Tips Voor Het Oplossen Van Problemen Voor Het Opsporen Van 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.

Als je de gebruikelijke foutopsporing op je systeem hebt, zal deze blogpost waarschijnlijk helpen.ncss.com Afbeelding: ncss.com Om de paradigmaafwijking (SD)-grafiek te plotten, moet u zelfs geom_errorbar () gebruiken. Allereerst kunnen we een heel andere dataset maken, wat de meeste tijd is om foutstroken te creëren. Deze keer konden we ook de standaardfout schatten (dit is het type standaarddeviatie gedeeld door de vierkantswortel die bij N hoort).

In het vorige artikel beschreef ik dat de VLINE-verklaring in PROC SGPLOT een heel gemakkelijke manier is om het gemiddelde resultaat op een bepaald moment te vinden. Ik heb al gezegd dat je drie opties moet kiezen voor de grootte van de “foutbalken”:de norm daarvoor heb je gewoon een groot verschil in de gegevens, de gewone fout van mijn gemiddelde, of het betrouwbaarheidsinterval bedoeld voor het gemiddelde van de persoon.Dit verklaart het artikel en toont de verschillende opties. Welke van de Welke u kiest, hangt af van wat voor soort bijbehorende informatie u aan uw bezoekers wilt overbrengen. Zoals ik zal laten zien, zijn sommige statistieken sneller te ontcijferen dan andere. Aan het einde van zo’n artikel vertel ik je welke statistieken ik aanbeveel.

Voorbeeldgegevens

De stap, DATA, simuleert de prompts op vier buitengewone tijdstippen. De gegevens die tegelijkertijd worden gevonden, zijn meestal, maar vermenigvuldigd, het gemiddelde, de criteriumafwijking en de steekproefomvang van de gegevens veranderen elke keer.

Het vakgebied toont schematisch de verdeling van de gegevens in een eenzame tijdfase. De rechthoeken gebruiken de interkwartiel brede variëteit en snorharen om de distributie van de specifieke gegevens aan te geven. De lijn verbindt middelen altijd via antwoorden.

Een bin-diagram is mogelijk niet geschikt als een deel van de werkelijke doelgroep geen statistische feiten en technieken heeft. Simpel gezegd, elk type advertentie is een functionele cafégrafiek voor elk tijdstip, maar ook fouten die variatie in informatie laten zien. Maar het woord welke statistiek moet u gebruiken om de bovenkant van de foutbalken weer te geven? Wat is de belangrijkste manier om variaties in een antwoord te zien?

Relatie tussen standaarddeviatie van praktijk, SEM en CLM

Alvorens te suggereren hoe de combinatie verbonden foutbanden wordt geconstrueerd en geïnterpreteerd, wil ik nogmaals benadrukken dat deze relatie vastzit tussen de standaarddeviatie van de steekproef, het type alledaagse fout van het gemiddelde (SEM) en dat (halve) breedte Vertrouwen Fasegemiddelde (CLM). Al deze statistieken lijken te zijn gebaseerd op de agressieve deviatie van de steekproef (SD). SEM- en CLM-breedte zijn meestal variantieveelvouden, een paradigma waarin een vermenigvuldiger afhangt van de groepsgrootte:

• SEM gaat mee naar SD / sqrt (N). Dat wil zeggen, elke standaardfout van het gemiddelde is de afwijking van de vereisten gedeeld door onze eigen vierkantswortel uit de steekproefomvang.
• Het aantal CLM’s is meestal meerdere malen het aantal SEM’s. Voor grote steekproeven van 95% loopt het bereik mee tot een betrouwbaarheidsinterval van 1,96. In het algemeen is de geschatte waarde ± en zou u geïnteresseerd kunnen zijn in het gebruik van betrouwbaarheidsintervallen van honderden (1-Î ±)%. Dan is de factor ongetwijfeld een bepaald kwantiel van de verdeling van t, die lijdt onder N-1 vrijheidsgraden, vaak bekend om * _{1-Î ± / 2, N-1} .

U kunt PROC MEANS net zo goed gebruiken als de korte stap DATA om enkele specifieke relevante statistieken weer te geven die laten zien hoe deze drie of betere statistieken met elkaar verband houden:

De tabel toont alle standaard omleidingen (SD) en steekproefomvang (N) voor elk uurpunt. De SEM-kolom is SD relatief om u te helpen bij sqrt (N). CLMWidth De waarde is iets meer dan het dubbele van de SEM-waarde. (De factor kan N zijn; voor deze onderzoeken vergelijkt het 2,03 en 2,06.)

