Parametre, istatistiksel analizin yararlı bir bileşenidir Finans için Temel İstatistik Kavramları İstatistiklerin sağlam bir şekilde anlaşılması, finansı daha iyi anlamamıza yardımcı olması açısından çok önemlidir. Dahası, istatistik kavramları yatırımcıların izlemesine yardımcı olabilir. Belirli bir popülasyonu tanımlamak için kullanılan özellikleri ifade eder. Tüm popülasyonun belirli bir özelliğini tanımlamak için kullanılır. Nüfus hakkında bir çıkarım yaparken, popülasyonun her üyesinden bilgi toplamak imkansız olacağı için parametre bilinmemektedir. Bunun yerine, parametre hakkında bir sonuç çıkarmak için popülasyondan seçilen bir örneğin istatistiğini kullanırız.
Örneğin, ABC Üniversitesi öğrencilerine verilen ortalama kredi miktarını açıklamak için bir parametre kullanılabilir. Üniversitenin nüfusunun 3.000 olduğunu varsayarsak, araştırmacı, nüfusun birkaç seçilmiş örneğinin veya yaklaşık 10 öğrencinin mali yardımını hesaplayarak başlayabilir. Her biri 10 öğrenciden oluşan üç örnekle, araştırmacı ortalama 2.000 $, 1.200 $ ve 800 $ elde edebilir. Araştırmacı, popülasyon parametresi hakkında bir çıkarım yapmak için bu örnek ortalamayı kullanabilir.
En Yaygın Parametreler
En sık kullanılan parametreler, merkezi eğilim ölçüleri Merkezi Eğilim Merkezi eğilim, veri dağılımının merkezini yansıtan tek bir değer üzerinden bir veri kümesinin açıklayıcı bir özetidir. Değişkenlikle birlikte. Bu ölçüler ortalama, medyan ve modu içerir ve verilerin bir dağılımda nasıl davrandığını açıklamak için kullanılır. Aşağıda tartışılmaktadır:
1. Ortalama
Ortalama aynı zamanda ortalama olarak da adlandırılır ve üç merkezi eğilim ölçüsü arasında en yaygın kullanılanıdır. Araştırmacılar, oranların veri dağılımını tanımlamak için parametreyi kullanırlar. Finansal Oranlar Finansal oranlar, bir şirket ve aralıklar hakkında anlamlı bilgiler elde etmek için finansal tablolardan alınan sayısal değerler kullanılarak oluşturulur.
Ortalama, değerleri toplayarak ve puan sayısına bölerek elde edilir. Örneğin 5, 2, 1, 3 ve 2 çocuktan oluşan beş hanede ortalama şu şekilde hesaplanabilir:
= (5 + 2 + 1 + 3 + 2) / 5
= 13/5
= 2.6
2. Medyan
Medyan, sıralı Sıralı Verilerle ölçülen değişkenleri hesaplamak için kullanılır. İstatistiklerde sıra verileri, değerlerin doğal bir sırayı takip ettiği veri türüdür. Sıralı verilerin en dikkate değer özelliklerinden biri, aralık veya oran ölçekleridir. Verilerin en düşükten en yükseğe doğru düzenlenmesi ve ardından ortadaki sayıların seçilmesiyle elde edilir. Toplam veri noktası sayısı tek bir sayı ise, medyan genellikle ortadaki sayıdır. Sayılar çift ise, medyan, ortadaki iki sayının toplanması ve ortalamanın alınması için ikiye bölünmesiyle elde edilir.
Medyan, çoğunlukla farklı birkaç veri noktası olduğunda kullanılır. Örneğin, üniversiteye giren öğrencilerin medyanını hesaplarken, öğrencilerin diğerlerinden daha büyük bir bölümü olabilir. Ortancayı kullanmak, üniversiteye giren öğrencilerin ortalama yaşının daha yüksek olduğunu göstereceğinden, ortalamanın kullanılması değerleri çarpıtabilir, oysa medyan kullanmak durumun daha doğru bir yansımasını sağlayabilir.
Örneğin, aşağıdaki on öğrencinin değerleri verildiğinde, üniversiteye ilk kez giren öğrencilerin ortanca yaşını bulalım:
17, 17, 18, 19, 19, 20, 21, 25, 28, 32
Yukarıdaki değerlerin medyanı (19 + 20) / 2 = 19,5'tir .
