Articulo de referencia

Parámetro

Un parámetro ( del griego antiguo παρά ( pará ) ' junto a, subsidiario ' y μέτρον ( métron ) ' medida ' ), en general, es cualquier característica que puede ayudar a definir o c...

Un parámetro ( del griego antiguo παρά ( pará ) ' junto a, subsidiario ' y μέτρον ( métron ) ' medida ' ), en general, es cualquier característica que puede ayudar a definir o clasificar un sistema particular (es decir, un evento, proyecto, objeto, situación, etc.). Es decir, un parámetro es un elemento de un sistema que resulta útil o fundamental para identificarlo o para evaluar su rendimiento, estado, condición, etc.  

El término "parámetro" tiene significados más específicos dentro de diversas disciplinas, como las matemáticas , la programación informática , la ingeniería , la estadística , la lógica , la lingüística y la composición musical electrónica.

Además de sus usos técnicos, también existen usos extendidos, especialmente en contextos no científicos, donde se utiliza para referirse a características o límites definitorios, como en las frases "parámetros de prueba" o "parámetros de juego". [ 1 ]

Modelización

Cuando un sistema se modela mediante ecuaciones , los valores que lo describen se denominan parámetros . Por ejemplo, en mecánica , las masas, las dimensiones y las formas (para cuerpos sólidos), las densidades y las viscosidades (para fluidos) aparecen como parámetros en las ecuaciones que modelan los movimientos. A menudo existen varias opciones para los parámetros, y la elección de un conjunto adecuado se denomina parametrización .

Por ejemplo, si se considera el movimiento de un objeto sobre la superficie de una esfera mucho mayor que el objeto (por ejemplo, la Tierra), existen dos parametrizaciones comúnmente utilizadas para su posición: coordenadas angulares (como latitud/longitud), que describen con precisión grandes movimientos a lo largo de círculos en la esfera, y distancia direccional desde un punto conocido (por ejemplo, "10 km al NNO de Toronto" o, equivalentemente, "8 km al norte y luego 6 km al oeste de Toronto"), que suelen ser más sencillas para movimientos confinados a un área (relativamente) pequeña, como dentro de un país o región en particular. Dichas parametrizaciones también son relevantes para la modelización de áreas geográficas (es decir, la elaboración de mapas ).

Funciones matemáticas

Las funciones matemáticas tienen uno o más argumentos que se designan en la definición mediante variables . La definición de una función también puede contener parámetros, pero a diferencia de las variables, los parámetros no se enumeran entre los argumentos que toma la función. Cuando hay parámetros presentes, la definición define en realidad toda una familia de funciones, una para cada conjunto válido de valores de los parámetros. Por ejemplo, se podría definir una función cuadrática general declarando:

F(incógnita)=aincógnita2+bincógnita+do{\displaystyle f(x)=ax^{2}+bx+c};

Aquí, la variable x designa el argumento de la función, pero a , b y c son parámetros (en este caso, también llamados coeficientes ) que determinan qué función cuadrática particular se está considerando. Se podría incorporar un parámetro al nombre de la función para indicar su dependencia del parámetro. Por ejemplo, se puede definir el logaritmo en base b mediante la fórmula

registrob(incógnita)=registro(incógnita)registro(b){\displaystyle \log _{b}(x)={\frac {\log(x)}{\log(b)}}}

donde b es un parámetro que indica qué función logarítmica se está utilizando. No es un argumento de la función y, por ejemplo, será una constante al considerar la derivada.registrob(incógnita)=(incógnitaln(b))1{\displaystyle \textstyle \log _{b}'(x)=(x\ln(b))^{-1}}.

