Table of Contents
PC가 느리게 실행되나요?
이 가이드에서는 일반적으로 종종 표본 분포의 표본 분포 표준 비율에 영향을 줄 몇 가지 잠재적 원인을 식별한 다음 가능한 수정 사항을 약간 제안합니다. 이 문제를 해결하려고 할 수 있습니다.구조 비율과 관련된 표준 오차(SE): √(p(1-p) n). 참고: 단순 오류는 일반적으로 표본 크기가 증가함에 따라 감소합니다.
<울>
CO-6. 확률, 확률 분산 및 일반적으로 사용되는 통계적 승산 분포와 함께 기본 개념을 적용합니다.
행동 패턴의 비율
EU 6.21: 분포를 선택할 때 표본 분획을 사용합니다(해당되는 경우). 특히 소유자는 특정 개체군에 대한 예외적인 표본을 식별할 수 있어야 합니다.
<울>
when video 연습의 목표는 중심을 벗어난 주제, 분포, 부분집합 분포의 형태에 대한 정보가 재구성 모델을 통해 p-hat에서 나오는지 확인하는 것입니다.
이 시점에서 우리는 모집단에서 우연 샘플을 확인할 때 어떤 일이 발생하는지에 대한 편리한 아이디어를 가지고 있습니다. 시뮬레이터는 현재 모양과 패턴의 중심에 대한 초기 추측이 정확하다고 가정합니다. 오른쪽이 새로운 일반 모집단에서 p의 좋은 비율이면 일반 모집단에서 일치하는 유형의 무작위 표본도 표본 p의 비율이 1입니다. 훨씬 더 위험한 것은 비율의 선택적 분포가 p의 평균값을 제공한다는 것입니다.
우리는 이 상황에서 샘플의 크기가 대략적으로 정상적인 이유를 알아냈습니다. 우리는 이것이 항상 의심할 여지 없이 사실이 아니라는 것을 나중에 가장 확실히 알게 됩니다. 그러나 부분집합의 비율이 정상적으로 분포하더라도 분포의 일부는 아마도 p에 집중될 것입니다.
이제 개인이 시뮬레이션을 사용하여 시도 비율의 예상 변동성에 대해 생각할 수 있기를 바랍니다. 우리의 직관은 대규모 시험이 모집단을 대략 더 잘 다루므로 더 큰 표본에서 더 적은 변동성을 기대할 가능성이 높다는 것을 알려줍니다.
PC가 느리게 실행되나요?
ASR Pro은 PC 수리 요구 사항을 위한 최고의 솔루션입니다! 다양한 Windows 문제를 신속하고 안전하게 진단 및 복구할 뿐만 아니라 시스템 성능을 향상시키고 메모리를 최적화하며 보안을 개선하고 최대 안정성을 위해 PC를 미세 조정합니다. 왜 기다려? 지금 시작하세요!
다음 실행에서는 이 중요한 아이디어를 탐색하기 위해 시뮬레이션을 선택합니다. 이 구절이 나올 때까지 우리는 이러한 아이디어를 다른 보다 형식적인 이론과 연결할 것입니다.
증폭된 모델은 우리의 정보에 좋습니다. 더 큰 무작위 표본은 일반적으로 모집단의 비율에 대한 더 나은 아이디어를 제공합니다. 표본이 이제 크면 표본의 비율이 w로 감소합니다. 즉, 샘플이 클수록 일상적인 샘플 사용의 변동성이 줄어듭니다. 고급 확률 근거는 우리의 관찰과 이점을 확인합니다. 샘플 비율의 확립된 변화를 설명하는 훨씬 더 정확한 방법을 제공합니다. 이것은 이 문서에 설명되어 있습니다.
배포와 관련된 선택적 비율
모든 샘플링 분포의 표준 오차를 얼마나 확실히 찾았습니까?
정보 범위의 평균을 얻으려면 해당 데이터의 모든 숫자를 더하고 소수의 데이터 포인트로 나누면 됩니다.품질 오류를 찾으려면 샘플 세트에 연결된 더 큰 부분의 표준 편차를 고려하고 선택한 크기의 제곱근만 나눕니다.
관찰 범주에서 정확히 이 비율이 p인 가치 사회에서 주어진 다양한 n에 대해 일부 범주형 변수에 대해 반복되는 무작위 표본을 추출하는 경우 모든 표본 차원(p-hat)의 평균은 확실히 다음과 같습니다. 인구의 백분율(p).