Mod
Mod, bir veri dağıtımında en çok ortaya çıkan sayıdır. Veri dağıtımında hangi sayı veya değerin en yüksek veya en yaygın olduğunu gösterir. Mod, her tür veri için kullanılır.
Örneğin, yaklaşık 40 öğrencisi olan bir üniversite sınıfını ele alalım. Öğrencilere bir test sınavı verilir, not verilir ve ardından en düşük notu alan öğrencilerden başlayarak 1-5 arası bir ölçekte gruplandırılır.
Notlar şu şekilde derecelendirilir:
- Küme 1: 5
- Küme 2: 7
- Küme 3: 13
- Küme 4: 12
- Küme 5: 3
3. Küme en yüksek öğrenci sayısını gösterir ve bu nedenle mod 13'tür . 40 öğrenciden çoğunun 3. kümede not aldığını ortaya koymaktadır.
Parametreler ve İstatistikler
İncelenen tüm popülasyonu tanımlamak için bir parametre kullanılır. Örneğin, bir kelebeğin ortalama uzunluğunu bilmek istiyoruz. Bu bir parametredir çünkü kelebek popülasyonunun tamamı hakkında bir şeyler ifade eder.
Parametreleri elde etmek zordur, ancak değerini tahmin etmek için karşılık gelen istatistiği kullanırız. Bir istatistik, bir popülasyonun bir örneğini açıklarken, bir parametre tüm popülasyonu tanımlar. Dünyadaki tüm kelebekleri yakalamak ve ölçmek imkansız olacağından 100 kelebeği yakalayıp uzunluklarını ölçebiliyoruz. 100 kelebeğin ortalama uzunluğu, tüm kelebek popülasyonunun uzunluğu hakkında bir çıkarımda bulunmak için kullanabileceğimiz bir istatistiktir.
Tipik olarak, bir istatistiğin değeri bir örnekten diğerine değişebilirken parametre sabit kalır. Örneğin, 100 kelebeğin bir örneğinin ortalama uzunluğu 6,5 mm olabilirken, başka bir bölgeden alınan diğer 100 kelebek örneğinin ortalama uzunluğu 6,8 mm olabilir.
Ayrıca, 50 kelebeğin daha küçük bir numunesinin ortalama uzunluğu 7,0 mm olabilir. Popülasyon örneğinden elde edilen istatistik daha sonra tüm popülasyonun parametresini tahmin etmek için kullanılabilir.
Daha fazla kaynak
Finance, Financial Modeling and Valuation Analyst (FMVA) ™ FMVA® Certification'ın resmi sağlayıcısıdır. Amazon, JP Morgan ve Ferrari sertifikasyon programı gibi şirketlerde çalışan 350.600'den fazla öğrenciye katılın ve herkesi birinci sınıf bir finansal analiste dönüştürmek için tasarlanmıştır.
Finansal analiz bilginizi öğrenmeye ve geliştirmeye devam etmek için aşağıdaki ek Finans kaynaklarını şiddetle tavsiye ediyoruz:
- Hipotez Testi Hipotez Testi Hipotez Testi istatistiksel bir çıkarım yöntemidir. Bir popülasyon parametresiyle ilgili bir ifadenin doğru olup olmadığını test etmek için kullanılır. Hipotez testi
- Parametrik Olmayan Testler Parametrik Olmayan Testler İstatistiklerde, parametrik olmayan testler, analiz edilecek gerekli varsayımları karşılamak için bir dağılım gerektirmeyen istatistiksel analiz yöntemleridir.
- Nicel Analiz Nicel Analiz Nicel analiz, bir işletmenin davranışını ve performansını anlamak için gelirler, pazar payı ve ücretler gibi ölçülebilir ve doğrulanabilir verilerin toplanması ve değerlendirilmesi sürecidir. Veri teknolojisi çağında, kantitatif analiz, bilinçli kararlar almak için tercih edilen yaklaşım olarak kabul edilir.
- Örnek Seçim Sapması Örnek Seçim Sapması Örnek seçim sapması, bir popülasyon örneğinin uygun rasgele seçilmesinin sağlanamamasından kaynaklanan sapmadır. Numune seçiminin kusurları