ما هي المعلمة؟ »تعريفها ومعناها

تعتبر المعلمة ضرورية في جميع المجالات ، وهي مؤشرا جيدا لتتمكن من تقييم أو تقييم حالة معينة. على سبيل المثال ، استنادًا إلى معلمة ، يمكن فهم ظرف معين أو وضعه في منظور لفهمه أو تصنيفه. في مجال أو فرع من برمجة الكمبيوتر ، فإن استخدام هذا المصطلح (المعلمة) هو ؛ يستخدم على نطاق واسع ويستخدم للإشارة إلى خاصية جوهرية للإجراء.

ل تعريف المعلمة يمكن معقدة بعض الشيء، نظرا لأنه هو قطعة من المعلومات التي تعتبر شيء يدل وضروري لأنه يستخدم لتنفيذ عمليات التقييم والتقييمات والاستنتاجات حتى من حالة معينة. من هذا المرجع يمكن فهم الأشياء التي يتم التحقيق فيها من منظور محدد. مثال على تعريف المعلمة هو ما يلي: "التحقيق جار ، ومع ذلك ، لا يوجد معيار محدد لتوضيح الحقائق." وبهذا يتضح أنه بدون هذا العامل ، لا يمكن حل أي نزاع.

ما هي المعلمة الإحصائية

جدول المحتويات

في القسم السابق ، تحدثنا قليلاً عن ماهية المعامل وكيف يمكن تضمين هذه الكلمة في المحادثات العادية ، والآن حان الوقت لذكر كل ما يتعلق بالمعامل الإحصائي وما هو الاختلاف في معنى المعلمة التي تم ذكرها سابقا. عندما يتعلق الأمر بالإحصاءات ، يشير هذا المرجع إلى رقم تمكن من تلخيص قدر كبير من البيانات التي تم الحصول عليها من المتغيرات الإحصائية المحسوبة. لحساب هذا الرقم ، هناك حاجة إلى صيغة حسابية ، يتم الحصول على الأخيرة عن طريق حساب بيانات السكان قيد الدراسة.

و الهدف لا بد من الإحصاءات هو وضع نموذج واقعي، وبسبب هذا، يصبح البيانات الإحصائية لذلك لا يمكن تجنبها. تعتبر المعلمات في الرياضيات وفي أي فرع من فروعها ضرورية للحفاظ على النظام في البيانات التي يتم الحصول عليها من كل حساب ، والأكثر من ذلك إذا كانت هذه المراجع نتيجة دراسات لمجتمع معين. مع أخذ هذا في الاعتبار ، فإن هذا العامل ، بالإضافة إلى تقديم فكرة عامة عن سكان العالم ، يتيح إجراء تحليل مقارن لعمل تقديرات مختلفة على نموذج الواقع المراد إنشاؤه.

الآن ، مثل كل العلوم أو الدراسة أو الحسابات ، تحتاج هذه البيانات إلى سلسلة من القواعد لتعمل بشكل صحيح ولا يتم الخلط بينها وبين أي تحليل رياضي آخر. بدون هذه القواعد ، ستكون جميع الحسابات التي تم الحصول عليها خاطئة تمامًا ولن تكون أمام معلمة إحصائية.

قواعد المعلمة الإحصائية

يجب أن يكون لكل مرجع رقمي قواعد معينة ليتم تطبيقها ، إحداها أنه لا يحتاج إلى غموض في حسابه ، فهو يتطلب فقط معادلة حسابية جيدة لتحقيق ذلك. لا ينبغي تجاهل أي ملاحظة حيوية للدراسة ، أي أن البيانات لها طابع عام للغاية وكل شيء مهم. يمكن تفسيرها ، ويمكن التلاعب بحسابها بسهولة باستخدام الجبر ، وأخيراً ، يمكن أن تصبح البيانات حساسة للتقلبات في العينات ، وهذا يعني أن العينات الإحصائية يمكن أن تختلف وأن هذه لها تأثير على المعلمات..