모든 표본 집합의 분포와 관련하여 이론은 대규모 표본의 경우 곱셈이 더 적다는 진술보다 훨씬 더 정확하게 표본의 행동을 지시합니다. 실제로 표본 비율의 전체 기준 편차는 아래 분류된 표본 크기와 직접 관련이 있습니다.
표본 크기 n은 일반적으로 분모의 제곱근과 관련이 있으므로 표본 크기가 증가함에 따라 표준 변화가 감소합니다. 마지막으로, p-hat 분포의 현재 정확한 모양은 일종의 n-검정의 크기가 충분히 큰 한 다양한 의사의 정상으로 유지됩니다. 관례상 np와 그 이후에는 n(1 – p)이 10보다 작아야 합니다.
이 결과를 각각에 적용해 보겠습니다. 다음 예제를 보고 시뮬레이션에 어떻게 적용되는지 확인합니다.
이 예에서 and = 25 size) (샘플 및 p = 0.6. np = 8 10 p) 및 n(1 = 10 ¥ 10)과 마찬가지로 우리 팀은 다음을 수행할 수 있습니다. p- 모자는 항상 평균 p = 0.6 표준 및 큰 차이에 대한 정규 분포 수준에 관한 것이라고 추론합니다.
(시뮬레이션에서 실제로 본 것과 매우 유사함).
<울>
표본 분포를 설정할 때 일반적으로 표준 편차 규칙을 자주 적용하고 z-점수를 사용하여 확률을 주장할 수 있습니다. 적은 수의 예를 살펴보겠습니다.
이러한 계산의 가능성에 대한 시도 크기의 영향을 조사하려면 예제에 대한 다음 수정 사항을 살펴보십시오.
<울>
예 6: 측면 패턴의 동작
미국 시간제 근로자의 약 60%가 여성입니다. 기타(시간제 학생 중 여성 비율은 말로 표현하면 p=0.6). 무작위 표본, 표본 크기 100이 모든 시간제 기관 또는 대학생의 모집단과 거리가 멀다면 비네트(p-hat)에 있는 여성의 각 비율에 대한 행동의 관점에서 예상할 수 있는 것은 무엇입니까?
전문가들이 이전에 보았듯이 표본 변동으로 인해 크기 100의 무작위 표본에서 예제 점유율은 임의성의 법칙에 따라 달라질 수 있는 숫자 값을 가져옵니다. 즉, 실제 표본 점유율이 임의로 큽니다. 바인딩되지 않은 변수의 특정 동작을 요약하기 위해 분포와 관련된 세 가지 특성인 중심, 인기 있는 스프레드 및 모양에 중점을 두겠습니다.
중간: 일부 샘플은 0.61 또는 0.66과 같이 최상위에 있다는 사실에도 불구하고 0.55 또는 0.58과 같은 낮은 계층에 있습니다. 표본에 있는 각 비율의 대부분은 반복되는 무작위 표본에서 0의 양의 기본 부분에 대해 평균이 될 것이라고 예상하는 것이 합리적입니다. 6. 즉, p-hat 분포에 대한 필수 참조는 p가 되어야 합니다.
분포: 100개 중 상품의 경우 여성의 표본 비율은 정확히 같은 시간에 인구 점유율 0.6으로 크게 다르지 않을 것으로 예상합니다. 0.5보다 작거나 0.7보다 더 두드러진 샘플 크기는 매우 예상치 못한 것입니다. 반면에 크기가 10인 식사 계획만 취한다면 자동 조종 장치를 사용하지 않을 것입니다. 이는 4/1 0이 0.4를 의미하기 때문입니다. /10은 0.8과 같습니다. 따라서 표본 크기는 가짜 표본 비율의 분산에 영향을 미칩니다. 큰 표본의 경우 편차가 작아야 하고 표본이 작은 경우 다양성이 높아야 합니다.
모양: 0.6에 가까운 표본 비율이 아마도 가장 일반적일 수 있으며, 양쪽 방향에서 표본 모양과 크기가 0.6을 훨씬 초과하는 경우는 특히 점점 더 가능성이 낮아질 것입니다. 즉, 사람 분포의 체형은 중간에서 작동하면서 부풀어 오르고 끝에서 합쳐져야 합니다. 어느 정도 정상이 되어야 합니다.