En algunas situaciones informales, es una cuestión de convención (o accidente histórico) que algunos o todos los símbolos en la definición de una función se denominen parámetros. Sin embargo, cambiar el estatus de los símbolos entre parámetro y variable modifica la función como objeto matemático. Por ejemplo, la notación para la potencia factorial descendente.

nortek_=norte(norte1)(norte2)(nortek+1){\displaystyle n^{\underline {k}}=n(n-1)(n-2)\cdots (n-k+1)},

define una función polinómica de n (cuando k se considera un parámetro), pero no es una función polinómica de k (cuando n se considera un parámetro). De hecho, en este último caso, solo se define para argumentos enteros no negativos. Las presentaciones más formales de tales situaciones suelen comenzar con una función de varias variables (incluidas todas aquellas que a veces podrían llamarse "parámetros") como

(norte,k)nortek_{\displaystyle (n,k)\mapsto n^{\underline {k}}}

como el objeto más fundamental que se está considerando, luego definiendo funciones con menos variables de la principal por medio de currificación .

En ocasiones, resulta útil considerar todas las funciones con ciertos parámetros como una familia paramétrica , es decir, como una familia indexada de funciones. Más adelante se ofrecen ejemplos de la teoría de la probabilidad .

Ejemplos

  • En una sección sobre palabras que se usan con frecuencia de forma incorrecta en su libro El arte del escritor , James J. Kilpatrick citó una carta de un corresponsal, dando ejemplos para ilustrar el uso correcto de la palabra parámetro :

WM Woods, un matemático, escribe: «...una variable es una de las muchas cosas que un parámetro no es». ... La variable dependiente, la velocidad del coche, depende de la variable independiente, la posición del pedal del acelerador.

[Kilpatrick citando a Woods] "Ahora... los ingenieros... cambian los brazos de palanca del mecanismo... la velocidad del coche... seguirá dependiendo de la posición del pedal... pero de una manera... diferente . Se ha cambiado un parámetro".

  • Un ecualizador paramétrico es un filtro de audio que permite ajustar la frecuencia de máxima atenuación o realce con un control, y la magnitud de dicha atenuación o realce con otro. Estos ajustes, que representan el nivel de frecuencia del pico o valle, son dos de los parámetros de una curva de respuesta en frecuencia, y en un ecualizador de dos controles describen completamente la curva. Los ecualizadores paramétricos más complejos pueden permitir la variación de otros parámetros, como la asimetría. Cada uno de estos parámetros describe algún aspecto de la curva de respuesta en su conjunto, abarcando todas las frecuencias. Un ecualizador gráfico proporciona controles de nivel individuales para diversas bandas de frecuencia, cada uno de los cuales actúa únicamente sobre esa banda de frecuencia en particular.
  • Si se nos pide que imaginemos la gráfica de la relación y  = ax² , normalmente visualizamos un rango de valores de x , pero solo un valor de a . Por supuesto, se puede usar un valor diferente de a , generando una relación distinta entre x e y . Así, a es un parámetro: es menos variable que las variables x o y , pero no es una constante explícita como el exponente 2. Más precisamente, cambiar el parámetro a plantea un problema diferente (aunque relacionado), mientras que las variaciones de las variables x e y (y su interrelación) forman parte del problema en sí.  
  • Al calcular los ingresos en función del salario y las horas trabajadas (los ingresos equivalen al salario multiplicado por las horas trabajadas), se suele asumir que el número de horas trabajadas se modifica fácilmente, mientras que el salario es más estático. Esto convierte al salario en un parámetro, a las horas trabajadas en una variable independiente y a los ingresos en una variable dependiente .

Modelos matemáticos

En el contexto de un modelo matemático , como una distribución de probabilidad , Bard describió la distinción entre variables y parámetros de la siguiente manera:

Nos referimos a las relaciones que supuestamente describen una determinada situación física como un modelo . Típicamente, un modelo consta de una o más ecuaciones. Las cantidades que aparecen en las ecuaciones se clasifican en variables y parámetros . La distinción entre estos no siempre es clara y con frecuencia depende del contexto en el que aparecen las variables. Generalmente, un modelo se diseña para explicar las relaciones que existen entre cantidades que pueden medirse independientemente en un experimento; estas son las variables del modelo. Sin embargo, para formular estas relaciones, se suelen introducir "constantes" que representan propiedades inherentes de la naturaleza (o de los materiales y equipos utilizados en un experimento dado). Estos son los parámetros. [ 2 ]

Geometría analítica

En geometría analítica , una curva puede describirse como la imagen de una función cuyo argumento, normalmente llamado parámetro , se encuentra en un intervalo real .

