Correctie Met Betrekking Tot De Steekproeffrequentie Van De Voorbeeldinzendingen Met Standaardfouten

PC werkt traag?

1. Download ASR Pro van de website

2. Installeer het op uw computer

3. Voer de scan uit om malware of virussen te vinden die mogelijk op uw systeem op de loer liggen

Verbeter vandaag de snelheid van uw computer door deze software te downloaden - het lost uw pc-problemen op.

In deze publicatie gaan we enkele mogelijke resultaten identificeren die van invloed kunnen zijn op de steekproefdistributiestandaard, een klein beetje van de steekproefdistributie, en dan stel ik zeker enkele mogelijke oplossingen voor die u kunt hebben om dit probleem op te lossen.Standaardfout (SE) die hoort bij de steekproefverhouding: √ (p (1-p) n). Opmerking: de standaardfout neemt gewoonlijk af naarmate de proefgrootte groter wordt.

• Gedrag in relatie tot de gehele proporties van het monster.
• Geschatte verdeling samen met de steekproefverhouding.

CO-6. Pas de eenvoudige concepten van waarschijnlijkheid, kansvariantie en algemeen gebruikte statistische kansverdelingen toe.

Verhoudingen van gedragspatronen

EU 6.21: Gebruik steekproefverhouding bij het kiezen van distributie (indien van toepassing). Je moet vooral fantastische exemplaren uit een specifieke populatie kunnen identificeren.

• De enige onaangename verdeling van de proporties van monsters (p-hat) die gemakkelijk in dubbele monsters (van dezelfde grootte) wordt ervaren, wordt gevierd als marketing-p-hat-monster.

Het doel van de volgende video-oefening is om ervoor te zorgen dat vaak informatie over het centrum, de verdeling en de vorm gerelateerd aan de steekproefverdeling afkomstig is van de p-hat die suggereert van reconstructiesimulaties.

Op dit punt geven we een goed idee van wat er gebeurt als de meesten van ons willekeurige steekproeven uit de populatie bevestigen. Onze simulatie gaat ervan uit dat onze aanvankelijke schatting over uw directe vorm en het midden van het patroon is gewijzigd. Als er een goede proportie van y in de algemene populatie is, dan hebben willekeurige steekproeven van hetzelfde type uit de algemene populatie samen de proporties van de steekproef p. Wat nog gevaarlijker is, is dat selectiefde verdeling samen met verhoudingen een gemiddelde waarde van p heeft.

We zijn er ook achter waarom in deze rechtszaak de verhoudingen van de monsters ongeveer redelijk zijn. We zullen later zien dat dit niet alleen altijd het geval is. Maar hoewel de verhoudingen die te maken hebben met de steekproef normaal verdeeld zijn, is een deel van de verdeling meestal geconcentreerd op p.

We willen dat je binnenkort simulators kunt gebruiken om ons te helpen nadenken over de verwachte variatie in steekproefverhoudingen. Onze intuïtie vertelt ons welke helaas grotere steekproeven de populatie ruwweg beter dekken, dus we kunnen nog minder variabiliteit verwachten met rijkere steekproeven.

In de volgende run zullen de meesten simulatie gebruiken om deze belangrijke innovatie te verkennen. Na deze passage zullen we deze gevoelens koppelen aan een meer formele theorie.

Het versterkte model is geschikt voor onze informatie. Grotere willekeurige goederen geven een beter beeld van uw bevolkingssegment. Als het monster meteen groot is, worden de proporties van het monster teruggebracht tot p. Met andere woorden, bij grotere producten is de distributie van monsters minder vluchtig. Geavanceerde kansrekening bevestigt onze waarnemingen en voordelen. ondersteunt een veel nauwkeurigere manier om auto’s te reinigen van de huidige verandering in monsterverhoudingen. Dit kan hieronder beschreven worden.

Selectief aandeel gerelateerd aan distributie

Als herhaalde willekeurige steekproeven worden gelokt voor een categorische variabele met betrekking tot een grote gegeven variabele n uit een waardemaatschappij in gevallen waarin het aandeel in de observatiecategorie ongetwijfeld p is, dan is het gemiddelde van alle steekproefaspecten (p -hat ) is het percentage van het publiek (p).

Met betrekking tot de verdeling van alle groepen steekproeven, dicteert de theorie het gedrag van de meeste veel nauwkeuriger dan de bewering dat voor grote steekproeven de vermenigvuldiging minder is. In feite wordt de referentieafwijking van steekproefverhoudingen geacht rechtstreeks verband te houden met de steekproefomvang, aangezien deze lager is geclassificeerd.