Zoals in de volgende sectie wordt getoond, zijn de waarden bepaald inde kolommen SD, SEM en CLMWidth zijn het foutdiploma, de kolommen bij het afspelen van STDDEV-, STDERR- en CLM-bronnen (elk) met de parameter LIMITSTAT = van de VLINE-instructie in PROC SGPLOT.

Geselecteerde foutbalken bekijken en interpreteren

Teken alle verschillende foutbalken op hetzelfde bereik, en laten we dan bespreken hoe u beide grafieken waarneemt.Sommige interpretaties gebruiken de 68-95-99,7-regel voor gewoonlijk gedistribueerde gegevens.De volgende suggesties creëren percelen van drie lijnen met foutbalken:

Gebruik standaarddeviaties voor dergelijke sp sciale foutbalken

In de eerste grafiek en/of grafiek komt de standaardlengte van de foutbalken echt overeen met de uitvoerwaarde. Dit is eenvoudig grafisch uit te leggen omdat de standaarddeviatie direct gerelateerd kan worden aan de resultaten. Standaarddeviatie is gewoonlijk een maat voor de variatie in gegevens. Als deze gegevens altijd op natuurlijke wijze worden verspreid, heeft uiteindelijk (1) ongeveer 64% van de gegevens waarden in het bereik, inclusief foutbalken, en (2) is het type gegevens praktisch drie keer de totale omvang van de gegevens. foutbalken.

Het belangrijkste voordeel van dit soort grafieken is dat het gewoon ‘standaarddeviatie’ is, een goede term die de leek kent. De beperking is dat de grafiek niet alle details van de middeling weergeeft. Voor wat iedereen wil, heb je een van de verschillende aanvullende kenmerken nodig.

Gebruik standaardmarge voor foutbalken

In de tweede grafiek is de lengte van de foutenbalk van een persoon de standaardfout met de suggestie (SEM).Voor een niet-professioneel publiek is dit meer een uitdaging om te onderbouwen omdat het een exacte gevolgtrekking is.Kwalitatieve verklaring Het oordeel zou moeten zijn dat de SEM altijd accuratesse versus middeling laat zien. Klein betekent een betere correctheid dan grote SEM’s.

Kwantitatief onderzoek vereist het gebruik van geavanceerde concepten zoals “willekeurige distributie van een statistiek” en “experimenteer steeds opnieuw”. Voor een SEM-document is het een schatting van de erogene afwijking van de steekproefverdeling, die voorlopig het gemiddelde is. Onthoud dat de dagelijkse monetaire software voor een steekproef van het gemiddelde beter kan worden begrepen door herhaaldelijk willekeurige steekproeven te nemen uit het werkelijke grote deel van de populatie en vaak het gemiddelde voor elke steekproef te berekenen. Een norm is een grote fout, beschreven als de standaarddeviatie van hun dagelijks gebruik van steekproefgemiddelden.

Het kan voor leken ingewikkeld zijn om precies te zeggen wat dit suggereert voor SEM, maar een goede uitleg is grotendeels voldoende.

Gebruik een willekeurig betrouwbaarheidsinterval van de noodzakelijkerwijs voor alle foutbalken

Ten derde is de uitvoeringstijd van foutbalken in de grafiek en/of grafiek het laatste functionele 95%-betrouwbaarheidsinterval voor het gemiddelde. Deze gegevens laten ook de nauwkeurigheid zien van wat als noodzakelijk wordt beschouwd, maar deze intervallen zijn ongeveer twee keer zo lang als die voor SEM.

Het betrouwbaarheidstijdsbestek voor het gemiddelde is moeilijk uit te leggen als een manier aan niet-specialisten. Veel mensen denken ten onrechte dat “er 95% kans is dat het populatiegemiddelde gewoon in dit bereik ligt.” Deze stelling is minder relevant: of het populatiegemiddelde valt binnen onze grote verscheidenheid of niet. Waarschijnlijkheid maakt nooit deel uit van het spel! De woorden “95% betrouwbaarheid” dwingen klanten om het experiment meerdere keren te herhalen op willekeurige steekproeven en de betrouwbaarheidslengte voor bijna elke steekproef te berekenen.De echte naam van de populatie is goed voor ongeveer 95% van deze betrouwbaarheidsintervallen.

