Table of Contents
Actualizado
En esta publicación de blog de consejos, identificaremos algunas causas simples que pueden llevar a errores de redondeo de cambios estándar y luego indicaremos posibles soluciones cuando pueda intentar resolverlas. gramo.La gran diferencia de la calidad del error de redondeo, indicada por el anillo r, es entonces: Normalmente, la desviación estándar para redondear es una cuarta parte de la distinción entre valores de informes sucesivos. Para ilustrar el ancho de la hoja: debido al redondeo solo, el error dimensional será idealmente al menos 0,00025 ″.
gramo.Interpretar
Respondí a esta pregunta asumiendo que cada diversión se realiza 200 veces. Este experimento involucra a personas de 25 libras independientemente de la población (con reemplazo), y su altura promedio personal se redondea al centímetro más adyacente. El resultado son 200 códigos de producto. Puede parecer que se está preguntando, escuche, cuál es la probabilidad de que un valor razonable de estos 200 números sea superior a 176 cm.
Este valor requiere que todos nos ocupemos de una pequeña cantidad de fenómenos: una distribución muestral de participación, efectos de redondeo y todo el resultado final del remuestreo. Otras opciones son la oportunidad, pero parece que estos problemas surgirán con mucho, por lo que esperamos que los siguientes estudios ilustren algunos métodos útiles y correctos, tal vez si se asume realmente un amigo.
La distribución muestral de la media con veinticinco valores independientes (con sustitución) tiene necesariamente lo mismo que la distribución original, y luego 1/25 hacia su varianza. Al mismo tiempo, esto suele ser normal. En este caso, la asignación normal (174,5; 6,9 / 5).
El redondeo rota la distribución modificada (en este caso la normal (174,5, seis en 9/5)) alrededor de la distribución discreta, ya que los valores finales generalmente posibles ahora son 0, 1, .. ., 174, 175, 176.,. .., ver El rango de observación de uno de estos aspectos $ ymca $ corresponde a la probabilidad de que la verdadera apreciación esté entre $ y – 1/2 $ de suma a $ y 1/2 + $ e incluso por tanto
$$ Pr (Y) es igual a Phi ( fracy 1/2 + – 174.56.9 para cada 5) – Phi ( fracy> 1/2 – 174.56.9 / 5). $$
donde, como prevalece, $ Phi $ es la función de división acumulativa para encontrar la distribución normal estándar.
Dado que las distribuciones normales son simétricas, un redondeo debe compensarse con menos más que la media. El equilibrio es perfecto cuando el modo de división es un entero enorme, la mitad de lo que se clasificó anteriormente. Por tanto, la media de la inequívoca “distribución banal discreta” es 174,5.
¿Cómo se usa el error estándar en la ronda?
De hecho, los errores estándar deberían redondearse a un decimal, que es mucho más para poder calcular las estimaciones para las que bien podrían calcularse. Los datos del universo se pueden consultar sin redondeo. Los datos de la encuesta de muestra deben redondearse. El cero deliberado en un control universal (es decir, nada sobre todo) siempre debe provenir de una matriz demasiado numérica en relación con cero.
El redondeo puede aumentar la variación. Como aproximación, la gente suele pensar que el redondeo de ideas es un arte escénico aleatorio, lo que permite que una serie varíe de una cantidad dividida uniformemente: $ -1 / $ 2 combinados por + $ 1 / $ 2. La variación de esta distribución regular es $ 1/12 dólar, a partir del cual podemos estimar la variación con respecto al uso diario normal discreto de la siguiente manera
$$ sqrtsd ^ the + 1/2 = sqrt (6,9 para cada 5) ^ 2 + 1/12 corresponde a 1,40986 99703 63697 52354, $$
aproximadamente. Esta aproximación funciona cuando el redondeo es muy corto en comparación con la desviación estándar de la distribución equilibrada, que es la portadora aquí. Sin esfuerzo, los cálculos exactos dan un valor de rrr 1.40986 99703 63697 65285 $, que es exactamente 10 ^ -16 $ menos que una buena aproximación. ¡Esto es más preciso que suficiente! “Pero valió la pena echarle un vistazo a este tipo de cosas.
Actualizado
¿Estás cansado de que tu computadora funcione lentamente? ¿Le molestan los frustrantes mensajes de error? ¡ASR Pro es la solución para ti! Nuestra herramienta recomendada diagnosticará y reparará rápidamente los problemas de Windows mientras aumenta drásticamente el rendimiento del sistema. Así que no esperes más, ¡descarga ASR Pro hoy!
Ahora que la gente de todo el mundo sabe que la presentación mueve los parámetros asociados con las medias redondeadas de una muestra fabulosa de 25 personas, es decir, el diabólico174.5 y, por lo tanto, una desviación estándar de 1.40986, calculamos a partir de cómo será la expectativa de 200 personas utilizadas que ayudará. La media de estos promedios redondeados probablemente será de 174,5, y su desviación estándar es $ 1,40986 sqrt200 $ implica $ 0,099693. ESTADOS UNIDOS. Esta distribución debería ser ahora muy cercana a la prevalente, pero no debería ser así: después de cada uno de los, su valor debería ser un múltiplo entre 1/200 e igual a 0,005 cm. Si tienes que ser capaz de corregir el a continuo de la forma más importante normal, reconoce, que no puede ser un promedio entre 176 y 176,005 cm. En la práctica, sin embargo, esta habilidad ciertamente no importa, ya que 5 1/2 pulgadas es más en comparación con 15 revoluciones estándar por encima de la media: definitivamente es casi imposible que una media de 200 valores esféricos hayan superado 176,0025 o 176 .. El valor exacto es aproximadamente
¿Cuál es la regla de redondeo para encontrar la desviación estándar?
1. Habiendo recibido una lista de datos brutos, la mayoría de la gente debería redondear la diferencia estándar y supuesta a un decimal agregado a los datos exactos. Si sus datos no contienen más posiciones decimales, redondee a 9 posiciones decimales. Si sus datos solo tienen un lugar decimal de tipo, redondee a dos lugares decimales.
, y es inferior a 10 ^ -53 $. Dado que la población original es “aproximadamente” normal, no debemos confiar en una fórmula de probabilidad tan baja. Baste decir que desenredar es sin duda “prácticamente nulo”.
15. Cuando encuentre el patrón, redondee la posición n al siguiente nivel. el siguiente número más largo. Bordercolor = “# 888”
|
Tipo de información |
Reglas de redondeo |
| Otro decimal adicional que puede incluir tus datos. | |
| Un (E) error | Compare el número principal con los lugares decimales en la desviación clásica. |
| Relación de aspecto | Siempre hasta estos son tres lugares decimales. |
