Table of Contents
Komputer działa wolno?
W tym przewodniku zamierzamy określić niektóre potencjalne przyczyny, które mogą wpływać na standardowy ułamek rozkładu próbki, a także zasugeruję kilka możliwych rozwiązań, dlaczego możesz spróbuj rozwiązać ten problem.Zarządzanie standardowe (SE) związane z proporcją próby: √ (p (1-p) n). Uwaga: błąd standardowy zwykle ustępuje wraz ze wzrostem wielkości próbki.
- Zachowanie w stosunku do proporcji próbki.
- Przybliżony rozkład proporcji próbki.
CO-6. Zastosuj podstawowe pojęcia prawdopodobieństwa, wariancji losowej i powszechnie stosowane statystyczne rozkłady prawdopodobieństwa.
Proporcje wzorców zachowań
EU 6.21: Przy wyborze aplikacji użyj proporcji próbki (jeśli dotyczy). W szczególności musisz być w stanie zidentyfikować wyjątkowe okazy z określonej liczby mieszkańców.
- Nieoczekiwany rozkład proporcji z próbek (p-hat) na zduplikowane próbki (o niewiarygodnej wielkości) jest znany jako marketingowa próbka p-hat.
Celem poniższego ćwiczenia wideo jest zapewnienie, że informacje o środku, artykułach i kształcie rozkładu próbki zostaną dostarczone przez p-hat poprzez symulacje rekonstrukcji.
W tym konkretnym momencie mamy świetny pomysł związany z tym, co się dzieje, gdy potwierdzamy losowe próbki z tej populacji. Nasz symulator zakłada, że nasze początkowe przypuszczenia dotyczące obecnego kształtu i środka obecnego wzoru są prawidłowe. Jeśli w populacji ogólnej jest przyjemna proporcja p, to następnie losowe próby tego samego typu z określonej populacji ogólnej również mają proporcje samej próbki p. Jeszcze bardziej niebezpieczne jest to, że wiele selektywnych rozkładów proporcji ma średni koszt p.
Zorientowaliśmy się również, dlaczego w tej sytuacji proporcje bezpłatnych próbek są w przybliżeniu normalne. Później zobaczymy, że nie zawsze tak jest. Ale prawda, że proporcje próbki rozkładają się na całość, część rozkładu koncentruje się na q.
Chcemy, abyś znalazł się w sytuacji, w której wykorzystasz symulację, która pomoże nam w przybliżeniu przewidywać oczekiwaną zmienność w proporcjach próbek. Nasza czysta intuicja podpowiada nam, że większe próbki z grubsza lepiej pokrywają mieszkańców, więc przy większych próbkach możemy spodziewać się jeszcze mniejszej zmienności ilościowej.
Komputer działa wolno?
ASR Pro to najlepsze rozwiązanie dla potrzeb naprawy komputera! Nie tylko szybko i bezpiecznie diagnozuje i naprawia różne problemy z systemem Windows, ale także zwiększa wydajność systemu, optymalizuje pamięć, poprawia bezpieczeństwo i dostraja komputer w celu uzyskania maksymalnej niezawodności. Więc po co czekać? Zacznij już dziś!
Generalnie w następnym przebiegu użyjemy symulacji, aby sprawdzić ten ważny pomysł. Po tym fragmencie będziemy mogli połączyć te idee z bardziej formalną myślą.
Modele z amplifikacją są odpowiednie dla naszych wskazówek. Większe losowe próbki dadzą lepszy wgląd w Twój udział w populacji. Jeśli moja próba jest teraz duża, proporcje typowej próbki zmniejszą się do p. W innych wokalach, przy większych samplach, rozkład sampli jest po prostu mniej zmienny. Zaawansowana teoria prawdopodobieństwa potwierdza nasze ustalenia i korzyści. zapewnia znacznie bardziej rzeczywisty sposób opisania aktualnej zmiany wskaźników grupowych. Zostało to opisane poniżej.
Selektywna proporcja związana z dystrybucją
Jak szukać błędu standardowego rozkładu próbkowania ?
Aby uzyskać średnią z zakresu informacji, zsumuj tylko wszystkie wartości w tych danych osobowych i podziel przez liczbę punktów dysku twardego.Aby znaleźć błąd jakości, weź standardową dużą różnicę większej części zestawu za pomocą próbek, a następnie podziel przez kwadratowe serce wybranego rozmiaru.
Jeżeli losowane są powtarzające się próby losowe dla zmiennej kategorialnej uwzględniającej daną zmienną n z tego społeczeństwa wartości, gdzie dokładnie proporcja w jakiejś kategorii obserwacji wynosi p, to średnia powiązana ze wszystkimi wymiarami próby (p -hat) jest równa dodatek ludności (p).
Jeśli chodzi o ruchy składania wszystkich zestawów próbek, teoria ustala zachowanie jednej o wiele dokładniej w porównaniu ze stwierdzeniem, że dla dużych próbek obecne mnożenie jest mniejsze. W rzeczywistości odchylenie odniesienia ze względu na proporcje próbki jest bezpośrednio związane z liczbą próbek, zgodnie z klasyfikacją poniżej.
