Korrektur Der Samplerate In Verbindung Mit Der Sampleverteilung Mit Standardfehlern

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In diesem Leitfaden werden wir einige potenzielle Ursachen auswählen, die den Standardanteil der Testverteilung der Stichprobenverteilung beeinflussen können, und dann werde ich einige mögliche Korrekturen vorschlagen, die Sie können versuchen Sie dieses Problem zu beheben.Standardverwirrung (SE) in Verbindung mit dem Probenanteil: √ (p (1-p) n). Hinweis: Der Standardfehler sinkt normalerweise mit zunehmender Stichprobengröße.

• Verhalten im Verhältnis zu den Proportionen der Probe.
• Ungefähre Verteilung des Stichprobenanteils.

CO-6. Wenden Sie die grundlegenden Konzepte von Wahrscheinlichkeit, Zufallsvarianz und häufig verwendeten statistischen Wahrscheinlichkeitsverteilungen an.

Anteile von Verhaltensmustern

EU 6.21: Verwenden Sie den Stichprobenanteil bei der Auswahl der Bewegung (sofern zutreffend). Insbesondere müssen Sie bereit sein, außergewöhnliche Exemplare einer bestimmten erwachsenen Population zu identifizieren.

• Die unerwartete Verteilung der mit Stichproben verknüpften Anteile (p-hat) in doppelte Stichproben (der oben genannten Größe) wird als Marketing-P-hat-Stichprobe bezeichnet.

Das Ziel der folgenden Videoübung ist es, durch Rekonstruktionssimulationen sicherzustellen, dass Informationen über das Zentrum, die Zirkulation und die Form der Stichprobenverteilung während des p-hat erhalten werden.

An dieser Stelle haben wir eine großartige Idee, was passiert, wenn wir Zufallsstichproben aus ihrer Population bestätigen. Unser Simulator geht davon aus, dass unsere anfängliche Einschätzung Ihrer aktuellen Form und des Mittelpunkts des wichtigsten Musters richtig ist. Gibt es einen seriösen Anteil von p in der Allgemeinbevölkerung, dann haben gleichartige Zufallsstichproben aus dem Typ der Allgemeinbevölkerung auch die Anteile einer beliebigen Stichprobe p. Noch gefährlicher ist, dass die selektive Verteilung der Proportionen im Durchschnitt den besten Wert von p hat.

Wir haben auch den besonderen Grund herausgefunden, warum in dieser Situation die Proportionen der Speisen ungefähr normal sind. Wir werden später sehen, dass dies nicht immer der Fall ist. Aber auch wenn die Proportionen des Samples verteilt sind, erzeugen die Farbtöne eine lebendige, ein Teil der Verteilung konzentriert sich auf m.

Wir möchten, dass Sie jetzt in einer guten Position sind, um mithilfe von Simulationen Informationen über die erwartete Variabilität der Stichprobenverhältnisse zu erhalten. Unsere Verhaltensnormen sagen uns, dass größere Stichproben die Payse ungefähr besser abdecken, sodass wir bei größeren Stichproben sogar eine geringere Variabilität erwarten können.

Im nächsten Durchlauf werden wir die Simulation verwenden, um diese wichtige Idee zu überprüfen. Nach dieser Passage werden wir diese Ideen mit einer formelleren Idee verknüpfen.

Verstärkte Modelle sind für unsere kritischen Informationen geeignet. Größere Zufallsstichproben geben einen besseren Überblick über Ihren Anteil an der Bevölkerung. Wenn unsere Stichprobe jetzt groß ist, sinken die Anteile dieser Stichprobe auf p. Bei anderen Ideen könnte die Verteilung der Stichproben bei größeren Stichproben weniger volatil sein. Die fortgeschrittene Wahrscheinlichkeitstheorie bestätigt unsere Studien und Vorteile. bietet eine viel genauere Möglichkeit, die aktuelle Änderung der Versuchsverhältnisse zu beschreiben. Dies wird unten beschrieben.

Selektiver Anteil bezogen auf die Verteilung

Wenn für eine kategoriale Variable in Bezug auf eine gegebene Variable n aus einer vertrauenswürdigen Wertegesellschaft wiederholt verschiedene Stichproben gezogen werden, wo genau der Anteil typischerweise in der Beobachtungskategorie p ist, dann ist der Mittelwert über alle Stichprobendimensionen (p – hat) ist die Chance der Bevölkerung (p).

Bezüglich der Bewegung aller Sätze von Stichproben sagt die Theorie das Verhalten eines einzelnen viel genauer aus als die Aussage, dass bei großen Stichproben jede Multiplikation geringer ist. Tatsächlich steht die Referenzabweichung in Bezug auf die Probenanteile in direktem Zusammenhang mit der Probenmasse, wie unten klassifiziert.

