O que são parâmetros?

Parâmetros são características que usamos para descrever algo. Essa é a resposta curta e que não é focada apenas em estatística. Já a estatística é um pouquinho maior, então pegue um xícara de café e senta que lá vem muita informação nova se você não é de ler sobre estatística.

Muitos de vocês devem conhecer a distribuição Normal. Ela é caracterizada por média e desvio padrão, ambas são parâmetros da mesma. O que significa eu conhecer os parâmetros da distribuição que estou trabalhando? Significa que alguém como eu pode recriar a sua distribuição de forma teórica no R. Outras pessoas podem conhecer características dos seus dados coletados mesmo sem você transmitir uma tabela completa com eles.

Existem outras distribuições e outros parâmetros para cada uma delas. A distribuição Poisson por exemplo possui apenas um parâmetro chamado lambda. Abaixo um gráfico demonstrando como a forma da distribuição Poisson varia de acordo com o parâmetro lambda usado.

Distribuição Poisson. Diversas formas variando apenas um parâmetro.

A distribuição Beta possui ainda mais formas possíveis quando se transmite parâmetros (alfa e beta) diferentes.

Distribuição Beta. Com dois parâmetros (alfa e beta) ainda mais formas possíveis.

Parâmetros também são usados para descrever equações como a função linear usada na regressão simples:

F. linear

onde x é a variável e a e b são parâmetros que desejamos estimar.

E finalmente no sentido mais formal dos professores de estatística. Parâmetros são características que descrevem uma população de números.

Também existem as diferenças entre testes paramétricos e não paramétricos, parâmetros na inferência clássica (frequentista) e Bayesiana. Mas tudo isso vai ficar para outra postagem.

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