Ponieważ całkowita wielkość próby n jest powiązana z pierwiastkiem kwadratowym powiązanym z mianownikiem, odchylenie standardowe maleje wraz ze wzrostem wielkości całej próby. Wreszcie, dokładny kształt związany z rozkładem p-hat pozostaje z grubsza normalny, ponieważ rozmiar n-testu jest wystarczająco duży. Zgodnie z konwencją, np i n (1 – p) muszą wynosić co najmniej 10.
Zastosujmy ten wynik do każdego Zobacz następną instancję i zobaczmy, jak wypada w porównaniu z naszym emulatorem.
W naszym przykładzie n = 27 rozmiar) (próbka i p = 0,6. Zauważ, że np = 8 10 p) i n (1 równa się dziesięciu 10. Zatem możemy wnioskować, kiedy p- kapelusz będzie mniej więcej równy rozkładowi normalnemu przy średniej delaware = 0,6 standardu i odchyleniu
(który jest bardzo podobny do tego, co widzieliśmy w odniesieniu do symulacji).
- Te dobre wyniki są podobne do tych dla znanych zmiennych dwumianowych (X) zdefiniowanych powyżej. Uważaj, aby nie pomylić pozytywnych efektów i średniego odchylenia standardowego X z ludźmi p-hat.
Tworząc przykładowe artykuły, zwykle możemy zastosować praktyczną regułę odchylenia standardowego i użyć z-scores do opisania prawdopodobieństw. Przyjrzyjmy się kilku przykładom.
Aby zbadać wpływ wielkości próby na, powiedziałbym, prawdopodobieństwo tych obliczeń, rozważ następujące dostosowanie do naszego przykładu.
- Dopóki obecnie badanie jest naprawdę losowe, rozkład p-hat można z powodzeniem opisać jako wyśrodkowany na p, niezależnie od rozmiaru eksperymentu. Większe o Próbki nie otrzymały tak szerokiej dystrybucji. Na pewno, jeśli pomnożymy wielkość konstrukcji przez dwadzieścia pięć i zwiększymy ją ze 150 do 2500, to każde odchylenie standardowe zmniejszy się do 1/5 początkowej modyfikacji standardowej. Udział próby odbiega mniej w zakresie zerowego udziału populacji. Jeśli 6, to która próba jest większa: ma tendencję do zmniejszania się od 0,5 do 0,7 dla próbek o rozmiarze 1 i ma tendencję do zmniejszania się między 0,58 a 0,62 dla próbek o rozmiarze 2500. Nie powinno to oznaczać, że prawdziwa wartość to zaledwie 0,56 na 100 powiązanych próbek (prawdopodobieństwo większe niż 20%), ale jest prawie niemożliwe określenie prawidłowej wartości zaledwie 0. Na sześćdziesiąt spośród odnoszących się do 2500 próbek (prawie zerowe prawdopodobieństwo).
PRZYKŁAD 6: Zachowanie wzorców aspektów
Około 60% studentów studiów niestacjonarnych w Stanach Zjednoczonych to kobiety. Inne (wyrażony słowami melodii, odsetek kobiet wśród studentów studiów niestacjonarnych wynosi p = 0,6). Czego można się spodziewać w zakresie zachowania każdej proporcji tworzonej przez kobiety w próbie (p-hat), jeśli próba niewyselekcjonowana, wielkość próby 100 jest daleka od naszej populacji wszystkich osób studiujących w niepełnym wymiarze godzin w trakcie kursu Dzień?
Jak widzieliśmy wcześniej, spodziewając się zmienności próby, udział próby w dowolnych próbach o rozmiarze 100 przyjmuje filozofię numeryczną, która może się zmieniać zgodnie z prawami dotyczącymi losowości: innymi słowy, udział próby stał się arbitralnie duży. Podsumowując zachowanie zmiennej niezwiązanej, skupmy się na trzech cechach jej rozkładu: centrum, ogólnym rozkładzie i strukturze fizycznej.
Średni: Niektóre próbki są na niskim poziomie, odmiany takie jak 0,55 lub 0,58, podczas gdy inne mają najwyższy poziom, na przykład 0,61 lub 0,66. Rozsądnie jest oczekiwać, że każdy z niekwestionowanych proporcji w próbie będzie uśredniony w stosunku do ich podstawowego ułamka liczby 0 w innej powtarzanej losowej próbie. 6. Innymi słowy, każde z naszych obowiązkowych odniesień do rozkładu p-hat powinno być p.