أنواع المعلمات الإحصائية

مثلما توجد هذه البيانات ، هناك أيضًا أنواعها والطرق الصحيحة لتحديدها وتطبيقها ، الأول هو معلمة الموضع ، وهي المسؤولة عن تحديد القيمة الإجمالية التي يتم فيها تجميع البيانات المراد حسابها ، أي ، ، ابحث عن القيمة التي تطلبها وتمثلها. ينقسم هذا النوع من المراجع إلى جانبين: مقاييس الاتجاه المركزي ومقاييس الاتجاه غير المركزي ، وسيتم شرح النقاط لاحقًا. على عكس ما تم شرحه في القسم السابق ، لا يجب بالضرورة أن تتوافق هذه البيانات مع نتائج المتغير.

ولا يمكن استخدامه مع طابع عام لعمل التنبؤات. يعود استخدام المعلمات المختلفة إلى الموضوع. المنحدر الثاني هو التشتت. يأخذ هذا في الاعتبار المدى الذي يتم فيه تجميع جميع البيانات التي تم الحصول عليها حول القيمة المركزية للحساب. يتم تصنيف هذا المنحدر في جانبين آخرين ، التشتت المطلق والتشتت النسبي ، في الجانب الأول تحتاج الشركة إلى بيانات التخلص ولا تشمل المقارنات بين العينات التي تم الحصول عليها. في الثانية ، نتحدث عن مقاييس بلا أبعاد وفيها إذا كان من الممكن إجراء مقارنات.

أخيرًا ، هناك الشكل. يتم تخزين البيانات أو تجميعها وفقًا للقيمة المركزية ، وهذا يخلق نتيجة مباشرة: المتغيرات العشوائية التي يتم تقديمها بشكل مستمر. هذه المتغيرات تعيد إنشاء صورة ، في هذه المناسبة ، هي الرسوم البيانية على شكل جرس غاوسي ، والتي تُعرف بالنموذج الرياضي الذي ينتمي إلى التوزيع الطبيعي. ماذا تريد أن تصل بهذا الشرح؟ أن الشكل الدلالي ليس أكثر من المراجع الشائعة للرسوم البيانية ، مما يوضح توزيعها الصحيح. وينقسم هذا بدوره إلى معامل التفرطح والانحراف.

و معامل التفرطح يسعى، المعروف أيضا باسم لافتا، إلى العثور على تدابير كيفية توزيع التكرار النسبي للبيانات بين النقيضين والمركز. يعتبر الجرس الغاوسي جزءًا من نقطة المقارنة بين جميع المراجع الموجودة. يحتوي التفرطح على 3 فئات مهمة جدًا ، وهي التوزيع المتوسطي ، والمعروف أيضًا باسم الهدف الطبيعي ، والتوزيع اللولبي ، ويمثله الهدف الإيجابي ، وأخيراً التوزيع الصفيحي ، والذي يشير إلى هدف سلبي. معًا ، فهموا معنى التفرطح كخاصية لمعلمة الشكل.

يعتمد معامل عدم التناسق على السماح باكتشاف البيانات وإذا تم ترتيبها بشكل متماثل وفقًا لقيمتها المركزية ، والتي تعتبر عمومًا مقياسًا غير متماثل. من أجل معرفة درجة عدم تناسق هذه البيانات ، فإن حساب معامل عدم التماثل أمر حتمي. البيانات المقدمة متناظرة وفقًا للمتوسط ​​، ومع ذلك ، يجب أن يكون مجموع كل مكعبات الانحرافات وفقًا للمتوسط ​​نفسه فارغًا. إذا تم البحث عن انحراف موجب ، فيجب أن يكون المتوسط ​​على يمين الوسيط.

ثم ، بيانياً ، سيتم الحصول على مدرج تكراري مع شكل L ونهايته المباشرة على اليمين. أخيرًا ، للحصول على انحراف سلبي ، يجب أن يكون المتوسط ​​أقل بلا منازع من الوسيط وسيكون المدرج التكراري على شكل حرف J بشكل قاطع مع النهاية إلى اليسار.

أمثلة على المعلمات الإحصائية

إذا تم أخذ بعض العينات من مجتمع موزع تمامًا ، فإن متوسط ​​هذا الاختبار هو إحصاء مباشر. القيمة التي تمثلها هذه العينة هي تقدير لمتوسط ​​ذلك المجتمع ، وهذا ما يسمى معلمة السكان. إذا تم أخذ عينات أخرى ، فستتغير هذه القيمة بشكل عشوائي وسيعتمد توزيعها الاحتمالي على الاختبار المعني. سيمثل هذا التوزيع جميع البيانات التي تم الحصول عليها وإذا كان المجتمع الرئيسي طبيعيًا ، فيجب أن يكون توزيع تلك العينة طبيعيًا أيضًا. كل خطوة تكملها التالية.