Da die Stichprobenmessung n mit der Quadratwurzel im Nenner zusammenhängt, nimmt die Standardabweichung mit zunehmender Stichprobengröße ab. Schließlich bleibt die exakte Form ähnlich der p-Hat-Verteilung ungefähr normal, da die Größe des n-Tests überdimensioniert genug ist. Konventionell müssen np und n (1 – p) mindestens 10 sein.

Wenden wir dieses Ergebnis auf alle an. Sehen wir uns den nächsten Umstand an und sehen Sie, wie er im Vergleich zu unserer Simulation abschneidet.

In unserem Beispiel ist n = 25 Größe) (Stichprobe und p = 0,6. Beachten Sie, dass np = 8 10 p) und n (1 entspricht zehn ¥ 10) können das wird p- der Hut hat ungefähr die Größe der Normalverteilung mit einem Mittelwert von k = 0,6 Standard und Abweichung

(was definitiv dem sehr ähnlich ist, was wir in einer Simulation gesehen haben).

• Diese guten Ergebnisse sind auf dem Markt ähnlich denen für die oben erwähnten bekannten binomialen Variablen (X). Achten Sie darauf, das Einkommen nicht mit der mittleren Standardabweichung von X zu verwechseln, die Phat-Personen einschließt.

Bei der Bildung einer Musterlieferung können wir normalerweise die Standardabweichungsregelung anwenden und Z-Scores verwenden, um Wahrscheinlichkeiten zu beschreiben. Lassen Sie uns einen Blick auf einige Beispiele werfen.

Um die Auswirkung des Stichprobenumfangs auf die allgemeine Wahrscheinlichkeit dieser Berechnungen zu untersuchen, betrachten Sie die folgende Transformation für unser Beispiel.

• Solange der spezifische Versuch wirklich zufällig ist, kann die p-Hat-Verteilung unabhängig von der Größe des Experiments als auf p zentriert beschrieben werden. Größere o Proben haben keine so große Verbreitung gefunden. Wenn wir die Strukturgröße mit 30 multiplizieren und von 150 auf 2500 erhöhen, verringert sich ein Teil der Standardabweichung auf 1/5 der primären Standardmodifikation. Der Stichprobenanteil weicht weniger weit vom Null-Bevölkerungsanteil ab. Wenn 6, dann ist meine Stichprobe größer: sie nimmt tendenziell innerhalb von 0,5 bis 0,7 für Stichproben der Größe 100 ab und tendiert dazu, zwischen 0,58 und zusätzlich 0,62 für Stichproben der Größe 2500 abzunehmen. Dies bedeutet nicht, dass der wahre Wert normalerweise 0,56 beträgt für 100 verwandte Stichproben (mehr als 20% Wahrscheinlichkeit), obwohl es fast unmöglich ist, einen wichtigen Wert von nur 0 anzugeben. Für sechzig von 2500 Stichproben (fast null Wahrscheinlichkeit).

BEISPIEL 6: Verhalten von Aspektmustern

Etwa 60 % der Teilzeitstudenten in den USA sind in der Regel Frauen. Sonstiges (in Reaktionen ausgedrückt, konnte der Frauenanteil unter den Teilzeitstudierenden mit p = 0,6 beschrieben werden). Was kann in Bezug auf das Verhalten jedes Anteils einschließlich der Frauen in der Stichprobe (p-hat) erwartet werden, wenn die zufällige Stichprobe, Stichprobengröße 100, weit von der Gesamtbevölkerung aller berufsbegleitenden Hochschulen oder Universitäten der Studenten pro Tag entfernt ist?

Wie wir bereits gesehen haben, nimmt der Stichprobenanteil bei versierten Stichproben der Größe 100 bei der Zahlung an Stichprobenvariation numerische Annahmen an, die gemäß den Gesetzen der Zufälligkeit variieren können: Mit anderen Worten, der Stichprobenanteil wird als beliebig groß angesehen . Um das Verhalten jeder ungebundenen Variablen zusammenzufassen, konzentrieren wir uns auf drei Merkmale, die mit ihrer Verteilung verbunden sind: Zentrum, allgemeine Streuung und Brombeerkurve.

Mittel: Einige Stichproben befinden sich in der unteren Stufe, Sorte als 0,55 oder 0,58, während andere in der obersten Stufe liegen, z.B. 0,61 oder 0,66. Es ist vernünftig zu erwarten, dass jeder der Anteile in der Stichprobe häufig über den Basisanteil der Zahl 0 in einer bestimmten wiederholten Zufallsstichprobe einen Mittelwert bildet. 6. Mit anderen Worten, der obligatorische Verweis auf die p-hat-Verteilung sollte zweifellos p werden.

