Параметрична статистика - це частина статистичного висновку, яка використовує статистику та критерії роздільної здатності на основі відомих розподілів.
Параметрична статистика, як частина статистичного висновку, намагається оцінити певні параметри сукупності даних. Оцінка, як майже завжди в статистиці, проводиться на статистичній вибірці. Тепер параметрична статистика завжди базує свої розрахунки на припущенні, що розподіл змінної, що вивчається, відомий.
У цьому сенсі, щоб добре зрозуміти цю концепцію, важливо спочатку ознайомитися з наступними поняттями:
- Статистична вибірка
- Статистичні
- Статистичний висновок
- Розподіл ймовірностей
Поняття розподілу ймовірностей
Як визначено у нашому словнику, розподіл ймовірностей - це інструмент, який вказує, як розподіляються ймовірності. Залежно від структури, яку має цей розподіл, розподіл буде того чи іншого типу.
Найвідоміший розподіл ймовірностей - це нормальний розподіл. Зверніть увагу, що ми просто вказуємо "розподіл" для простоти. Однак теоретичне повне ім'я було б звичайним розподілом ймовірностей. Його графічне зображення таке:
Нормальний розподіл стосується більшості випадкових явищ. Вважається, що багато явищ, як правило, поводяться як звичайні, коли ми повторюємо їх дуже велику кількість разів. Див. Центральну граничну теорему
Ми також можемо знайти такі розподіли, як хі-квадрат, розроблений Пірсоном, це розподіл, який представляє випадкові величини, значення яких суворо позитивні. Наприклад, він використовується, щоб побачити, якою є структура дисперсії (яка завжди позитивна) певної випадкової величини.
Типи розподілу в параметричній статистиці
Серед видів розподілу ймовірностей, найбільш відомими та використовуваними в параметричній статистиці, є:
Дискретні розподіли ймовірностей
- Рівномірний розподіл
- Біноміальний розподіл
- Розподіл Бернуллі
- Гіпергеометричний розподіл
- Негативний біноміальний розподіл
- Геометричний розподіл
- Розподіл Пуассона
Безперервний розподіл ймовірностей
- Безперервний рівномірний розподіл
- Розподіл хі-квадрат або хі-квадрат
- Експоненціальний розподіл
- Розподіл гамми
- Нормальний розподіл
- Снекдор F розподіл
- Розподіл студента t