عناصر المعلمة الإحصائية

مثلما تحتوي هذه البيانات على قواعد وأنواع ، فإنها تحتوي أيضًا على سلسلة من العناصر الأساسية للحصول على قيم معينة لمجموعة سكانية معينة ، يتم توزيع هذه العناصر في المتوسط ​​، والوضع والوسيط ، وجميعها جزء من مقاييس الاتجاه المركزي. ومع ذلك ، هناك أيضًا مقاييس للاتجاه غير المركزي تتكون من الشرائح الربعية والعشرية والنسب المئوية. لتغطية كل هذا المحتوى ، يتم تقسيم كل عنصر ، بحيث يمكن فهم كل ما يتعلق بها بشكل كامل.

معدل

هو الوسط الحسابي والمعروف بانتشاره الواسع ، وله سلسلة من الخصائص أو العناصر ، وهذه تشير إلى بساطة حسابه بسبب تدخل جميع البيانات ، ويتم تفسيره على أنه مركز كتلة أو قاعدة يتم حساب توازن مجموعة معينة من البيانات. كما أنه يدير لتقليل أي انحراف تربيعي عن المراجع وهو عرضة للتغييرات في الحجم والأصل. كما أنها حساسة عندما تكون قيم المتغير شديدة للغاية.

موضه

إنه مرجع متكرر إلى حد ما وقيمة متغيره لها تردد مطلق ، ولهذا السبب يحمل الاسم الشائع ، لأنه في حد ذاته هو الأكثر شيوعًا. يعد حساب الوضع أمرًا سهلاً حقًا ، حيث لا يتطلب الأمر سوى عدد للعثور على البيانات المقابلة. و خصائص الأزياء هي تفسير بسيط والحساب، وذلك يعتمد على الترددات وبفضل ذلك فإنه يمكن حساب المتغيرات النوعية، وإن كانت هناك بيانات أكبر، قيمتها مستقلة، والتي تجعل الأزياء عنصر عرضة للتغيرات العينة.

الوسيط

أنت تواجه الوسيط عندما يكون لنصف البيانات التي تم الحصول عليها على الأقل قيمة متغيرة أقل بكثير من نفسها ، فقط عندما يتم الاحتفاظ بالقيم بترتيب من الأدنى إلى الأعلى. أحد أمثلة المعلمات الإحصائية هو حساب متوسط ​​العائلة ، والطريقة بسيطة ، ويجب تحديد القيمة المركزية فقط. تشير صفات أو خصائص الوسيط إلى التأثير شبه غير الموجود بالتشتت وعدم القابلية التي يعرضها المتوسط ​​للتذبذبات التي تحركها قيم متغيرها.

قياسات الموقف غير المركزية

هذه ليست أكثر من القيم التي تقع تحت بعضها البعض في كميات معينة من البيانات. إنها نقطة أكثر عمومية لمفهوم الوسيط الذي تم توفيره سابقًا ، لأنه يترك فقط أقل من 50 ٪ من توزيع البيانات ، في حين أن الكميات تفعل ذلك بأي نسبة مئوية. للتمييز بين الشرائح الربعية والعشرية والنسب المئوية ، يتم أخذ الأجزاء التي يتم تقسيمها إليها في الاعتبار. تنقسم الأرباع إلى 4 أجزاء ، والعشري إلى 10 والنسب المئوية إلى مائة.

تطبيق المعلمات

يمكن تطبيق المعلمات في مجالات مختلفة ، إما في المسائل العددية أو عن طريق الاستخدام البسيط للكلمة في المحادثات العادية. سيذكر هذا القسم بعض المجالات التي يتم فيها استخدام المعلمات ، وكيف تبدو تطبيقاتها وكيفية تحديد ما إذا كنت تتعامل مع مرادف للمعامل أم لا. يجب أن نتذكر أنه ، وفقًا للفرع أو العلم الذي يشير ، يمكن استدعاء هذه البيانات بطرق مختلفة.

