Parameter vs Statistik
Pertimbangkan pertanyaan-pertanyaan ini; berapa pendapatan rata-rata seseorang di negara Anda, berapa tinggi rata-rata wanita di dunia, dan berapa berat rata-rata telur yang dihasilkan oleh beberapa jenis unggas? Tidak mungkin melakukan survei yang mencakup semua mata pelajaran yang diminati. Dalam kasus 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 semua elemen lainnya, kita dapat menyimpulkan properti populasi dengan menganalisis subset. Bagian dari populasi ini dikenal sebagai sampel. Ukuran statistik deskriptif digunakan untuk meringkas dan menjelaskan atribut utama populasi.
Lebih lanjut tentang Parameter
Ukuran deskriptif (seperti mean, mode, atau median) dari suatu populasi dikenal sebagai parameter. Ini secara numerik mengekspresikan nilai untuk atribut dengan meringkas data yang tersedia. Seperti yang ditunjukkan sebelumnya, tidak mungkin untuk mempertimbangkan nilai atribut di 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 dari sampel. Berbeda dengan parameter, nilai sampel dihitung dari sampel acak yang diperoleh dari populasi. Secara lebih formal, ini didefinisikan sebagai fungsi sampel, tetapi tidak bergantung pada distribusi sampel.
Dalam inferensi, statistik bertindak sebagai penduga untuk parameter. Rata-rata sampel, varians sampel dan deviasi standar, jumlah seperti kuartil dan persentil, dan statistik pesanan seperti maksimum dan minimum semuanya termasuk dalam kategori statistik sampel.
Pengamatan statistik merupakan faktor utama yang memisahkan statistik dan parameter. Dalam suatu populasi, parameternya tidak dapat diamati secara langsung, tetapi dalam sampel, statistiknya mudah diamati, seringkali hanya dengan satu atau dua kalkulasi. Selain itu, statistik memiliki sifat penting seperti kelengkapan, kecukupan, konsistensi, tidak bias, ketahanan, kenyamanan komputasi, varian rendah, dan kesalahan kuadrat rata-rata minimum.
Apa perbedaan antara Parameter dan Statistik?
• Parameter adalah ukuran deskriptif dari populasi, dan statistik adalah ukuran deskriptif dari sampel.
• Parameter tidak dapat dihitung secara langsung, tetapi statistik dapat dihitung dan diamati secara langsung.
• Parameter disimpulkan (disimpulkan) dari statistik dan statistik bertindak sebagai penduga untuk parameter populasi. (Rata-rata sampel (x ̅) bertindak sebagai penduga untuk rata-rata populasi µ)
• Dalam parameter, nilai tidak harus sama dengan nilai sampel, tetapi merupakan perkiraan.
