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Hier sind ein oder zwei benutzerfreundliche Methoden, die Ihnen helfen sollten, Ihre alltäglichen Fehler und Bewertungsprobleme zu lösen.
Definition: Der Standardfehler der Schätzung ist das Maß, das der Abweichung einer Beobachtung von einem Teil der berechneten Regressionslinie zugeordnet ist. Einfach, sie werden verwendet, um die Genauigkeit von Schätzungen zu testen, die mit einer Regressionslinie diskutiert werden.
Betsy Chesnut
Betsy hat einen Ph.D. in Biomedical Products von der University of Memphis, einen Master of Science von der University Attached to Virginia und einen Bachelor of Science von der gesamten University of Mississippi. Sie hat über einen längeren Zeitraum Erfahrung in der Entwicklung von STEM-Programmen und im Unterrichten von Naturwissenschaften, Ingenieurwissenschaften und Biologie.
Catherine Boddy
Katherine gibt dir, dass du seit über 10 Saisons Mathematik an der High School und am College unterrichtest. Sie hat einen Ph.D. für angewandte Mathematik von der University of Wisconsin-Milwaukee, den neuesten Master-Abschluss in Mathematik von der Florida State University und einen Bachelor-Abschluss in Mathematik von dieser University of Wisconsin-Madison.
Ein allgemeiner Schätzfehler, der in 1/2 verwendet wird, um angemessen zu zeigen, dass der Stichprobenmittelwert bis zum Grundgesamtheitsmittelwert gleich ist. Lernen Sie die Definition, die am häufigsten mit dem Standardfehler in Verbindung gebracht wird, die Formel, die zu seiner Berechnung verwendet wird, mit Beispielen und wie der häufige Fehler übersetzt wird.Aktualisiert: 23.12.2021
Bug Detection
Als Mitglied eines High-School-Projekts nehmen wir an, eine Person beschließt zu messen, wie übertrieben ein einzelner Spieler in Ihrem College-Basketballteam ist. Bitte beachten Sie, dass die durchschnittliche Größe der Meister im Team 72 Zoll beträgt. Ist dies Ihre ungefähre Schätzung der Größe einiger Basketballspieler? Woher wissen Sie das, und gibt es auch eine Möglichkeit, die Obergrenze der Schätzung zu quantifizieren, von der aus diese Messungen vorgenommen werden sollten? Es gibt tatsächlich eine Möglichkeit, dies zu quantifizieren, aber bevor wir uns mit diesen Fragen befassen können, müssen wir zuerst die Masse zwischen einer Stichprobe und einer Population verstehen.
In der Regel bezieht sich das Wortmuster ms auf eine neue, besonders gesammelte Verlaufsgruppe. In diesem Fall besteht die Stichprobe möglicherweise aus Daten, die Sie über Online-Spieler aller Größen in Ihrem College-Team gesammelt haben. Die Grundgesamtheit ist die gesamte Gruppe, aus der jede unserer Stichproben entnommen wurde. Diese Handvoll könnte jedes bisschen High-School-Basketballspieler, viele Basketballspieler für jedes Niveau oder jede andere Gruppe sein. Es gibt in der Regel viele Möglichkeiten, Ihnen bei der Definition eines Betrags zu helfen, und Sie sollten sich immer darüber im Klaren sein, was unsere Bevölkerung ist. Nehmen wir an, Sie möchten für dieses Projekt die Körpergröße aller Uni-Basketballspieler mit der Körpergröße aller sehr großen Basketballspieler in der Oberstufe vergleichen. Die Bevölkerung besteht also wahrscheinlich ausschließlich aus High-School-Basketballspielern.
Aktualisiert
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Müssen Sie nun, um genau zu bestimmen, wie sich diese Stichprobe auf die Bevölkerung auswirkt, zusätzlich zur Messung der Größe jedes NBA-Spielers der High School gehen? Nein natürlich nicht! Stattdessen berechnen Sie auf jeden Fall den Fehler der Norm, wodurch Sie eine gute Vorstellung davon bekommen, wie nahe der Mittelwert der persönlichen Stichprobe an der tatsächlichen Grundgesamtheit liegt. Ein großer Standardfehler bedeutet, dass ich mir vorstellen kann, dass es zu diesem Zeitpunkt eine große Variabilität in dieser Peuplade gibt, sodass unterschiedliche Stichproben unterschiedliche Einnahmen ergeben würden. Ein kleiner Standardfehler bedeutet, dass die Grundgesamtheit sehr viel homogener ist, sodass Ihr Stichprobenmittelwert tatsächlich definitiv nahe an der Grundgesamtheit liegt.