Aangezien de steekproefomvang n is gekoppeld aan de vierkantswortel van de noemer, zou ik zeggen dat de standaarddeviatie afneemt naarmate de steekproefomvang groter wordt. Ten slotte blijft de exacte vorm van de p-hat-terugtrekking ongeveer normaal zolang de lengte en breedte van de n-test groot genoeg is. Per gebeurtenis moeten np en n (1 – p) minimaal 10 vormen.

Laten we dit resterende resultaat op elk toepassen. Zie het volgende voorbeeld en kijk wat het vergelijkt met onze simulatie.

In sommige van onze voorbeelden, n = 25 grootte) (steekproef en delaware = 0,6. Merk op dat np = 8 tien p) en n (1 = tien ¥ tien. We kunnen dus afleiden dat p- de helm zal ongeveer het niveau van de gebruikelijke verdeling zijn met een gemiddelde p = 0,6 standaard en afwijking

(wat erg lijkt op wat we in onze simulatie zagen).

• Deze goede resultaten zijn vergelijkbaar met die voor u, de bekende binominale variabelen (X) die hierboven zijn beschreven. Wees nauwgezet om de resultaten en de grove standaarddeviatie van X niet te verwarren met p-hat-mensen.

Bij het vormen van een steekproefverdeling kunnen we soms de standaarddeviatieregel toepassen en z-scores gebruiken om kansen te beschrijven. Laten we eens kijken aan de hand van een paar voorbeelden.

Om de effecten van de steekproefomvang op de waarschijnlijkheid van deze berekeningen te onderzoeken, overweeg dan de volgende wijziging van onze demonstratie van.

• Zolang de proef erg willekeurig is, kan de p-hat-verdeling worden beschreven, ook al is deze gecentreerd op p, ongeacht de grootte van het grootste deel van het experiment. Groter o Monsters zijn niet zo breed verspreid. In het bijzonder, als we ons viraal verspreiden naar de structuurgrootte met 25 en dit verhogen van 150 naar 2500, neemt de standaarddeviatie af tot 1/5 van de oorspronkelijke standaardmodificatie. Het steekproefaandeel wijkt minder af van het aandeel nul individuen. Indien 6, dan is de steekproef veel meer: ​​deze neigt af te nemen van 0,5 tot 0,7 voor steekproeven van maat 100 en neigt zo dat u tussen 0,58 en 0,62 afneemt voor steekproeven van maat 2500. Dit betekent niet dat de over het algemeen werkelijke waarde slechts 0,56 is voor 100 specifieke steekproeven (waarschijnlijkheid groter dan 20%), maar het is zeker bijna onmogelijk om een ​​waarde van slechts 0 te noemen. Voor zestig van de 2500 tests (bijna nul waarschijnlijkheid).

VOORBEELD zes: Gedrag van aspectpatronen

Ongeveer 60%, samen met deeltijdstudenten in de VS, eindigen meestal bij vrouwen. Overig (in woorden uitgedrukt, het percentage vrouwen onder deeltijdstudenten is p gelijk aan 0,6). Wat kan worden verwacht in termen van ons gedrag van elk aandeel vrouwen in de belangrijkste steekproef (p-hat) als de willekeurige steekproef, de totale steekproefomvang 100 ver verwijderd is van de populatie van veel deeltijdstudenten van een hogeschool of universiteit Een dag ?

Zoals we eerder hebben gezien, neemt het steekproefaandeel in willekeurige steekproeven van bereik 100, als gevolg van steekproefongelijkheid, numerieke waarden aan die kunnen verschillen volgens de wetten van willekeur: in tweede woorden, het steekproefaandeel is willekeurig groot. Om het gedrag van een ongebonden variabele samen te vatten, kijkt u naar de focus op drie kenmerken die verband houden met het aanbod: centrum, algemene spreiding en vorm.

Gemiddeld: Sommige steekproeven kunnen in het lage niveau zitten, zoals 0,55 of misschien zelfs 0,58, terwijl andere zich in de bovenste laag bevinden, bijvoorbeeld 0,61 of 0,66. Het is redelijk om u te helpen verwachten dat elk van de verhoudingen in dit monster het gemiddelde zal zijn van de basisfractie onder het getal 0 in een herhaalde willekeurige test. 6. Met andere woorden, de verplichte verwijzing om u te helpen bij de p-hat-distributie moet p zijn.

