Parâmetros são definidos como aquelas variáveis e constantes que aparecem em uma expressão matemática, sendo sua variação aquela que dá origem às diferentes soluções para um problema. Desta forma, um parâmetro supõe a representação numérica da enorme quantidade de informação que deriva do estudo de uma variável. Seu cálculo costuma ser realizado por meio de uma fórmula aritmética previamente elaborada a partir de dados obtidos de uma população.
No campo da programação de computadores, o uso do termo parâmetro é amplamente utilizado para se referir a uma propriedade intrínseca de um procedimento.
Por que os parâmetros são importantes?
Quando um matemático considera o estudo de uma variável, ele tem que enfrentar uma infinidade de dados que se apresentam de forma desordenada. Por isso é necessário um trabalho prévio com essa informação, reduzindo-a e ordenando-a, para poder trabalhar de forma mais simples e eficiente.
Embora a concentração dos dados iniciais em um parâmetro acarrete a perda de parte das informações neles contidas, isso é amplamente compensado por poder fazer comparações entre as amostras ou permitir uma caracterização dos dados.
Parâmetros estatísticos principais
Dentro das estatísticas, três grandes grupos de parâmetros podem ser distinguidos: posição, dispersão e forma.
As medições de posição permitem identificar o valor em torno do qual os dados são agrupados em sua maioria. Existem dois tipos de parâmetros de dispersão: os de tendência central (média, moda e mediana) e os de posição não central (percentis, decis e quartis).
Por sua vez, as medidas de dispersão servem para resumir a distribuição dos dados. O problema com esses parâmetros é que, por si só, são insuficientes ao simplificar demais as informações, sendo necessário que sejam acompanhados por outros parâmetros acessórios que forneçam informações sobre a heterogeneidade dos dados.
Entre os parâmetros de dispersão mais proeminentes estão variância, desvio padrão, coeficientes de variação e intervalo.
Finalmente, os parâmetros de forma indicam a forma do histograma de dados, sendo a representação mais comum o sino gaussiano. Aqui vale destacar os coeficientes de assimetria e curtose.
Além disso, existem outros parâmetros estatísticos que são usados para uma finalidade específica, como o índice de Gini para medir a desigualdade.
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