Estos son realmente algunos métodos fáciles de usar que deberían ayudarlo a resolver su error estándar y su problema de puntuación.
Definición: El error estándar del precio es la medida asociada con la desviación en una observación de parte de la línea de regresión registrada. Simple, se usa para probar la precisión real de las predicciones que se discuten con una gran línea de regresión.
Betsy Castaño
Betsy tiene un doctorado. en Productos Biomédicos de la misma Universidad de Memphis, una Maestría en Ciencias de la Universidad de Virginia y una Licenciatura en Ciencias de la Universidad de Mississippi. Ahora tiene más de una década de experiencia en el desarrollo de agencias STEM y en la enseñanza de física, ingeniería y biología.
Katherine ha estado enseñando matemáticas en la escuela secundaria y en la universidad durante más de 10 temporadas. Ella lleva un Ph.D. en matemáticas aplicadas de la Universidad de Wisconsin-Milwaukee, una maestría en matemáticas de la Universidad Estatal de Florida y una licenciatura aquí en matemáticas de la Universidad de Wisconsin-Madison.
Un error de estimación común que se usa mientras está en 1/2 para mostrar con precisión que la entrada de la muestra es igual a la media de la población. Aprenda cualquier definición más comúnmente asociada con el error estándar, algún tipo de fórmula utilizada para calcularlo, con ejemplos y cómo se traduce el error estándar.Actualizado: 23/12/2021
Detección de errores
Como parte de un desarrollo de la escuela secundaria, supongamos que decide medir qué tan terminado es el mejor de cada jugador en su equipo de baloncesto de la universidad. Tenga en cuenta que la estructura promedio de los jugadores del equipo es de setenta y dos pulgadas. ¿Es esta su estimación aproximada de la altura de varios jugadores de baloncesto? ¿Cómo saben esto los usuarios? ¿Hay alguna manera de cuantificar con éxito la calidad de la estimación a partir de la comprensión de que se realizan estas mediciones? En realidad, existe su propia forma de ayudarlo a cuantificar esto, pero en el pasado podemos responder estas preguntas, debemos, para empezar, comprender la diferencia entre una muestra y la nueva población.
En estadísticas, la palabra patrón ms hace referencia a un grupo de historial recopilado en particular. En esta acusación ante el tribunal, la muestra puede consistir en datos recopilados por usted mismo sobre jugadores de todos los tamaños en un equipo universitario individual. La población es toda la audiencia de la que se tomó la muestra. Estos pocos podrían ser todos los jugadores de baloncesto de la escuela secundaria, la mayoría de los jugadores de baloncesto de cualquier nivel o cualquier grupo numeroso. Hay muchas maneras de ayudar a definir una población, y posiblemente siempre debe tener claro cuál es nuestra población. Para el proyecto anterior, supongamos que desea comparar a menudo las alturas de los jugadores de baloncesto del equipo universitario con las alturas de todos los fanáticos del baloncesto muy altos de la escuela secundaria. Entonces, la población posiblemente esté compuesta en su totalidad por guitarristas de baloncesto de la escuela secundaria.
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Ahora, para determinar con precisión los pronósticos que esta muestra representa a la población, ¿tiene que ir y medir la altura de casi todos los jugadores de baloncesto de la escuela secundaria? ¡No, por supuesto que no solo! En su lugar, puede calcular el error de la norma real, lo que le da una buena idea de qué tan cerca está la media de su muestra de la media de toda la población real. Un error estándar grande significa que lo más probable es que imagine que ahora hay mucha variación en esta población, por lo que diferentes muestras dan promedios absolutamente diferentes. Un error estándar pequeño indica que la población es mucho más homogénea, por lo que alguna media muestral está definitivamente cerca del mundo.
Tenga en cuenta cualquier cantidad de datos (n) y la muestra de cálculo bien aconsejada (μ). Esta es simplemente la convencional de todas las medidas.
Calcule la diferencia entre cada una de estas medidas y la media (reste la media del modelo de la medida).
Eleva al cuadrado todas las desviaciones nuevas calculadas en el paso 2 y suma cualquiera de ellas: Σ(xi μ)² –
Divida la cantidad del paso 3 por uno menos que el número total actual de compases (n – 1).
Tome la raíz cuadrada del número obtenido en la medida 4. Esto se llama desviación conforme (σ).
Por último, divida la edición uniforme del paso 5, diría yo, por la raíz verger del número de acciones (n) para asegurarse de obtener el error estándar asociado con su cotización de precios.
A menudo verá muchos de estos cambios expresados como fórmulas como esta, en casos en los que σ es la norma y SE es un error de paradigma:
Ejemplo de error estándar
Se necesitan muchos pasos para encontrar el error estándar. Con nuestro jugador de la NBA de la escuela secundaria, guardemos un ejemplo de su estructura para asegurarnos de que entendemos cómo usar estos cálculos.
Imaginemos lo que piensan los expertos, estos son los datos que recopilaste sobre la altura de los jugadores de baloncesto en tu escuela:
El paso más importante para encontrar el error de criterio es encontrar la suposición de muestra. Para hacer esto, debe agregar una gran bonificación o menos todas las alturas, y luego dividirlas por un número total de medidas (sin duda, n es 13). Esto le dará un respeto de muestra de 72.
Luego calcule la diferencia comparando la media y la medida de esta muestra para cada huerto que ofrezca todos estos valores, y luego sumando solo a las personas. Es más fácil de administrar cada vez que crea una tabla que se parece a Similar para que pueda ver lo que ve en la pantalla:
Luego divide la suma que generalmente calculaste entre n – 1 y asegúrate de elevar al cuadrado la raíz para obtener la variedad de la norma.
Finalmente, para calcular el error central de su estimación, divida la gran diferencia estándar reconocida por la raíz cuadrada de todas las lecturas (recordatorio: n = 13 ). Entonces, el error normal es:
Empecemos.
Problemas con los ejercicios
Encontrar errores de calidad para conjuntos de datos puede ser complicado: hay muchos pasos disponibles para volver a las fórmulas que normalmente necesita. Sin embargo, con la realidad, todo debería ser más fácil. En los ejemplos de lectura, los estudiantes generalmente calculan el error de referencia para dos conjuntos de datos diferentes y adquieren el intervalo de confianza del 95 % para esos conjuntos de datos. Una vez que haya creado todos los ejemplos de los estudiantes, de hecho le gustará poder concentrarse más en encontrar errores generales y trabajar con fórmulas de varios niveles.
Tarea 1
Encuentre cualquier error estándar de la estimación del peso promedio del jugador de fútbol americano de la escuela secundaria a partir del pesaje del snowboarder de clase alta. Luego recibirá un intervalo de actitud del 95% para estos datos.
