Table of Contents
ПК работает медленно?
Если в вашей системе происходит обычное отслеживание ошибок, это сообщение в блоге может помочь.ncss.com Изображение: ncss.com Чтобы построить график отраслевого стандартного отклонения (SD), вам необходимо использовать geom_errorbar (). Прежде всего, мы можем создать правильный другой набор данных, который является наиболее часто встречающимся способом создания полос ошибок. На этот раз рассмотрите также оценку стандартной ошибки (которая представляет собой стандартное отклонение человека, деленное на квадратный корень вместе с N).
В предыдущей статье я признал, что оператор VLINE в PROC SGPLOT, без сомнения, является простым способом найти средний ответ в данный момент времени. Я уже упоминал, что вам нужно выбрать три варианта основного размера «планок погрешностей»:норма для явно большой разницы в данных, парадигмальная ошибка моего среднего значения или доверительный интервал во время среднего значения человека.Это объясняет статью и даже сравнивает несколько вариантов. Какой из них вы выберете, зависит от того, какую информацию вы хотите передать своему конечному пользователю. Как я покажу, одни статистические данные расшифровываются быстрее, чем другие. В конце, связанном с такой статьей, я приведу именно ту статистику, которую рекомендую.
Примеры данных
Шаг закрытия, DATA, имитирует подсказки в четырех необычных моментах времени. Данные, найденные практически в любое время, обычно представляют собой, но умноженные, среднее значение, отклонение и размер выборки данных, которые меняются каждый раз.
Блок-схема схематически показывает распределение данных на каждой отдельной временной фазе. В прямоугольниках используются межквартильные возможности и усы для обозначения распределения данных о человеке. Линия всегда связывает ресурсы из-за ответов.
Биновая диаграмма может не подходить, если их фактическая целевая аудитория не имеет статистической связи. Проще говоря, любой тип рекламы – это потрясающая диаграмма кафе для каждого момента времени, но также и ошибки, которые показывают вариацию информации. Но какой статистический показатель следует использовать для отображения высоты полос ошибок? Как лучше всего увидеть варианты ответа?
Взаимосвязь между стандартным отклонением практики, SEM и CLM
Прежде чем предлагать, как конструируется и интерпретируется комбинация, прикрепленная к полосам ошибок, я хотел бы напомнить, чтобы еще раз подчеркнуть, что эта взаимосвязь варьируется от стандартного отклонения выборки, типа ошибки уровня среднего (SEM) и, несомненно, (половина) ширина. Среднее значение фазы достоверности (CLM). Все эти статистические данные по продуктам основаны на отклонении выборочного представления (SD). Ширина SEM и CLM в основном кратны дисперсии, парадигме, в которой этот конкретный множитель зависит от размера группы:
- SEM относится к SD / sqrt (N). То есть, как видите, стандартная ошибка среднего – это стандартное отклонение, деленное на наш собственный квадратный корень из размера выборки.
- Количество CLM обычно в несколько раз превышает количество SEM. Для больших выборок 95% диапазон соответствует доверительному интервалу 1,96. В целом, оценочное значение составляет ±, и вас наверняка заинтересует использование доверительных интервалов в тысячу (1-±)%. Тогда фактором, несомненно, является этот конкретный квантиль распределения t, который изначально страдает от N-1 степеней свободы, часто отмечаемых для тестостерона * 1-Î ± / 2, N-1 .
Вы можете использовать PROC MEANS так же хорошо, как и короткий шаг DATA, чтобы отобразить специальную релевантную статистику, показывающую, как связаны эти три или новые статистики:
В таблице показаны все стандартные отклонения (SD) и размеры выборки (N) для каждой точки. Столбец SEM является относительным SD, если вы хотите sqrt (N). CLMWidth Это значение немного больше, чем в два раза превышает значение SEM. (Фактором может быть N; для этих исследований он связывает 2,03 и 2,06.)
Как бы вы отобразили стандартную ошибку в Excel?