Por ejemplo, el círculo unitario se puede especificar de las dos maneras siguientes:

  • forma implícita , la curva es el lugar geométrico de los puntos ( x , y ) en el plano cartesiano que satisfacen la relaciónincógnita2+y2=1.{\displaystyle x^{2}+y^{2}=1.}
  • forma paramétrica , la curva es la imagen de la funciónt(porquet,pecadot){\displaystyle t\mapsto (\cos t,\sin t)}

    con parámetrot[0,2π).{\displaystyle t\in [0,2\pi ).}Como ecuación paramétrica, esto se puede escribir

    (incógnita,y)=(porquet,pecadot).{\displaystyle (x,y)=(\cos t,\sin t).}

    El parámetro t en esta ecuación se denominaría en otras lenguas matemáticas variable independiente .

Análisis matemático

En el análisis matemático , a menudo se consideran integrales que dependen de un parámetro. Estas tienen la forma

F(t)=incógnita0(t)incógnita1(t)F(incógnita;t)dincógnita.{\displaystyle F(t)=\int _{x_{0}(t)}^{x_{1}(t)}f(x;t)\,dx.}

En esta fórmula, t es el argumento de la función F , y en el lado derecho se encuentra el parámetro del que depende la integral. Al evaluar la integral, t se mantiene constante, por lo que se considera un parámetro. Si nos interesa el valor de F para diferentes valores de t , entonces consideramos t como una variable. La cantidad x es una variable auxiliar o variable de integración (a veces también llamada parámetro de integración ).

Estadística y econometría

En estadística y econometría , el marco de probabilidad anterior sigue vigente, pero la atención se centra en estimar los parámetros de una distribución a partir de datos observados o en contrastar hipótesis sobre ellos. En la estimación frecuentista, los parámetros se consideran "fijos pero desconocidos", mientras que en la estimación bayesiana se tratan como variables aleatorias y su incertidumbre se describe mediante una distribución. [ 3 ]

En la teoría de la estimación estadística, "estadístico" o estimador se refiere a las muestras, mientras que "parámetro" o valor estimado se refiere a las poblaciones de las que se extraen las muestras. Un estadístico es una característica numérica de una muestra que puede utilizarse como estimación del parámetro correspondiente, la característica numérica de la población de la que se extrajo la muestra.

Por ejemplo, la media muestral (estimador), denotadaincógnita¯{\displaystyle {\overline {X}}}La media muestral ( S²) puede utilizarse como estimación del parámetro medio (valor a estimar), denotado por μ , de la población de la que se extrajo la muestra. De forma similar, la varianza muestral (estimador), denotada por , puede utilizarse para estimar el parámetro de varianza (valor a estimar), denotado por σ² , de la población de la que se extrajo la muestra. (Cabe destacar que la desviación estándar muestral ( ) no es una estimación insesgada de la desviación estándar poblacional ( σ² ): véase Estimación insesgada de la desviación estándar ).

Es posible realizar inferencias estadísticas sin asumir una familia paramétrica particular de distribuciones de probabilidad . En ese caso, se habla de estadística no paramétrica, en contraposición a la estadística paramétrica descrita anteriormente. Por ejemplo, una prueba basada en el coeficiente de correlación de rangos de Spearman se denominaría no paramétrica, ya que el estadístico se calcula a partir del orden de rangos de los datos, sin tener en cuenta sus valores reales (y, por lo tanto, independientemente de la distribución de la que se extrajeron), mientras que las basadas en el coeficiente de correlación producto-momento de Pearson son pruebas paramétricas, ya que se calculan directamente a partir de los valores de los datos y, por lo tanto, estiman el parámetro conocido como correlación poblacional .