معلمات الكمبيوتر

عندما يتعلق الأمر بالحوسبة ، تُعرف هذه البيانات باسم الوسائط وهي متغيرات تُستخدم لتلقي قيم الإدخال لروتين أو طريقة أو روتين فرعي معين. ستكون إجراءات الاستدعاء هي طريقة إرسال هذه القيم. من ناحية أخرى ، يأخذ الروتين الفرعي جميع القيم التي تم تعيينها لبياناته من أجل تغيير سلوكه في وقت التشغيل.

معلمات الشبكة

هذا ما يعرف بالمسافة الدائمة بين خلايا الوحدة وفقًا للبنية البلورية التي تمتلكها. تحتوي الشبكات على 3 معلمات ممثلة في a و b و c ، ولكن هناك عنصر خاص في الشبكات التكعيبية وهو أن جميع البيانات بالنسبة لهم هي نفسها بالتأكيد ، لذلك فإن الطريقة الصحيحة للإشارة إليها هي من خلال إلى. فيما يتعلق بالمشابك البلورية السداسية ، تعتبر البيانات a و b متطابقة ، وبهذا المعنى ، يتم أخذ a و c فقط في الاعتبار.

المعلمة السكان

إنها ليست أكثر من القيمة الحقيقية لمتوسط ​​مجتمع معين. عندما تكون الخصائص السائدة لهذه المجموعة غير معروفة ، يمكن حساب القيم من العينات.

في جميع هذه المناطق ، تم العثور على نوع من مرادفات المعلمات لتحديد موقعها أو تحديدها حسب الحالة ، على سبيل المثال ، البيانات أو المراجع أو المؤشرات أو المقاييس أو العوامل.

الأسئلة المتداولة حول المعلمة

ما يسمى المعلمة؟

هذه الكلمة مخصصة لتلك الأنماط أو النماذج أو المعايير أو المراجع التي لها وظيفة القياس نسبيًا بها ، بعض البيانات أو حقائق الواقع. مثال على المعلمة هي المراجع التي يتم أخذها لقياس المعامل الفكري للبشر ، حيث تتم مقارنة القيم القياسية للذكاء المفترض مع بيانات الأشخاص المراد تقييمهم.

ما هي المعلمة ل؟

تُستخدم المعلمات لإجراء تقييمات أو تقييمات لحالة معينة ، وتهدف إلى إجراء مقارنات وتنبؤات ، وبهذه الطريقة ، وضع الظروف التي تمت دراستها وفهمها مسبقًا في منظورها الصحيح. ومن الأمثلة الواضحة على ذلك أن المريض في حالة حرجة يستجيب للعلاج وفقًا للمعايير التي وضعها الاختصاصي.

ما هي الاختبارات البارامترية؟

الاختبارات البارامترية هي أدوات إحصائية تُستخدم لإجراء تحليل وحساب وتفسير كمية محددة من العوامل الموجودة داخل المجتمع ، وعادة ما تستخدم في المتغيرات من أجل الحصول على حساب أعلى. دقيق على الجزء الذي تمت دراسته ولأنه كلما زاد حجمه ، ستكون نتيجة الحساب أكثر دقة.

لماذا كثافة المياه تستخدم كمعامل؟

لأنه بفضل دراستها ، من الممكن تحديد كيفية دوران التيارات المائية ، مع الأخذ في الاعتبار أن الكثافة تعتمد على درجة الملوحة ودرجة الحرارة والضغط الجوي ، لأنه في بعض الحالات لا يوجد الماء فقط في حالته. سائلة ، ولكن يمكن الحصول عليها أيضًا في صورة صلبة مثل الثلج أو غازي مثل البخار.

على أي معلمات تعتمد المقاومة الكهربائية؟

عند الحديث عن المقاومة الكهربائية ، تتم الإشارة إلى المقدار الذي يحمل به الموصل التيار ، ولكن يجب أيضًا مراعاة الصعوبات التي يجب أن تتحرك بها حاملات الشحن داخلها. لهذا السبب ، تعتمد المقاومة على كل من المادة التي يتكون منها الموصل ، وعلى طوله ودرجة حرارته ، لأنه عندما تزيد هذه المقاومة تزداد المقاومة.