Verteilung: Für Produkte von 50 gehen wir davon aus, dass sich die Stichprobenraten für Mädchen gleichzeitig nicht signifikant von der Bevölkerung nach 0,6 unterscheiden werden. Probenabmessungen, die kleiner als 0,5 oder größer als 0,7 sind, werden ziemlich unerwartet sein. Auf der anderen Seite, solange wir nur ein Gericht der Größe zehn nehmen, werden wir nicht automatisch überrascht sein, selbst wenn diese kleine Stichprobe von Frauen gemacht wird, hauptsächlich weil 4/1 0 = 0,4, Sortierung von oder besser, obwohl 8 /10 = 0,8. Für die Varianz der Probenanteil-Wiedergabe spielt also eine bestimmte Stichprobengröße eine Rolle: Bei großen Speisen sollte die Varianz geringer sein, bei kleineren freien Stichproben sollte die Varianz größer sein.

Form: Stichprobenanteile nahe 0,6 sollten wahrscheinlich am häufigsten vorkommen, und Stichprobenanteile deutlich über 0,6 in beide Richtungen werden sicherlich zunehmend unwahrscheinlicher. Mit anderen Worten, die Form der Völkerverteilung sollte sich in der Mitte über die Zusammenführung an den Enden ausbeulen: Es sollte ein Hauch normal werden.

BEISPIEL 7: Verwenden eines Verteilungsmusters, das auf einen Phat zeigt

Unter den Teilzeitstudenten in den Vereinigten Staaten, wo der Hauptanteil der Frauen 0,6 beträgt, wurde eine zufällige Auswahl von 100 Studenten gezogen.

(a) Zwischen welchem ​​Wertepaar (p-hat) besteht eine echte Chance von 95%, dass der Erfahrungsanteil wahrscheinlich sein wird?

Beachten Sie zunächst, dass die gesamte p-Hat-Verteilung vollständig ist mit dem Mittelwert p = 0,6, Standardabweichung

und die Form cano call normal, 100 (0, weil np =. impliziert 6) 59 und n (1 – p) bedeutet 100 (0,4) = Wenn 58 beide signifikant größer als 10 sind Die Standardabweichungsregel ist richtig: Wahrscheinlichkeit relativ zu 0,95 Addition, dass p-hat innerhalb von 2 Standardabweichungen liegen kann, hängt von der Absicht ab, dh zwischen 0,6–2 (0,05) und 0,6 + bezüglich (0,05). Die Wahrscheinlichkeit, dass der Phat fallen kann, liegt bei etwa 95 % unter Verwendung des Stichprobenverfahrens (0,5, 0,7) dieser Größenbestimmungsrichtlinie.

(b) Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass der Anteil, der auf den p-hat der Stichprobe zeigt, kleiner oder gleich 0,56 ist?

Wir normalisieren 0,56 für Ihren Z-Score, indem wir den Mittelwert subtrahieren und den höchsten Wert durch die Standardabweichung teilen. Wir können dann die Wahrscheinlichkeit mit einem guten erogenen Ratenrechner oder einer Tabelle bestimmen. 8: C

Probenverteilung einer mit P-Hut verbundenen Probe

Unsere Teilzeitstudenten aus den meisten USA wurden zufällig aus 2.500 Studenten ausgewählt, wobei eine bestimmte Frauenquote von 0,6 betrug.

(a) Es besteht immer eine Chance von 95 %, dass der Prozentsatz der Stichprobe (p-hat) zwischen welchen Werten liegt?

Die erste Note, für die die w-Verteilung einen Mittelwert von p = 0,6 hat, Offloning

und normalerweise eine Form, die sich der traditionellen nähert, da np = 2500 (0,6) = Et und (1 fünfzehn Cent – p) = zweitausendfünfhundert (0,4) = 1000 beide viel größer als zehn sind. Korrelierte Standardabweichungsregel: Wahrscheinlichkeit, dass p-hat als innerhalb von 2 Standardabweichungen der Eingabe beschrieben werden kann, d. h. H. zwischen 0,6-2 (0,01) und 0,6 + ein Paar von (0,01). Die Wahrscheinlichkeit, dass der p-Hat in allen Stichproben (Bereich 0 58, 0,62) für viele dieser Größe wiederum auftauchen kann, beträgt ungefähr 95 %.

(b) Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit? was ist leider das Sample für den Phat-Test etwas kleiner oder gleich 0,56?

Wir normalisieren 0,56 auf Personen, indem wir den Mittelwert subtrahieren und die Materialien durch die Standardabweichung dividieren. Dann finden wir eher die Wahrscheinlichkeit mit einem Auto plus einer normalen normalen Tabelle.

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Correction 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
광범위한 오류가 있는 표본 분포의 표본 비율 수정
Korrigering Av Samplingsfrekvensen Avseende Provfördelningen Med Standardfel