Чтобы использовать наши собственные значения дисперсии качества (или стандартной ошибки), которые вы придумали для своих личных планок погрешностей, выберите параметр «Пользовательский» в разделе «Сумма ошибки» и обычно нажимайте эту кнопку «Указать значение». Затем появится небольшое диалоговое окно «Настраиваемые полосы ошибок», в котором вас попросят ввести значения для этих полос ошибок.
Как показано в следующем разделе, значения распределяются встолбцы SD, SEM и CLMWidth представляют серьезность ошибки, столбцы при воспроизведении источников STDDEV, STDERR и CLM (каждый) с параметром LIMITSTAT = оператора VLINE в PROC SGPLOT.
Просмотр и интерпретация выбранных полос ошибок
Как проявляется стандартная ошибка графика?
Стандартная ошибка была рассчитана путем деления стандартного отклонения на квадратный корень из среднего значения вариантов (N снова и снова поддерживается). В этом случае было установлено 5 цифр (N = 5), поэтому стандартное отклонение, несомненно, делится на квадратный корень из 5.
Нарисуйте все несколько полос погрешностей на одном континууме, а затем давайте обсудим, как вы воспринимаете каждый график.Некоторые интерпретации используют правило 68-95-99.7 для общих распределенных данных.Следующие предложения создают трехлинейные и строительные графики с планками погрешностей:
Используйте стандартные отклонения для этих людей, специальные шкалы ошибок
В первых данных длина полос погрешностей по умолчанию постоянно соответствует выходному значению. Это проще объяснить графически, поскольку стандартное отклонение напрямую связано с результатами. Стандартное отклонение, безусловно, является мерой разброса данных. Если эти данные всегда распределяются естественным образом, возможно, (1) около 64% данных имеют стандарты в диапазоне, включая планки ошибок, и (2) как данные практически в три раза превышают общий тип данных. планки погрешностей.
Вы графически представляете стандартное отклонение или ошибку подтверждения?
Воспользуйтесь обычными отклонениями для ошибок в оценочных шкалах На первом графике длина этой основной полосы погрешностей представляет собой стандартное отклонение, доступное в данный момент времени. Это проще всего объяснить, потому что стандартное отклонение обычно не зависит от данных. Основной пробел – это главный показатель неравенства данных.
Основным преимуществом этого уникального графика является то, что это просто «стандартное отклонение», сказочный термин, знакомый неспециалисту. Минус в том, что на графике в основном не отображаются детали усреднения. Для того, что вам нужно, вам понадобится одна из нескольких других характеристик.
Использовать пределы по умолчанию для полос погрешностей
ПК работает медленно?
ASR Pro — идеальное решение для ремонта вашего ПК! Он не только быстро и безопасно диагностирует и устраняет различные проблемы с Windows, но также повышает производительность системы, оптимизирует память, повышает безопасность и точно настраивает ваш компьютер для максимальной надежности. Так зачем ждать? Начните сегодня!
Я бы сказал, что на втором графике длина наиболее важной полосы ошибок – это стандартная ошибка с гарантией (SEM).Для непрофессиональной аудитории это все труднее обосновать, потому что это точный вывод.Качественное объяснение. Следует полагать, что SEM обычно показывает точность по сравнению с усреднением. Маленький означает более детализированный, чем большие SEM.
Количественное исследование требует использования взаимосвязанных передовых понятий, таких как «случайное распределение в отношении статистики» и «многократные эксперименты». Для документа SEM это оценка последовательного отклонения выборочного распределения, которое в последнее время является средним. Помните, что ежедневное денежное выражение для выборки среднего вполне возможно можно понять, многократно отбирая случайные выборки из любой большой части населения и вычисляя большую часть среднего для каждой выборки. Норма – это фантастическая ошибка, описываемая как стандартное отклонение ежедневного использования человеком выборочных средних.
Непрофессионалам может быть сложно точно сказать, что это означает для SEM, но иногда достаточно хорошего объяснения.
Используйте любой доверительный интервал передачи для всех полос погрешностей
В-третьих, на индексной диаграмме время выполнения столбцов ошибок является хорошим функциональным интервалом с 95% доверительной вероятностью для среднего. Эти данные также показывают точность того, что буквально обязательно предлагается, но эти интервалы примерно во второй раз длиннее интервалов для SEM.