Teoría de la probabilidad

Todas estas trazas representan distribuciones de Poisson, pero con diferentes valores para el parámetro λ.

In probability theory, one may describe the distribution of a random variable as belonging to a family of probability distributions, distinguished from each other by the values of a finite number of parameters. For example, one talks about "a Poisson distribution with mean value λ". The function defining the distribution (the probability mass function) is:

f(k;λ)=eλλkk!.{\displaystyle f(k;\lambda )={\frac {e^{-\lambda }\lambda ^{k}}{k!}}.}

This example nicely illustrates the distinction between constants, parameters, and variables. e is Euler's number, a fundamental mathematical constant. The parameter λ is the mean number of observations of some phenomenon in question, a property characteristic of the system. k is a variable, in this case the number of occurrences of the phenomenon actually observed from a particular sample. If we want to know the probability of observing k1 occurrences, we plug it into the function to get f(k1;λ){\displaystyle f(k_{1};\lambda)}. Without altering the system, we can take multiple samples, which will have a range of values of k, but the system is always characterized by the same λ.

For instance, suppose we have a radioactive sample that emits, on average, five particles every ten minutes. We take measurements of how many particles the sample emits over ten-minute periods. The measurements exhibit different values of k, and if the sample behaves according to Poisson statistics, then each value of k will come up in a proportion given by the probability mass function above. From measurement to measurement, however, λ remains constant at 5. If we do not alter the system, then the parameter λ is unchanged from measurement to measurement; if, on the other hand, we modulate the system by replacing the sample with a more radioactive one, then the parameter λ would increase.

Another common distribution is the normal distribution, which has as parameters the mean μ and the variance σ².

In these above examples, the distributions of the random variables are completely specified by the type of distribution, i.e. Poisson or normal, and the parameter values, i.e. mean and variance. In such a case, we have a parameterized distribution.

It is possible to use the sequence of moments (mean, mean square, ...) or cumulants (mean, variance, ...) as parameters for a probability distribution: see Statistical parameter.

Computer programming

En programación informática , se suelen utilizar dos conceptos de parámetro , a los que se hace referencia como parámetros y argumentos , o más formalmente como parámetro formal y parámetro real .

Por ejemplo, en la definición de una función como

y = f ( x ) = x + 2,

x es el parámetro formal (el parámetro ) de la función definida.

Cuando la función se evalúa para un valor dado, como en

f (3): o bien, y = f (3) = 3 + 2 = 5,

El valor 3 es el parámetro real (el argumento ) que se evalúa mediante la función definida; es un valor dado (valor real) que sustituye al parámetro formal de la función. (En el lenguaje cotidiano, los términos parámetro y argumento pueden intercambiarse inadvertidamente, dando lugar a un uso incorrecto).

Estos conceptos se analizan con mayor precisión en la programación funcional y sus disciplinas fundamentales: el cálculo lambda y la lógica combinatoria . La terminología varía entre lenguajes; algunos lenguajes de programación, como C, definen parámetro y argumento como se indica aquí, mientras que Eiffel utiliza una convención alternativa .

Inteligencia artificial

En inteligencia artificial , un modelo describe la probabilidad de que algo ocurra. Los parámetros de un modelo son el peso de las distintas probabilidades. Tiernan Ray, en un artículo sobre GPT-3, describió los parámetros de esta manera:

Un parámetro es un cálculo en una red neuronal que asigna mayor o menor ponderación a algún aspecto de los datos, para darle mayor o menor importancia en el cálculo general de los datos. Son estas ponderaciones las que dan forma a los datos y proporcionan a la red neuronal una perspectiva aprendida sobre ellos. [ 4 ]

Ingeniería

En ingeniería (especialmente en lo que respecta a la adquisición de datos), el término parámetro a veces se refiere de forma imprecisa a un elemento medido individual. Este uso no es uniforme, ya que en ocasiones el término canal se refiere a un elemento medido individual, mientras que parámetro alude a la información de configuración de dicho canal.