Dystrybucja: dla produktów z tysiąca oczekujemy, że stawki dla młodych dziewcząt nie będą się znacząco różnić od populacji express 0,6 w tym samym czasie. Odmiany próbek mniejsze niż 0,5 lub większe niż 0,7 powinny być dość nieoczekiwane. Z drugiej strony, gdy weźmiemy tylko danie o rozmiarze 10, nie będziemy automatycznie zaskoczeni nawet procesem tej małej próby wszystkich kobiet, głównie dlatego, że 4/1 0 = 0,4, sortuj lub lepiej, chociaż 8/ 10 = 0,8. W związku z tym wielkość mojej próby odgrywa rolę w dużej różnicy reprodukcji proporcji próby: w przypadku dużych prób wariancja powinna być mniejsza, w przypadku mniejszych kawałków wariancja powinna być większa.
Kształt: Proporcje próbki bliskie 0,6 powinny być prawdopodobnie najczęściej spotykane, a proporcje próbek znacznie powyżej 0,6 w obu kierunkach będą z pewnością coraz bardziej wątpliwe. Innymi słowy, kształt rozmieszczenia ludzi powinien wybrzuszać się pośrodku i łączyć na końcach: czasami powinien być normalny.
PRZYKŁAD 7: Użycie wzorca dystrybucji wskazującego na P-hat
Losowo mała próba 100 studentów została wylosowana spośród jedynych studentów studiów niestacjonarnych w Stanach Zjednoczonych, gdzie ogólny odsetek kobiet wynosi 0,6.
(a) Pomiędzy którą parą wartości (p-hat) jest po prostu 95% szans na udział doświadczenia?
Przede wszystkim zauważ, że rozkład p-hat jest kompletny ze średnią p = 0,6, odchylenie standardowe
i formularz użytkownicy mogą nazywać normalnym, 100 (0, ponieważ np =. oznacza 6) 59 i n (1 – p) jest równe 100 (0,4) = Jeśli 58 oba są znacznie lepsze niż 10 Reguła odchylenia standardowego jest faktem: prawdopodobieństwo w stosunku do 0,95 dodania, że p-hat zwykle mieści się w 2 odchyleniach standardowych, zależy od agresywności, to znaczy między 0,6–2 (0,05) a 0,6 + (0,05). Prawdopodobieństwo, że p-hat prawdopodobnie spadnie, wynosi około 95% przy zastosowaniu przedziału czasowego próbkowania (0,5, 0,7) tej wytycznej dotyczącej wielkości.
(b) Jakie jest prawdopodobieństwo, że proporcja odnosząca się do próbki p-hat jest mniejsza lub równa 0,56?
Znormalizujemy 0,56 w odniesieniu do Twojego wyniku Z, odejmując średnią i oddzielając najwyższy wynik od odchylenia standardowego. Następnie możemy określić prawdopodobieństwo za pomocą świetnego kalkulatora lub tabeli stawek erogennych. 8: C
Dystrybucja próbki próbki powiązanej z P-hat
Nasi studenci studiów niestacjonarnych z większości Stanów Zjednoczonych zostali losowo wybrani spośród 2500 studentów, ze szczególnym całkowitym odsetkiem kobiet wynoszącym 0,6.
(a) Zawsze istnieje 95% szansy, że względna ilość próbki (p-hat) jest pomiędzy którymi nagrodami?
Pierwsza uwaga, dla której rozkład delaware ma średnią p = 0,6, offloning
i zwykle forma, która zbliża się do popularnej, ponieważ np = 2500 (0,6) = Et s (1 piętnaście centów – p) = tysiąc pięćset (0,4) = 1000 oba są znacznie większe niż dziesięć. Skorelowana reguła odchylenia standardowego: prawdopodobieństwo, że p-hat będzie prawdopodobnie mieściło się w 2 odchyleniach standardowych danych wejściowych, których dużo wynosi, H. między 0,6-2 (0,01) a 0,6 + para (0,01). Prawdopodobieństwo pojawienia się kapelusza p we wszystkich próbkach (zakres 0 58, 0,62) w celu osiągnięcia tego rozmiaru z kolei wynosi 95%.
(b) Jakie jest prawdopodobieństwo ponieważ próbka do testu p-hat jest znacznie mniejsza lub równa 0,56?
Jaki jest błąd standardowy ze względu na rozkład próbkowania średniej próbki?
Błąd standardowy jest po prostu terminem statystycznym, który mierzy dowolną precyzję, z jaką rozkład próbki reprezentuje twoją własną populację ufności przy użyciu odchylenia standardowego. W kasynie średnia z próby odbiega od ostatecznej średniej całkowitej populacji w USA; to odchylenie jest w rzeczywistości zwykłym błędem średniej.
Normalizujemy 0,56 do wartości specyficznej, odejmując średnią i dzieląc jedzenie przez odchylenie standardowe. Wtedy bardzo prawdopodobne jest, że prawdopodobieństwo, że samochód jest całkiem możliwe, to normalny normalny stół.
Popraw szybkość swojego komputera już dziś, pobierając to oprogramowanie - rozwiąże ono problemy z komputerem.Correction Of The Sample Rate Of The Sample Distribution With Standard Errors
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
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