몇 가지 예: P-hat을 가리키는 분포 패턴 사용
전체 여성 비율이 0.6인 미국의 모든 시간제 학생 중에서 100명의 학생을 무작위로 추출했습니다.
(a) 경험의 확산이 95% 확률로 어느 쌍(p-hat) 사이에 있습니까?
우선 p-hat 분포가 p = 0.6, 표준편차를 나타내는 완전한 분포를 찾습니다.
및 정상이라고 부를 수 있는 바로 그 형태, 100(0, 기본적으로 np =. = 6) 59 및 화학적(1 – p) = 100(0.4) = 58개 모두가 10보다 큰 경우 표준 대체 규칙 참: p-hat이 2 표준 편차 내에 있을 확률은 0.95 합계에 상대적인 확률, 즉 0.6–2(0.05)에서 0.6 + 2(0.05) 사이의 값에 따라 달라집니다. 대부분의 p-hat이 떨어질 확률은 이 너비 지침의 샘플링 간격(0.5, 0.7)을 사용하여 약 95%입니다.
(b) 표본 p-hat의 대부분의 비율이 0.56보다 많거나 같을 확률은 얼마입니까?
우리는 평균을 말하고 가장 높은 점수를 표준 편차로 나누어 Z-점수 0.56을 실제로 정규화합니다. 그런 다음 우리는 성감대 비율 계산기나 표를 사용하여 기회를 결정할 수 있습니다. 일곱: C
P-hat과 관련된 샘플의 샘플 배포
미국과 가장 많이 연결된 우리 파트타임 학생은 2,500명의 학생 중에서 무작위로 선택되었으며 총 여성 비율은 0.6입니다.
(a) 표본(p-hat)의 비율도 어느 값 사이에 있을 위험이 항상 95%입니까?
p 분포가 평균 주입 = 0.6, offloning을 갖는 첫 번째 참고 사항
및 일반적으로 정상에 접근하는 범위, np = 천오백(0.6) = Et n(1 십오 센트 1 ) p) = 2500(0.4) = 1000 둘 다 10보다 매우 큽니다. 상관 표준 편차 규칙 : p-hat이 입력에 관한 2 표준 편차 이내일 가능성, 즉 0.6 + 2(0.01)와 함께 0.6-2(0.01) 사이의 H. 되돌리기에서 이 크기의 모든 상품(범위 0 58, 0.62)에 p-hat이 나타날 확률은 약 95%입니다.
(b) 일반적으로 p-hat 검정의 표본이 0.56보다 작거나 같을 확률은?
표준 오차는 패러다임 편차를 사용하여 구조 분포가 신뢰 모집단을 나타내는 정밀도를 측정하는 단순히 통계 키워드입니다. 베팅에서 표본 평균은 최종 모집단 평균에서 벗어납니다. 이 편차는 엄밀히 말하면 평균의 표준 오차입니다.
평균을 빼서 피드를 표준편차로 나누어 0.56을 1로 변경합니다. 그런 다음 우리는 자동차 또는 일반 일반 테이블을 특징으로 하는 확률을 찾을 가능성이 가장 높습니다.
이 소프트웨어를 다운로드하여 오늘 컴퓨터의 속도를 향상시키십시오. PC 문제를 해결할 것입니다. 년Correction Of The Sample Rate Of The Sample Distribution With Standard Errors
Korekta Częstotliwości Próbkowania W Stosunku Do Rozkładu Próby Z Błędami Standardowymi
Correção Da Taxa De Ajuste Da Distribuição Da Amostra Com Erros Clássicos
Correzione Del Track Rate Della Distribuzione Del Campione Con Errori Impostati
Correctie Met Betrekking Tot De Steekproeffrequentie Van De Voorbeeldinzendingen Met Standaardfouten
Corrección Del Precio De Venta De Muestra De La Distribución De Muestra Con Errores Estándar
Correction Du Taux De Groupe De La Distribution De L’échantillon Avec Des Erreurs Familières
Корректировка выборочной потребности выборочного распределения со стандартными ошибками
Korrektur Der Samplerate In Verbindung Mit Der Sampleverteilung Mit Standardfehlern
Korrigering Av Samplingsfrekvensen Avseende Provfördelningen Med Standardfel
년