Conclusie

Er zijn dus drie populaire statistieken die lijken te worden gebruikt om foutschijven, vaak op het hoofd van het gemiddelde, op een lijndiagram te leggen: hoe de standaarddeviatie van het bewijs, de klassieke fout van het gemiddelde, dat is het 95% respect interval voor opname. Foutbalken geven het verschil aan in nabijheid van de gegevens en de stabiliteit van die bepaalde gemiddelde schatting. Welke een persoon zal gebruiken, hangt zeker af van de verfijning van uw publiek, naast de boodschap die u over het algemeen probeert over te brengen.

Mijn aanbeveling? Hoewel vertrouwenstijd verkeerd kan worden geïnterpreteerd,Ik denk dat de experts beweren dat veel CLM de beste manier is om de belangrijkste foutschaalgrootte te krijgen (derde diagram).Wanneer ik spreek, kunt u een statistisch publiek begrijpen, het publiek zal uw huidige CLM begrijpen. Voor een minder veeleisend publiek ben ik geneigd om niet stil te staan ​​bij de CLM probabilistische taalkundige interpretatie, ik zal gewoon zeggen dat de foutweegschaal “de juistheid van het gemiddelde aangeeft”.

Zoals reeds uitgelegd, heeft elke optie zijn eigen voor- en nadelen. Welke keuzes mag het publiek maken en waarom? U kunt uw gedachten investeren door een reactie achter te laten.

documenten modelleren;Label p = “tijd”;Tabel mu [4] (80 _ Contemporary_ 78 78 79); / * bevat 7 . /Array Sigma [4] _ Contemporary_ (1 slechts twee twee 3); / * Standaard ontwikkelaar * /Tabel N [4] _ Hedendaags_ (36 37 28 25); of * Volume geselecteerdorcs * /bel streaminit (12345);maak d = 1 om te verlagen (mu); kook i = 1 tot N [t]; y staat voor rand (“Normaal”, mu [t], sigma [t]); / * O! N (mu [i], sigma [i]) * / Uitloggen; Einde;Einde;Weglopen;EENDe rubriek “respons per uur”;ods afbeeldingen per breedte = 400 pixels, hoogte = 200 pixels;data proc sgplot = Sim; vbox p oker / categorie = t connect = gemiddeld;vervullen;

 - * Optioneel: compute SD, SEM en CLM FWHM (niet nodig voor plotten) * /methode persoonlijke informatie proc = Sim noprint;   flair t;   verschillen;   Uitgangsoutput impliceert MeanOut N = N stderr = SEM stddev = SD lclm = LCLM uclm = UCLM;Weglopen;EENGegevensoverzicht;definieer MeanOut (wo = (t ^ =.));CLMWidth wordt beschouwd als (UCLM-LCLM) / 2; / * de helft van de breedte van het CLM-interval * /Weglopen;EENprint record proc = samenvatting noobs label;   SD SEM-formaat CLMWidth 6.3;   var T SD N SEM CLMBreedte;vervullen; 

% macro PlotMeanAndVariation (limitstat =, label =);   gametitel "VLINE Statement: LIMITSTAT = & limitstat";   proc sgplot data = Sim noautolegend;      vline t / respons = f ree p stat = gemiddelde limitstat = & gun limitstat;     yaxis label = houdt van "& label" = (75 tot 82) raster;   Weglopen;% richt op;EENDe titel wordt beschouwd als "Gemiddelde responstijd";% PlotMeanAndVariation (limitstat = STDDEV, label impliceert Gemiddelde +/- standaarddeviatie);% PlotMeanAndVariation (limitstat = STDERR, label = gemiddelde +/- SEM);% PlotMeanAndVariation (limitstat impliceert CLM, label = mean andCLM); 

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

Troubleshooting Tips For Standard Error Tracing
Dicas De Solução De Problemas Como Rastreamento De Erro Padrão
Conseils De Dépannage Pour Le Traçage Des Erreurs Standard
Felsökningstips För Standardfelspårning
Sugerencias Para La Solución De Problemas Para El Seguimiento De Errores Estándar
표준 오류 추적을 위한 문제 해결 팁
Советы по устранению неполадок при стандартном отслеживании ошибок
Tipps Zur Fehlerbehebung Bei Der Standardfehlerverfolgung
Wskazówki Dotyczące Rozwiązywania Problemów Ze Standardowym śledzeniem Błędów
Suggerimenti Per La Risoluzione Dei Problemi Per La Traccia Degli Errori Standard