Corrección Del Precio De Venta De Muestra De La Distribución De Muestra Con Errores Estándar

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En esta guía, lo ayudaremos a identificar algunas causas potenciales que pueden afectar la fracción estándar de distribución de la muestra actual de la división de la muestra, y luego sugeriré algunos tratamientos posibles que puede Intenta arreglar esta enfermedad.Error estándar (EE) asociado con la proporción muestral: √ (p (1-p) n). Nota: El error estándar normalmente disminuye al aumentar el tamaño de la muestra.

• Comportamiento en relación con las proporciones de la viñeta.
• Distribución aproximada de la proporción de la muestra.

CO-6. Aplicar los conceptos básicos de probabilidad, n varianza de oportunidad y distribuciones de probabilidad estadística de uso común.

Proporciones de patrones de comportamiento

EU 6.21: Utilice la proporción de muestra al decidir la distribución (si corresponde). En particular, debe poder identificar especímenes excepcionales de una población específica.

• La distribución inesperada de la dimensión de las muestras (p-hat) en muestras duplicadas (de un nuevo tamaño del mismo) se conoce como canción de marketing p-hat.

El objetivo del siguiente entrenamiento en video es garantizar que la información sobre el proveedor, la distribución y la forma de la distribución de la muestra aparezca en el p-hat a través de simulaciones de reconstrucción.

En este punto, tenemos una gran idea con respecto a lo que sucede cuando confirmamos muestras aleatorias, incluida la población. Nuestro simulador asume que nuestra conjetura más importante sobre su forma actual y el centro perteneciente al patrón es correcta. Si hay una buena proporción de p en los residentes generales, entonces las muestras aleatorias del mismo tipo provenientes de la población general también tienen las proporciones relacionadas con la muestra p. Lo que es aún más peligroso ahora es que la distribución selectiva de proporciones tiene un valor diario de p.

También nos dimos cuenta al aire libre de por qué en esta situación las proporciones del tipo de muestras son aproximadamente normales. Mañana veremos que no siempre es así. Pero aunque las proporciones de la muestra se proporcionan normalmente, parte de la distribución se concentra p.

Ahora queremos que pueda utilizar la simulación para ayudarnos a reflexionar sobre la variabilidad esperada en las proporciones de las muestras. Nuestra intuición nos dice que las muestras más grandes cubren esta población aproximadamente mejor, por lo que en realidad podemos esperar menos variabilidad con muestras más grandes.

En la próxima ejecución, usaremos la simulación para explorar positivamente esta importante idea. Después de este pasaje, mi socio y yo vincularemos estas ideas a una teoría más especial.

Los modelos amplificados son apropiados para toda esta información. Las muestras aleatorias más grandes darán una idea mucho mejor de su proporción de la población. Si la muestra ahora es grande, las proporciones de la mayor parte de la muestra disminuirán ap. En algunas palabras, con muestras más grandes, la distribución de platos es menos volátil. La teoría de la probabilidad avanzada confirma gran parte de nuestras observaciones y beneficios. proporciona una forma mucho más precisa de describir el cambio actual como parte de las proporciones muestrales. Esto se describe a continuación.

Proporción selectiva relacionada con la distribución

Si se extraen muestras aleatorias repetidas para un número categórico con respecto a una variable dada n de una sociedad de valores donde exactamente la proporción en toda la categoría de observación es p, entonces la media necesaria de todas las dimensiones de la muestra (p -hat) es todo el porcentaje de la población (p).

Con respecto al tipo de distribución de todos los conjuntos de muestras, la hipótesis dicta el comportamiento de uno mucho más eficientemente que la afirmación de que para muestras grandes mi multiplicación es menor. De hecho, el cambio de referencia de las proporciones de la muestra está directamente relacionado con el tamaño pequeño de la muestra, como se clasifica a continuación.

Dado que el tamaño de la pieza n está relacionado con el cuadrado mayor del denominador, la desviación estándar disponible disminuye a medida que aumenta el tamaño de la muestra. Finalmente, el tamaño y la forma exactos de la distribución p-hat siguen siendo aproximadamente normales exactamente siempre que el tamaño de la prueba n sea indudablemente lo suficientemente grande. Por convención, np y north (1 – p) deben ser al menos 10.

Apliquemos este resultado a cada uno. Vea el ejemplo de entonces y veamos cómo se compara con todas las simulaciones.

En nuestro ejemplo, n = tamaño de treinta) (muestra yp = 0.6. Note np = 8 10 p) y en (1 = diez ¥ 10. Por lo tanto, debemos inferir que p- el sombrero será aproximadamente el nivel de la distribución normal con una lectura p = 0.6 estándar y desviación

(que es muy similar a lo que vimos haciendo nuestra simulación).

• Estos buenos resultados son similares a los de las características binomiales conocidas (X) descritas anteriormente. Tenga cuidado de no confundir el tipo de resultados y la desviación estándar media de X con personas p-hat.

Al formar una distribución de oído, normalmente podemos aplicar la regla de diferencia estándar y usar puntuaciones z para describir probabilidades. Echemos un vistazo a algunos ejemplos.

Para examinar el efecto del tamaño de la muestra directamente sobre la probabilidad de estos cálculos, considere la adhesión a la modificación de nuestro ejemplo.

• Siempre que esté disponible, ya que el ensayo es verdaderamente aleatorio, la asignación p-hat se puede describir como centrada en p, independientemente del motivo del tamaño del experimento. Las muestras más grandes no han recibido una distribución tan amplia. En particular, si multiplicamos el tamaño de la estructura por 25 y lo aumentamos de 150 a mil quinientos, la desviación estándar disminuye a 1/5 de alguna modificación estándar original. La proporción de la muestra se desvía mucho menos de la proporción de población cero. Si es 6, y la muestra es mayor: tiende a reducirse de 0,5 a 0,7 para muestras de medida 100 y tiende a disminuir entre 0,58 o 0,62 para muestras de tamaño 2500. Esto no significa en absoluto que el valor real sea 0,56 para 100 muestras relacionadas. muestras (mayor en comparación con el 20% de probabilidad), pero es casi imposible sugerir un valor de solo 0. Para sesenta de 2500 muestras (probabilidad casi nula).

