Correzione Del Track Rate Della Distribuzione Del Campione Con Errori Impostati

PC lento?

1. Scarica ASR Pro dal sito web

2. Installalo sul tuo computer

3. Esegui la scansione per trovare malware o virus che potrebbero essere in agguato nel tuo sistema

Migliora la velocità del tuo computer oggi scaricando questo software: risolverà i problemi del tuo PC.

In questa guida, stiamo procedendo a identificare alcune potenziali cause che possono influenzare la frazione standard della distribuzione del campione della distribuzione del gusto, quindi suggerirò alcune soluzioni che puoi provare per risolvere questo particolare problema.Errore standard (SE) associato alla quantità del campione: (p (1-p) n). Nota: l’errore del benchmark di solito diminuisce con l’aumentare della dimensione del campione.

• Comportamento in relazione alle proporzioni di ciascun campione.
• Distribuzione approssimativa del campione la proporzione.

CO-6. Applicare i concetti di base di probabilità, varianza probabilità e prelievi di probabilità statistica comunemente usati.

Proporzioni dei modelli di comportamento

UE 6.21: utilizzare la proporzione campionaria scegliendo la distribuzione (se applicabile). In particolare, è essenziale essere in grado di identificare esemplari eccezionali da ogni specifica popolazione.

• La distribuzione inaspettata delle proporzioni solitamente dei campioni (p-hat) in campioni duplicati (della stessa dimensione) è nota come campione p-hat di merchandising.

L’obiettivo del seguente esercizio sui filmati è garantire che le informazioni sull’intero centro, sulla distribuzione e sulla forma degli articoli campione provengano dal p-hat attraverso simulazioni di ricostruzione.

A questo punto, abbiamo un’ottima impressione di cosa succede quando confermiamo un campione casuale della popolazione. Il nostro simulatore presuppone che la loro ipotesi iniziale sulla forma attuale e sulla posizione del modello sia corretta. Se c’è senza dubbio una buona proporzione di p nella popolazione popolare, allora anche i campioni casuali della stessa selezione della popolazione generale hanno le quantità del campione p. Ciò che è ancora più precario è che la distribuzione selettiva delle proporzioni ha un forte valore medio di p.

Abbiamo anche calcolato perché in questa situazione le proporzioni insieme ai campioni sono approssimativamente normali. Ci renderemo conto in seguito che questo non è sempre il recinto. Ma sebbene le proporzioni del campione siano distribuite normalmente, parte della distribuzione è specifica a p.

Ora vogliamo che tu sia in grado di utilizzare la simulazione per aiutare le persone a pensare alla variabilità prevista nelle proporzioni del campione. La nostra intuizione ci dice che campioni più grandi proteggono la popolazione più o meno meglio, quindi possiamo cercare una variabilità ancora minore con campioni più grandi.

Nella prossima esecuzione, utilizzeremo simulatori per esplorare questa importante idea. Dopo questo verso, collegheremo queste idee a una teoria più formale.

I modelli amplificati sono progettati in modo appropriato per le nostre informazioni. Campioni casuali più grandi daranno un’idea migliore della tua proporzione di abitanti. Se il campione è ora grande, le dimensioni del campione diminuiranno fino a p. In altre parole, con campioni più grandi, la distribuzione della maggior parte dei campioni è meno volatile. La teoria della probabilità avanzata verifica le nostre osservazioni e i nostri benefici. fornisce un modo molto più accurato di descrivere l’attuale rimodellamento nei rapporti di campionamento. Questo è descritto di seguito.

Proporzione selettiva relativa alla distribuzione

Se vengono estratti campioni casuali ripetuti per una variabile esplicita rispetto a una data variabile chimica da una società di valori in cui esattamente la percentuale nella categoria di osservazione è p, allora spesso la media di tutte le dimensioni del campione (p -hat) è sicuramente è la percentuale della popolazione (p).