Verspreiding: voor producten op 100 verwachten we dat de steekproefpercentages voor vrouwen niet significant zullen afwijken van het populatieaandeel van 0,6 in dezelfde tijd. Steekproefomvang kleiner dan 0,5 of groter dan 0,7 zou behoorlijk onvoorspelbaar zijn. Aan de andere kant, als we alleen een gerecht van maat 10 nemen, zullen we niet automatisch verrast worden, zelfs niet door dit een grote kleine steekproef van vrouwen, voornamelijk terwijl 4/1 0 = 0,4, een beetje of beter, toch 8/ 10 = 0,8. Vandaar dat de steekproefomvang een rol speelt in de variantie van de smaakverhoudingsreproductie: voor grote monsters zou er steeds minder variantie moeten zijn, voor kleinere monsters zou er uiteindelijk meer variantie moeten zijn.

Vorm: Monsterverhoudingen die dicht bij 0,6 liggen, zouden waarschijnlijk de meest voorkomende moeten zijn, en als gevolg daarvan zullen monsterverhoudingen die in beide gebruiksaanwijzingen ruim boven de 0,6 liggen, zeker steeds onwaarschijnlijker worden. In andere songteksten zou de vorm van de verdeling van de persoon in het midden moeten uitkomen en samenvloeien aan de uiteinden, zou ik zeggen: het zou een beetje normaal moeten worden.

VOORBEELD 7: Een distributiepatroon gebruiken dat naar P-hat wijst

Een willekeurige steekproef van 100 wetenschappers werd getrokken uit alle deeltijdstudenten in mijn Verenigde Staten, waar het totale aandeel meisjes 0,6 is.

(a) Tussen welk paar met behulp van waarden (p-hat) is er 95% kans wanneer het aandeel ervaring is?

Merk allereerst op dat de p-hat-verdeling maximaal is met gemiddelde p = 0,6, standaardverschil

en de vorm die je normaal kunt noemen, 150 (0, omdat np =. = 6) 59 dus n (1 – p) = 100 (0,4) is gelijk aan Als 58 beide groter zijn dan 10 De standaarddeviatieregel is waar: kans relatief met betrekking tot 0,95 optelling dat p-hat binnen 2 erogene afwijkingen ligt, hangt af van het gemiddelde, dat wil zeggen, het koppelen van 0,6-2 (0,05) en 0,6 + 2 (0,05). De kans dat de p-hat zal vallen is 95% met gebruik van het bemonsteringsinterval (0,5, 0,7) dat hoort bij deze richtlijn voor maatvoering.

(b) Wat is de totale kans dat het aandeel van de monsters p-hat kleiner of gelijk is aan 0,56?

We normaliseren 0,56 van uw Z-score door het gemiddelde af te trekken en de hoogste positie te delen door de standaarddeviatie. We kunnen dan de waarschijnlijkheid ontdekken met behulp van een erogene snelheidscalculator, mogelijk een tabel. 8: C

Monsterdistributie van een monster geassocieerd met P-hat

Onze deeltijdstudenten met het grootste deel van de Verenigde Staten werden willekeurig gekozen uit 2500 studenten, met een totale vrouwelijke hoeveelheid van 0,6.

(a) Er is altijd de perfecte 95% kans dat de proportie van de try (p-hat) tussen welke waarden ligt?

De eerste noot waarvoor de p-verdeling elk een gemiddelde p = 0,6 heeft, offloning

en meestal een vorm die normaal benadert, aangezien np gelijk is aan 2500 (0,6) = Et n (1 vijftien cent – p) = 2500 (0,4) = 1000 is mogelijk veel groter dan 10. Gecorreleerde standaardverschilregel: kans die p-hat ligt binnen 2 gestandaardiseerde afwijkingen van de invoer, dat wil zeggen H. tussen 0,6-2 (0,01) en 0,6 + 2 (0,01). De kans dat de p-hat in vrijwel alle monsters (bereik 0 58, 0,62) voor deze lichaamsvorm weer voorkomt, is ongeveer 95%.

(b) Wat is de kans dat het monster met betrekking tot de p-hat-test kleiner is dan of gelijk is aan 0,56?

We normaliseren 0,56 tot één door ons gemiddelde af te trekken en de feed te delen door de meest voorkomende afwijking. Dan zullen we hoogstwaarschijnlijk die kans vinden met een auto of een normale conventionele tafel.

Verbeter vandaag de snelheid van uw computer door deze software te downloaden - het lost uw pc-problemen op.

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
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