Фазу уверенности для среднего сложно объяснить неспециалистам. Многие люди ошибочно думают, что «считается 95% вероятностью того, что среднее значение для генеральной совокупности всегда находилось в этом диапазоне». Это утверждение несущественно: либо среднее значение популяции находится в пределах нашей печи, либо нет. Когда дело доходит до игры, вероятности никогда не бывает! Слова «95% доверительный интервал» заставляют людей повторять эксперимент несколько раз на выборках типа «ударил или промахнулся» и рассчитать длину достоверности для каждого отдельного образца.Настоящее имя населения составляет примерно 95% этих доверительных интервалов.
Заключение
Таким образом, есть три популярных статистических показателя, которые, как оказалось, могут использоваться для наложения дисков ошибок, часто на высшем уровне среднего, на линейную диаграмму: это конкретное стандартное отклонение доказательства, ошибка требований среднего среднего, которая составляет 95 % доверительный интервал для включения. Столбцы ошибок указывают тип, близкий к данным, и точность этой конкретной средней оценки. Какой из них будет использовать человек, определенно будет зависеть от искушенности вашей аудитории, помимо сообщения, которое вы в любой момент пытаетесь донести.
Моя рекомендация? Хотя периоды достоверности могут быть неверно истолкованы,Я думаю, что эксперты утверждают, что CLM – лучший способ получить все размеры шкалы ошибок (третья диаграмма).Когда я выступаю перед статистической аудиторией, аудитория поймет эту CLM. Для менее требовательной аудитории я, конечно, не буду останавливаться на вероятностном лингвистическом переводе языка CLM, я просто скажу, что размер ошибки «указывает на правильность среднего».
Как вы отображаете шкалы ошибок качества?
На схеме выберите сагу документа, для которой вы хотите создать стержни ошибок. Если вы создаете диаграмму, нажмите «Добавить элемент диаграммы», а затем нажмите «Дополнительные параметры панели ошибок». В поле «Форматирование полос ошибок» на вкладке «Параметры панели ошибок» в одном конкретном разделе «Количество ошибок» щелкните «Пользовательский» и, следовательно, щелкните «Указать значение».
Как уже объяснялось, у каждого варианта есть свои преимущества и недостатки. Какой выбор имеет значение для общества и почему? Вы можете наслаждаться своими мыслями, оставив комментарий.
или * Необязательно: вычислить SD, SEM и CLM FWHM (не требуется для построения графика) * /данные метода proc = Sim noprint; диапазон t; различаются; Выходное значение означает MeanOut N = N stderr = SEM stddev = SD lclm = LCLM uclm = UCLM;Убегать;АСводка данных;определить MeanOut (wo = (t ^ =.));CLMWidth буквально (UCLM-LCLM) / 2; / * половина ширины интервала CLM * /Убегать;Араспечатать информацию proc = summary noobs label; SD SEM формат CLMWidth 6.3; var T SD N SEM CLMWidth;выполнить;
% macro PlotMeanAndVariation (limitstat =, label =); репутация "Заявление VLINE: LIMITSTAT = & limitstat"; proc sgplot data = Sim noautolegend; vline t / response = n stat = среднее limitstat = & sign limitstat; yaxis label = treasures "& label" = (от 75 до 82) растр; Убегать;% стремиться к;АНа самом деле заголовок - «Среднее время отклика»;% PlotMeanAndVariation (limitstat = STDDEV, метка равна среднему +/- стандартному отклонению);% PlotMeanAndVariation (limitstat = STDERR, метка = среднее +/- SEM);% PlotMeanAndVariation (limitstat означает CLM, label = mean andCLM);Улучшите скорость своего компьютера сегодня, загрузив это программное обеспечение - оно решит проблемы с вашим ПК. г.
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
Tips Voor Het Oplossen Van Problemen Voor Het Opsporen Van Standaardfouten
표준 오류 추적을 위한 문제 해결 팁
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
г.