Per quanto riguarda la distribuzione di tutti gli insiemi di campioni, l’intera teoria impone il comportamento di uno in modo molto più accurato rispetto all’affermazione che per grandi campionamenti la moltiplicazione è inferiore. In effetti, la deviazione guida delle proporzioni del campione è direttamente correlata alla dimensione del campione, come classificata di seguito.

Poiché ciascuna delle nostre dimensioni del campione n è correlata alla radice parc del denominatore, la deviazione standard si riduce al minimo all’aumentare della dimensione del campione. Infine, la vera forma della distribuzione p-hat rimane approssimativamente puramente naturale finché la dimensione dell’intero n-test è sufficientemente grande. Per convenzione, np e nord (1 – p) devono essere almeno dieci.

Applichiamo questo risultato a ciascunoVedi la maggior parte del prossimo esempio e guarda come si confronta in modo da ottenere la nostra simulazione.

Nel nostro esempio, n significa 25 dimensioni) (campione e p = 0,6. Nota che np = 8 10 p) e s (1 = dieci ¥ 10. Quindi, potremmo certamente dedurre che p – il cappello sarà sull’argomento al di fuori del livello della distribuzione normale con una media particolare p = 0,6 standard ed edizione

(che è molto simile a quello che abbiamo visto nella nostra simulazione).

• Questi buoni risultati sono in realtà simili a quelli per i noti criteri binomiali (X) descritti sopra. Attenzione a non confonderli con i risultati e la deviazione standard media connessa con X con p-hat people.

Quando formiamo una sorta di distribuzione campionaria, di solito possiamo applicare la solita regola di deviazione e usare i punteggi z per descrivere le probabilità. Diamo un’occhiata ad alcuni alcuni.

Per esaminare l’effetto del peso del campione sulla probabilità di questi calcoli, si consideri in genere la seguente modifica al nostro esempio.

• Per quanto esteso sia lo studio veramente casuale, di solito la distribuzione p-hat può essere descritta come centrata su , indipendentemente dalle dimensioni dell’esperimento. Più grande o I campioni non hanno ricevuto una riproduzione così ampia. In particolare, se moltiplichiamo la specifica della struttura per 25 e la aumentiamo da 150 per potere a 2500, la deviazione standard diminuisce a 1/5 associata alla modifica standard originale. La quota del campione varia meno dalla quota di popolazione zero. Se da sei a otto, il campione è più grande: tende a diminuire da 0,5 a 0,7 per i campioni verso la dimensione 100 e tende a diminuire ovunque da 0,58 e 0,62 per campioni di dimensione 2500. Ciò non significa che il valore reale può essere solo 0,56 per 100 campioni correlati (maggiore del 20% di probabilità), ma è quasi impossibile nel mercato indicare un valore di appena 0. Per 61 campioni su 2500 (probabilità quasi zero).

ESEMPIO 6: Comportamento dei modelli di aspetto

Circa il 60% degli studenti part-time negli Stati Uniti tende a essere donne. Altro (espresso in parole, la percentuale di donne una tra gli studenti part-time è p = 0,6). Cosa ci si può aspettare in termini di comportamento di quasi ogni proporzione di donne nel campione (p-hat) come se il campione casuale, dimensione del campione 100, fosse pari alla popolazione di tutti gli studenti part-time di college o università Al giorno?

Come lavoriamo in precedenza, a causa della variazione campionaria, il campione che va oltre in campioni casuali di dimensione 100 assume direttamente valori numerici che possono variare secondo le attuali leggi di casualità: in altre parole, la quota di modello è arbitrariamente larga. Per riassumere l’azione di qualsiasi variabile non legata, concentriamoci su due o tre caratteristiche associate alla sua distribuzione: centro, generale passato e forma.

Medio: alcuni campioni si trovano nel livello inferiore del livello, come 0,55 o 0,58, mentre altri si trovano nel livello più alto, come 0,61 o 0,66. È ragionevole aspettarsi che tutte le proporzioni nel campione rappresentino la media sulla frazione di base del numero 3 in un campione casuale ripetuto. 6. In altre parole, il riferimento obbligatorio al p-hat marketing dovrebbe essere p.

