Parameter : Ukuran untuk mengukur suatu keadaan secara relatif. Parameter, pada umumnya, adalah entitas yang dapat membantu dalam menghubungkan atau mengelompokkan kerangka kerja tertentu.
Parameter adalah karakteristik apa pun yang dapat membantu dalam menentukan atau mengklasifikasikan sistem tertentu (artinya suatu peristiwa, proyek, objek, situasi, dll.). Artinya, parameter merupakan elemen sistem yang berguna, atau kritis, ketika mengidentifikasi sistem, atau ketika mengevaluasi kinerjanya, status, kondisi, dll.
Parameter memiliki makna yang lebih spesifik dalam berbagai disiplin ilmu, termasuk matematika, komputasi dan pemrograman komputer, teknik, statistik, logika, dan linguistik. Di dalam dan melintasi bidang-bidang ini, perbedaan yang cermat harus dipertahankan dari penggunaan yang berbeda dari istilah parameter dan istilah lain yang sering dikaitkan dengannya, seperti argumen, properti, aksioma, variabel, fungsi, atribut, dll.
Yaitu, parameter adalah komponen dari sistem yang bermanfaat, atau dasar. Di dalam dan di atas bidang yang berbeda, penyempurnaan yang waspada harus dijaga dari penggunaan beragam parameter istilah dan istilah-istilah yang berbeda yang sering dihubungkan dengannya.
Parameter didefinisikan sebagai variabel dan konstanta yang muncul dalam ekspresi matematika, variasinya menjadi salah satu yang memunculkan solusi yang berbeda untuk suatu masalah. Dengan cara ini, parameter mengandaikan representasi numerik dari sejumlah besar informasi yang berasal dari studi variabel. Perhitungannya biasanya dilakukan melalui rumus aritmatika yang telah dijabarkan sebelumnya dari data yang diperoleh dari suatu populasi .
Di bidang pemrograman komputer , penggunaan istilah parameter secara luas digunakan untuk merujuk pada properti intrinsik dari suatu prosedur.
Mengapa parameter penting?
Ketika seorang ahli matematika mempertimbangkan studi variabel, ia harus menghadapi banyak data yang disajikan dengan cara yang tidak teratur. Oleh karena itu perlu dilakukan pekerjaan sebelumnya dengan informasi ini, dikurangi dan diurutkan, agar dapat bekerja dengan cara yang lebih sederhana dan efisien.
Meskipun konsentrasi data awal dalam suatu parameter menyebabkan hilangnya sebagian informasi yang terkandung di dalamnya, hal ini sangat diimbangi dengan kemampuan untuk membuat perbandingan antara sampel atau memungkinkan karakterisasi data.
Parameter statistik utama
Dalam statistik , tiga kelompok besar parameter dapat dibedakan: posisi, dispersi, dan bentuk.
Pengukuran posisi memungkinkan untuk mengidentifikasi nilai di sekitar data yang sebagian besar dikelompokkan. Ada dua jenis parameter dispersi: yang memiliki tendensi sentral (mean, mode, dan median) dan yang memiliki posisi non-sentral (persentil, desil, dan kuartil).
Untuk bagian mereka, ukuran dispersi berfungsi untuk meringkas distribusi data. Masalah dengan parameter ini adalah mereka sendiri tidak cukup karena terlalu menyederhanakan informasi, sehingga perlu untuk disertai dengan parameter aksesori lain yang memberikan informasi tentang heterogenitas data.
Di antara parameter dispersi yang paling menonjol adalah varians , standar deviasi, koefisien variasi, dan jangkauan.
Akhirnya, parameter bentuk menunjukkan bentuk histogram data, representasi yang paling umum adalah bel Gaussian. Di sini perlu menyoroti koefisien kemiringan dan kurtosis.
Selain itu, ada parameter statistik lain yang digunakan untuk tujuan tertentu, seperti indeks Gini untuk mengukur ketimpangan .