En términos generales, las propiedades son aquellas magnitudes físicas que describen directamente los atributos físicos del sistema; los parámetros son aquellas combinaciones de propiedades que bastan para determinar la respuesta del sistema. Las propiedades pueden tener diversas dimensiones, dependiendo del sistema que se considere; los parámetros son adimensionales o tienen la dimensión del tiempo o su recíproco. [ 5 ]

El término también puede utilizarse en contextos de ingeniería, al igual que se usa habitualmente en las ciencias físicas.

Ciencias ambientales

En ciencias ambientales , y particularmente en química y microbiología , se utiliza un parámetro para describir una entidad química o microbiológica discreta a la que se le puede asignar un valor: comúnmente una concentración, pero también puede ser una entidad lógica (presente o ausente), un resultado estadístico como un valor del percentil 95 o, en algunos casos, un valor subjetivo.

Lingüística

En lingüística, la palabra "parámetro" se utiliza casi exclusivamente para denotar un interruptor binario en una gramática universal dentro de un marco de principios y parámetros .

Lógica

En lógica , algunos autores llaman parámetros a los parámetros que se pasan a un predicado abierto (o sobre los que se opera) (por ejemplo, en Natural Deduction de Prawitz ; [ 6 ] en Designing a theorem prover de Paulson ). Los parámetros definidos localmente dentro del predicado se llaman variables . Esta distinción adicional resulta útil al definir la sustitución (sin esta distinción, se debe tomar una medida especial para evitar la captura de variables). Otros (quizás la mayoría) simplemente llaman variables a los parámetros que se pasan a un predicado abierto (o sobre los que se opera) , y al definir la sustitución deben distinguir entre variables libres y variables ligadas .

Música

En teoría musical, un parámetro denota un elemento que puede ser manipulado (compuesto) independientemente de los demás elementos. El término se usa particularmente para el tono , la sonoridad , la duración y el timbre , aunque los teóricos o compositores a veces han considerado otros aspectos musicales como parámetros. El término se usa particularmente en la música serial , donde cada parámetro puede seguir una serie específica. Paul Lansky y George Perle criticaron la extensión de la palabra "parámetro" a este sentido, ya que no está estrechamente relacionada con su sentido matemático, [ 7 ] pero sigue siendo común. El término también es común en la producción musical, ya que las funciones de las unidades de procesamiento de audio (como el ataque, la liberación, la relación, el umbral y otras variables en un compresor) se definen por parámetros específicos del tipo de unidad (compresor, ecualizador, retardo, etc.).

Véase también

Referencias

  1. "Definición de PARÁMETRO" . www.merriam-webster.com . 30 de mayo de 2026. Consultado el 11 de junio de 2026 .
  2. Bard, Yonathan (1974). Estimación de parámetros no lineales . Nueva York: Academic Press . pág. 11. ISBN  0-12-078250-2.
  3. Efron, Bradley (10 de septiembre de 2014). "Precisión frecuentista de las estimaciones bayesianas" . researchgate.net . Consultado el 12 de abril de 2023 .
  4. "El gigantesco GPT-3 de OpenAI insinúa los límites de los modelos de lenguaje para la IA" . ZDNet .
  5. Trimmer, John D. (1950). Respuesta de los sistemas físicos . Nueva York: Wiley. pág. 13. 
  6. Prawitz, Dag (2006). Deducción natural: un estudio desde la perspectiva de la teoría de la demostración . Mineola, Nueva York: Dover Publications. ISBN 9780486446554OCLC 61296001 
  7. Lansky, Paul y Perle, George (2001). «Parámetro». En Sadie, Stanley y Tyrrell, John (eds.). The New Grove Dictionary of Music and Musicians (2.ª ed.). Londres: Macmillan Publishers . ISBN  978-1-56159-239-5.