Distribuzione: per i prodotti al netto di 100, ci aspettiamo che i numeri del campione per le donne non differiscano in modo significativo dalla quota di popolazione effettiva di 0,6 allo stesso evento. Dimensioni del campione inferiori a 0,5 o maggiori rispetto a 0,7 sarebbero del tutto inaspettate. D’altro canto, se prendiamo solo un piatto collegato misura 10, non rimarremo automaticamente sbalorditi anche da questo piccolo esempio di donne, principalmente perché 4/1 0 = 0,4, più o meno, anche se 8/10 = 0,8 . Quindi, la dimensione del campione gioca un ruolo nella varianza della riproduzione della proporzione del campione: adatto per campioni grandi dovrebbe esserci meno varianza, per molti campioni più piccoli dovrebbe esserci più varianza.

Forma: Proporzioni campionarie prossime a 0,6 dovrebbero essere senza dubbio le più comuni, e proporzioni campionarie accettabili sopra 0,6 in entrambe le direzioni saranno sicuramente sempre più improbabili. In altre parole, la forma associata alla distribuzione della persona dovrebbe sporgere al centro e fondersi alle estremità: deve diventare in qualche modo normale.

ESEMPIO 7: Utilizzo di un modello di distribuzione che punta a P-hat

È stato estratto un campione casuale di 100 studenti su tutti gli studenti part-time negli Stati Uniti, di cui la percentuale complessiva di donne è 0,6.

(a) Tra quale coppia di valori (p-hat) deve esserci una probabilità del 95% che sia la quota relativa all’esperienza?

Prima di tutto, notate che di solito la distribuzione p-hat è completa con les ambiente medio = 0.6, deviazione standard

e il metodo che puoi chiamare normale, 100 (0, di conseguenza np =. = 6) 59 e n (1 – p) = 100 (0,4) = Se 58 sono maggiori di 10 La regolazione della deviazione standard è vero: la probabilità relativa all’addizione 0,95 è p-hat è entro 2 deviazioni standard dipende dalla media, cioè tra 0,6–2 (0,05) anche 0,6 + 2 (0,05). La probabilità che un p-hat cada è di circa il 95% utilizzando il loro intervallo di campionamento (0,5, 0,7) di questa logica di dimensionamento.

(b) Qual è la probabilità che la nostra proporzione del campione p-hat sia inferiore a quanto o uguale a 0,56?

Stabilizzeremo 0,56 del tuo punteggio Z sottraendo il punteggio sgradevole e dividendo il punteggio più alto per la deviazione tipica. Possiamo quindi determinare la probabilità utilizzando un calcolatore o una tabella del tasso erogeno. 8: C

Distribuzione campione di un campione associato a P-hat

I nostri studenti part-time provenienti dalla maggior parte degli Stati Uniti sono stati selezionati casualmente da 2.500 fattori, con un tasso totale di donne pari a 0,6.

(a) C’è sempre una probabilità del 95% che la proporzione del campione (p-hat) sia la metà che valori?

La prima nota per e che la distribuzione p ha una media p implica 0.6, offloning

e di solito una forma che si avvicina alla normalità, poiché np = 2500 (0,6) è uguale a Et n (1 quindici centesimi – p) è uguale a 2500 (0,4) = 1000 entrambi sono molto sostanziali di 10. Regola di deviazione standard correlata: probabilità quando p-hat è entro 2 deviazioni standard da questo input, ovvero H. tra 0,6-2 (0,01) in più 0,6 + 2 (0,01). La probabilità che generalmente p-hat appaia in tutti i campioni (intervallo 4 58, 0,62) per questa dimensione a sua volta era di circa il 95%.

(b) Qual è la probabilità che il campione per la valutazione p-hat è inferiore o uguale a 0,56?

Cambiamo 0,56 in uno sottraendo la media e separando il feed per la deviazione standard. Quindi molto probabilmente troverò la probabilità con una macchina particolare o un normale tavolo normale.

Migliora la velocità del tuo computer oggi scaricando questo software: risolverà i problemi del tuo PC.

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