EJEMPLO 6: Comportamiento de los patrones de aspecto

Alrededor del 60% de los estudiantes a tiempo parcial en los EE. UU. suelen ser mujeres. Otros (expresado viviendo en palabras, el porcentaje de mujeres entre los jóvenes a tiempo parcial es p = 0,6). ¿Qué se puede creer en términos del comportamiento de cada segmento de mujeres en la muestra (p-hat) si toda la muestra aleatoria, el tamaño de la muestra 100 está lejos de la población de todos los estudiantes universitarios o de campo a tiempo parcial al día?

Como vimos anteriormente, debido a la variación de la muestra, la participación de la muestra en muestras aleatorias de tamaño 100 toma valores precisos que pueden variar de acuerdo con las regulaciones de aleatoriedad: en otras palabras, la muestra divulgada es arbitrariamente grande. Para resumir el comportamiento asociado con cualquier variable no ligada, centrémonos en tres características notables asociadas con su distribución: centro, extensión general e incluso forma.

Medio: Algunas muestras están en la tasa baja, como 0.55 o 0.58, mientras que otras probablemente están en la más alta, como 0.61 o posiblemente 0.66. Es razonable esperar que cada uno de los más típicamente asociados con las proporciones de la muestra promedie la fracción base del número 0 alrededor de una muestra aleatoria repetida. 6. En otras frases, la referencia obligatoria a la distribución p-hat podría ser p.

Distribución: para los productos que salen junto con 100, esperamos que las tasas de muestreo al considerar a las mujeres no difieran significativamente de la proporción de gens de 0.6 al mismo tiempo. Los tamaños de muestra menores de 0,5 o mayores de 0,7 serían bastante inesperados. En la otra palma, si solo tomamos un plato de dimensión 10, automáticamente no nos sorprenderá mucho esta pequeña muestra junto con mujeres, principalmente porque 4/1 0 = 0.4, tipo de o mejor, aunque 8/10 = 0.8. Por lo tanto, el tamaño de la muestra juega un papel en, yo diría, la varianza de la reproducción de la proporción de la muestra: para muestras esenciales debería haber menos varianza, para muestras más bajas debería haber más varianza.

Forma: las proporciones de muestra cercanas a 0,6 probablemente deberían ser las más comunes, y las proporciones de muestra muy por encima de 0,6 en ambas direcciones seguramente serán cada vez más improbables. En otras palabras, la forma de toda la distribución de la persona debería sobresalir en el estómago y fusionarse en los extremos: debería desarrollarse algo normal.

EJEMPLO 7: Uso de un patrón de distribución que apunta a P-hat

Se extrajo una muestra de juicios humanos de 100 estudiantes de todos los estudiantes a tiempo parcial en los Estados Unidos, donde la proporción general de mujeres es 0,6.

(a) ¿Entre qué par de valores (p-hat) hay en ese punto una probabilidad del 95% de que la proporción de la prueba sea?

En primer lugar, observe que la distribución p-hat más importante se completa con una media p implica 0,6, desviación estándar

y la forma que el público puede llamar normal, 100 (0, porque np es igual a. = 6) 59 y n (1 ap) = 100 (0.4) = Si 58 ambos son generalmente mayores que 10 La regla de desviación estándar es simplemente cierto: la probabilidad relativa a la adición de 0,95 de que p-hat está dentro de 2 desviaciones estándar depende de esta media, es decir, entre 0,6–2 (0,05) y 0,6 + 2 (0,05). La probabilidad de que caiga el p-hat real es de aproximadamente el 95% utilizando el intervalo de muestra (0,5, 0,7) de esta guía de dimensionamiento.

(b) ¿Cuál es la probabilidad de que el número de la muestra p-hat sea menor o tal vez igual a 0.56?

Estabilizaremos 0.56 de su puntaje Z restando la media y dividiendo así el puntaje más alto por la diferencia estándar. Luego podemos determinar la probabilidad usando la calculadora o tabla de tasa erógena particular. 8: C

Distribución de muestra de una muestra asociada con P-hat

Nuestros estudiantes a tiempo parcial de la mayor parte de los Estados Unidos fueron seleccionados al azar entre 2.500 estudiantes, con una tasa total de mujeres de 0.6.

(a) Siempre hay un 95% de probabilidad de que vea, ¿la proporción de la muestra (p-hat) está entre los valores típicos?

La primera nota para la que diría que la distribución p tiene una media de p = 0,6, desviada

y generalmente una forma que sugiere normal, ya que np = 2500 (0.6) = Et n (1 quince centavos – p) = mil quinientos (0.4) = 1000 ambos son mucho mayores que simplemente 10. Regla de desviación estándar correlacionada: probabilidad que p-hat está dentro de 2 desviaciones estándar de las contribuciones, es decir, H. entre 0,6-2 (0,01) y 0,6 + 2 (0,01). La probabilidad de que su p-hat aparezca en todas las muestras (rango 0 59, 0,62) para este tamaño a su vez es cercana al 95%.

(b) ¿Cuál es la perspectiva? que la muestra para la prueba p-hat es normalmente menor o igual a 0.56?

Normalizamos 0.56 para ayudarlo a uno restando la media y dividiendo cada uno de nuestros feeds por la desviación estándar. Entonces, lo más probable es que podamos encontrar la probabilidad con un motor o una tabla normal normal.

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