Parameetriline statistika on osa statistilisest järeldusest, mis kasutab statistikat ja lahutuskriteeriume, mis põhinevad teadaolevatel jaotustel.
Parameetriline statistika püüab statistilise järelduse osana hinnata andmekogumi teatud parameetreid. Hinnang, nagu statistikas peaaegu alati, viiakse läbi statistilise valimi põhjal. Nüüd põhineb parameetriline statistika alati oma arvutustel eeldusel, et uuritava muutuja jaotus on teada.
Selles mõttes on selle kontseptsiooni mõistmiseks hädavajalik kõigepealt tutvuda järgmiste mõistetega:
- Statistiline valim
- Statistiline
- Statistiline järeldus
- Tõenäosuse jaotus
Tõenäosuse jaotuse mõiste
Nagu meie sõnastikus määratletud, on tõenäosusjaotus tööriist, mis näitab, kuidas tõenäosused jaotuvad. Sõltuvalt selle jaotuse struktuurist on jaotus ühte või teist tüüpi.
Tuntuim tõenäosusjaotus on normaaljaotus. Pange tähele, et lihtsuse huvides tähistame lihtsalt jaotust. Teoreetiline täisnimi oleks aga normaalne tõenäosusjaotus. Selle graafiline esitus on järgmine:
Normaaljaotus kehtib enamiku juhuslike nähtuste kohta. Arvatakse, et paljud nähtused kipuvad käituma nagu tavalised, kui me kordame seda väga palju kordi. Vaadake keskse piiri teoreemi
Leiame ka selliseid jaotusi nagu Pearsoni väljatöötatud chi-ruut, see on jaotus, mis esindab juhuslikke muutujaid, mille väärtused on rangelt positiivsed. Näiteks kasutatakse seda selleks, et näha, milline on teatud juhusliku muutuja dispersiooni struktuur (mis on alati positiivne).
Jaotuste tüübid parameetrilises statistikas
Parameetrilises statistikas on kõige tuntumad ja tõenäosusjaotuste tüübid:
Diskreetsed tõenäosuse jaotused
- Ühtne jaotamine
- Binomiaaljaotus
- Bernoulli levitamine
- Hüpergeomeetriline jaotus
- Negatiivne binoomjaotus
- Geomeetriline jaotus
- Poissoni jaotus
Pidevad tõenäosuse jaotused
- Pidev ühtlane jaotumine
- Chi-ruut või chi-ruutjaotus
- Eksponentsiaalne jaotus
- Gammajaotus
- Normaalne jaotus
- Snecdori F jaotus
- Õpilase t jaotus