‘Parameter’ और (sample) ‘Statistic’ शब्द सांख्यिकी में महत्वपूर्ण अवधारणाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं जो निकटता से संबंधित हैं। ये जनसंख्या (Population) और नमूनों (Samples) के विचारों से भी सीधे जुड़े हुए हैं।
Parameter: एक संख्या जो पूरी जनसंख्या के बारे में कुछ वर्णन करती है।
Sample Statistic: एक संख्या जो नमूने के बारे में कुछ वर्णन करती है।
पैरामीटर वे मुख्य बातें हैं जिनके बारे में हम जानना चाहते हैं। आमतौर पर, पैरामीटर अज्ञात होते हैं।
Sample Statistic हमें पैरामीटर के लिए अनुमान प्रदान करता है।
हमेशा यह निश्चितता रहती है कि अनुमान कितने सटीक हैं। अधिक निश्चितता हमें अधिक उपयोगी ज्ञान देती है।
हर पैरामीटर के बारे में जानने के लिए हम एक नमूना (Sample) ले सकते हैं और Sample Statistic की गणना कर सकते हैं, जो हमें पैरामीटर का एक अनुमान देती है।
| Parameter | Sample Statistic |
|---|---|
| Mean (औसत) | Sample Mean (नमूना औसत) |
| Median (माध्य) | Sample Median (नमूना माध्य) |
| Mode (बहुलक) | Sample Mode (नमूना बहुलक) |
| Variance (परिवर्तन) | Sample Variance (नमूना परिवर्तन) |
| Standard Deviation (मानक विचलन) | Sample Standard Deviation (नमूना मानक विचलन) |
Mean, median, और mode जनसंख्या में औसत (Average) के विभिन्न प्रकार हैं।
उदाहरण के लिए:
Variance और standard deviation वे दो प्रकार की मान हैं जो यह वर्णन करती हैं कि मान कितने फैल गए हैं।
एक स्कूल की एक कक्षा के छात्र आमतौर पर लगभग समान उम्र के होते हैं। छात्रों की उम्र का variance और standard deviation कम होगा।
एक पूरे देश में सभी प्रकार की विभिन्न उम्र के लोग होंगे। फिर पूरे देश में उम्र का variance और standard deviation एक एकल स्कूल ग्रेड की तुलना में बड़ा होगा।