パラメータと統計の違い：パラメータと統計の比較
これらの質問を検討してください。あなたの国の人の平均収入は何ですか？世界の女性の平均身長は何ですか？そして特定の品種の家禽が産んだ卵の平均重量は？関心のあるすべての科目を含むアンケートは不可能です。最初のケースでは、それはあなたの国のすべての人々、第2の世界、あなたの世界のすべての女性、そして3番目の鳥のすべての卵です。すべての要素を含むこの大きなセットは、統計用語の母集団として知られています。
<！しかし、集団から限られた数の要素を選んで他のすべての要素を表すようにすることで、その部分集合を分析することによって集団の特性を推論することができます。この集団のサブセットはサンプルと呼ばれます。記述統計量の尺度は、母集団の主な属性を要約し説明するために使用されます。
パラメータの詳細母集団の記述的尺度（平均、モード、または中央値など）をパラメータといいます。利用可能なデータを要約することによって、属性の値を数値的に表現します。先に示したように、母集団全体の属性の値は考慮することができません。したがって、サンプルを使用してメジャーを計算し、それらをメジャーに推論します。
<！しかし、例外的なケースでは、完全な国勢調査や標準化されたテストのように、母集団からパラメータが計算されます。古典確率理論では、パラメータは定数であるが、サンプルに基づく推定値によって決定される「未知の値」を有する。近代ベイズ確率では、パラメータは確率変数であり、その不確実性は分布として記述される。
統計は、サンプルの記述的な尺度です。パラメータとは異なり、サンプル値は母集団から得られたランダムサンプルから計算されます。より正式には、それはサンプルの関数として定義されるが、サンプルの分布とは無関係である。推論では、統計がパラメータの推定値として機能する。サンプル平均、サンプル分散および標準偏差、四分位数および百分位数などの分位数、最大および最小などの順序統計はすべてサンプルの統計のカテゴリに属します。
統計の観測可能性は、統計値とパラメータを分離する主な要因です。母集団では、パラメータを直接観測することはできませんが、サンプルでは、統計は容易に観測可能です。ほとんどの場合、1〜2回の計算が離れます。さらに、統計は、完全性、十分性、一貫性、不偏性、堅牢性、計算上の利便性、低分散などの重要な特性を持ち、平均自乗誤差は最小です。
パラメータと統計の違いは何ですか？•パラメータは母集団の記述的尺度であり、統計はサンプルの記述的尺度である。
•パラメータは直接計算できませんが、統計は計算可能で直接観測可能です。
•統計は統計から推論（推論）され、統計は母集団パラメータの推定値として機能する。 （標本平均（x̅）は集団平均μの推定値として働く）。•パラメータでは、値は標本値と必ずしも等しくないが、近似値である。
