dài trung bình của một con bướm. Đây là một tham số vì nó nói lên điều gì đó về toàn bộ quần thể bướm.
Các thông số rất khó lấy, nhưng chúng tôi sử dụng thống kê tương ứng để ước tính giá trị của nó. Thống kê mô tả một mẫu dân số, trong khi một tham số mô tả toàn bộ tổng thể. Vì không thể bắt và đo tất cả các loài bướm trên thế giới, chúng ta có thể bắt 100 con bướm và đo chiều dài của chúng. Chiều dài trung bình của 100 con bướm là một thống kê mà chúng ta có thể sử dụng để suy luận về chiều dài của toàn bộ quần thể bướm.
Thông thường, giá trị của thống kê có thể thay đổi từ mẫu này sang mẫu khác, trong khi tham số vẫn cố định. Ví dụ, một mẫu gồm 100 con bướm có thể có chiều dài trung bình là 6,5 mm, trong khi một mẫu gồm 100 con bướm từ vùng khác có thể có chiều dài trung bình là 6,8 mm.
Ngoài ra, một mẫu nhỏ hơn gồm 50 con bướm có thể có chiều dài trung bình là 7,0 mm. Sau đó, thống kê thu được từ mẫu dân số có thể được sử dụng để ước tính tham số của toàn bộ dân số.
Nhiêu tai nguyên hơn
Finance là nhà cung cấp chính thức Chứng chỉ FMVA® của Nhà phân tích mô hình tài chính và định giá (FMVA) ™ Tham gia cùng hơn 350.600 sinh viên làm việc cho các công ty như Amazon, JP Morgan và chương trình chứng nhận Ferrari, được thiết kế để biến bất kỳ ai thành nhà phân tích tài chính đẳng cấp thế giới.
Để tiếp tục học hỏi và phát triển kiến thức của bạn về phân tích tài chính, chúng tôi thực sự khuyên bạn nên sử dụng các nguồn Tài chính bổ sung bên dưới:
- Kiểm định giả thuyết Kiểm tra giả thuyết Kiểm tra giả thuyết là một phương pháp suy luận thống kê. Nó được sử dụng để kiểm tra xem một tuyên bố liên quan đến một tham số dân số có đúng hay không. Kiểm tra giả thuyết
- Kiểm tra phi tham số Kiểm tra phi tham số Trong thống kê, kiểm định phi tham số là phương pháp phân tích thống kê không yêu cầu phân phối để đáp ứng các giả định cần thiết được phân tích
- Phân tích định lượng Phân tích định lượng Phân tích định lượng là quá trình thu thập và đánh giá các dữ liệu có thể đo lường và kiểm chứng được như doanh thu, thị phần và tiền lương để hiểu được hành vi và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Trong thời đại công nghệ dữ liệu, phân tích định lượng được coi là cách tiếp cận ưa thích để đưa ra các quyết định sáng suốt.
- Xu hướng chọn mẫu Xu hướng lựa chọn mẫu Xu hướng chọn mẫu là sai lệch do không đảm bảo sự ngẫu nhiên phù hợp của mẫu dân số. Các sai sót của việc chọn mẫu