**Параметр** (ад стар.-грэч.: παρά «каля» і стар.-грэч.: μέτρον «мера») — велічыня, якая характарызуе стан або істотную ўласцівасць сістэмы, прадмета, устройства, з’явы або працэсу.

У больш вузкіх значэннях вядомы ў многіх дысцыплінах, напрыклад у матэматыцы, праграмаванні, статыстыцы, машынным навучанні.

Матэматыка
----------

Залежнасць графіка функцыі {\displaystyle ax^{2}} ад параметра {\displaystyle a}
У матэматыцы параметр разглядаецца як нязменная ў пэўным кантэксце велічыня, якая ўплывае на характар або значэнне матэматычнага аб’екту. Паняцце параметра цесна звязана і падобна да паняцця зменнай, пры гэтым адрозненне паміж імі можа залежаць ад кантэксту. Напрыклад, зменнымі могуць называцца тыя велічыні, што змяняюцца цягам аднаго эксперыменту, а параметрамі тыя, што фіксуюцца ў адным эксперыменце, але могуць мець розныя значэнні ў розных эксперыментах.

Часта параметры ўжываюцца для запісу функцый. Напрыклад, адвольная квадратычная функцыя мае выгляд

{\displaystyle f(x)=ax2+bx+c,}
дзе {\displaystyle x} завецца зменнай (аргументам функцыі), а велічыні {\displaystyle a}, {\displaystyle b} і {\displaystyle c} — параметры, якія ўплываюць на характар функцыі. Кожны ўнікальны набор параметраў задае новую квадратычную функцыю.

Раўнанне, запісанае з дапамогай параметраў, завецца параметрычным раўнаннем[en].

Праграмаванне
-------------

У праграмаванні параметрам завецца зменная, якая выкарыстоўваецца ўнутры функцыі[en] як лакальная[en] і значэнне якой можа быць перададзена туды звонку. Сам выраз, які перадаецца ў функцыю, называецца аргументам. Першапачаткова параметр прымае значэнне перададзенага аргумента. Розніцу паміж параметрам і аргументам можна прадэманстраваць наступным прыкладам на мове праграмавання Python:

```
def example\_function(parameter):
  print(parameter)

argument = "hello world"
example\_function(argument)

```

У прыкладзе вышэй параметр — зменная з назвай «parameter», аргумент — зменная «argument».

Выкарыстанне параметраў — пажаданы спосаб перадачы інфармацыі паміж часткамі праграмы (у адрозненне ад глабальных зменных[en]), бо яны дапамагаюць унікнуць сітуацыі, калі значэнні зменных унутры функцыі нечакана мадыфікуюцца іншымі элеменатмі кода.

Статыстыка
----------

У статыстыцы параметрам называецца значэнне, якое апісвае генеральную сукупнасць (усю даследуемую групу людзей, жывёл, аб’ектаў і г.д.) Прыклады статыстычных параметраў: сярэдняе, медыяна, прапорцыя. Блізкім паводле значэння паняццем ёсць статыстыка[en], якая апісвае ўласцівасць выбаркі з генеральнай сукупнасці. Наступная табліца дэманструе розніцу паміж параметрам і статыстыкай:

| Параметр | Статыстыка |
| --- | --- |
| Сярэдняя вага зубра ў Белавежскай пушчы | Сярэдняя вага ў выбарцы з 10 зуброў Белавежскай пушчы |
| Медыянны ўзрост чалавека ў краіне | Медыянны ўзрост у выбарцы з 200 грамадзян краіны |
| Прапорцыя жыхароў Беларусі, якія аддаюць перавагу глыбоцкай згушчонцы над рагачоўскай | Прапорцыя тых, хто аддае перавагу глыбоцкай згушчонцы ў выбарцы з 500 жыхароў Беларусі |

Як правіла, генеральная сукупнасць занадта вялікая для таго, каб можна было падлічыць дакладныя значэнні параметраў, таму яны застаюцца невядомымі. Значэнні статыстык, падлічаныя на выбарцы з генеральнай сукупнасці, выкарыстоўваюцца як набліжэнні для параметраў.

Машыннае навучанне
------------------

Простая лінейная рэгрэсія[en] апісвае сувязь паміж незалежнай і залежнай зменнымі {\displaystyle x} і {\displaystyle y} з дапамогай простай лініі {\displaystyle y=ax+b.} Велічыні {\displaystyle a} і {\displaystyle b} — параметры мадэлі, якія падбіраюцца ў працесе навучання такім чынам, каб мінімізаваць сярэднеквадратычную памылку[en].
У машынным навучанні параметрамі называюцца ўнутраныя зменныя мадэлі, аптымальныя значэнні якіх падбіраюцца ў працэсе навучання. Прыклады параметраў: каэфіцыенты лінейнай рэгрэсіі, вагі нейронных сетак[en], каардынаты цэнтроідаў у кластарызацыі[en] метадам k-сярэдніх[en].

Таксама існуе такое паняцце як гіперпараметр[en]. У адрозненне ад звычайных параметраў, гіперпараметры выкарыстоўваюцца для кантролю над працэсам навучання і іх значэнні могуць задавацца ўручную. Прыклады гіперпараметраў: тэмп навучання[en], велічыня рэгулярызацыі[en], колькасць цэнтроідаў у кластарызацыі метадам k-сярэдніх. Аптымальныя значэнні як параметраў, так і гіперпараметраў загадзя невядомыя. Для знаходжання аптымальных значэнняў гіперпараметраў выкарыстоўваюцца адмысловыя алгарытмы[en] іх аптымізацыі: пошук на сетцы, выпадковы пошук, баесаўская аптымізацыя[en] і іншыя.

Зноскі
------

1. ↑  параметр — Тлумачальны слоўнік беларускай літаратурнай мовы (2002, правапіс да 2008 г.) **(нявызн.)**.
2. ↑  параметр — Тлумачальны слоўнік беларускай мовы (1977-84, правапіс да 2008 г.) **(нявызн.)**.
3. 1 2  *Duane Q. Nykamp*. Parameter definition (англ.). *Math Insight*.
4. ↑  Parameter Definition, Mathematics, Statistics, & Facts **(нявызн.)**.
5. ↑  Parameter - MDN Web Docs Glossary: Definitions of Web-related terms **(нявызн.)**. *MDN Web Docs*.
6. 1 2  Parameters and arguments **(нявызн.)**. *Isaac Computer Science*.
7. 1 2  *Jim Frost*. Parameter vs Statistic: Examples & Differences **(нявызн.)**. *Statistics By Jim*.
8. 1 2  Difference between Model Parameter and Hyperparameter **(нявызн.)**. *Javatpoint*.

|  |  |
| --- | --- |
| ⚙️   Слоўнікі і энцыклапедыі | Вялікая каталанская · Вялікая каталанская · Вялікая нарвежская · Britannica (онлайн) |
| Нарматыўны кантроль | GND: 4293830-2 |