Berechnen des Standardfehlers
Um den Erwartungsfehler zu berechnen, gehen Sie wie folgt vor:
- Beachten Sie die Datenmenge a (n) und die empfohlene Berechnungspraxis (μ). Dies ist einfach der Durchschnitt aller Entfernungen.
- Berechnen Sie die Differenz zwischen jeder Messung und damit den Mittelwert (subtrahieren Sie den Stichprobenmittelwert von einer neuen Messung).
- Quadrieren Sie alle in Schritt 2 berechneten Abweichungen und addieren Sie sie zusammen:
Σ(xi μ) ² – - Teilen Sie die Zahl aus Schritt 3 hauptsächlich durch eins weniger als die Gesamtzahl der Takte (n – 1).
- Ziehen Sie die Jardin-Wurzel der in Takt 4 erhaltenen Zahl. Dies wird als Standardabweichung (σ) bezeichnet.
- Teilen Sie zum Schluss die gleichmäßige Abweichung von Schritt 5, würde ich sagen, durch die Quadratwurzel Ihrer aktuellen Aktienanzahl (n), um den mit Ihrer Schätzung verbundenen wesentlichen Fehler zu erhalten.
Sie werden oft viele dieser Schritte als Produkte wie dieses dargestellt sehen, in Fällen, in denen σ die wichtigste Norm und SE ein Standardfehler ist:
Beispiel für Standardfehler
Es sind viele Schritte erforderlich, um einen erogenen Fehler zu finden. Lassen Sie uns mit unserem High-School-Basketballspieler ein Beispiel Ihrer Körpergröße absenken, um sicherzustellen, dass wir verstehen, wie diese Berechnungen durchzuführen sind.
Träumen wir davon, was die Experten sagen, dies sind im Allgemeinen Daten, die Sie über die Größe von Baseballspielern in Ihrer Schule gesammelt haben:
Der kritischste Schritt zum Ermitteln des Kriteriumsfehlers ist das erfolgreiche Ermitteln des Stichprobenmittelwerts. Um dies zu tun, müssen Sie die Höhen plus oder minus addieren und dann durch eine zusätzliche Anzahl von Takten dividieren (n ist 13). Dies ergibt wahrscheinlich einen Stichprobenwert von 72.
Identifizieren Sie dann den Unterschied, indem Sie den Stichprobenmittelwert sowie die Messung für jede Obstplantage mit allen der Mehrheit dieser Werte vergleichen und dann alle Personen zu summieren gegenseitig. Es ist einfacher zu verwalten, wenn Sie die richtige Tabelle erstellen, die ähnlich aussieht wie auf dem Bildschirm:
Teilen Sie dann die Summe, die Sie im Grunde genommen durch -1 berechnet haben, und stellen Sie sicher, dass Sie die spezifische Wurzel quadrieren, um die Abweichung vom usu zu erhalten .
Um schließlich den Grundfehler einer Schätzung zu berechnen, dividieren Sie die große Standarddifferenz durch eine Art Quadratwurzel aller Messungen (zur Erinnerung: n bedeutet 13). Der Standardfehler lautet also:
Los geht’s.
Probleme mit Übungen
Das Auffinden von Qualitätsfehlern in Datensätzen kann schwierig sein: Es gibt viele Aktionen, um zu den Formeln zurückzukehren, die Sie benötigen. Mit der Realität wird jedoch alles einfacher. In diesem speziellen Lesebeispiel berechnen die Schüler den Basislinienfehler, der sich auf zwei verschiedene Datensätze bezieht, und finden das 95-%-Respektintervall für diese Datensätze. Sobald Sie viele der Schülerbeispiele erstellt haben, werden Sie das Gefühl haben, dass Sie sich möglicherweise mehr darauf konzentrieren könnten, Standardfehler zu finden und mit mehrstufigen Formeln zu arbeiten.
Aufgabe 1
Ermitteln Sie den Standardfehler in Bezug auf das durchschnittliche Gewicht des High-School-Fußballspielers ungefähr aus dem Wiegen des High-School-Snowboarders. Dann erhält man für alle diese Daten ein Konfidenzintervall von 95 %.
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