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Dans cet article de blog, nous pourrions très bien identifier certaines causes possibles pouvant conduire à des erreurs d’arrondi de l’écart type, puis indiquer les correctifs possibles accessibles dont vous pouvez essayer de vous débarrasser. g.L’écart de l’erreur d’arrondi supérieur, noté utes r, est alors : Typiquement, tout l’écart type à arrondir est un coin de la différence entre les valeurs de rapport successives. Pour illustrer l’épaisseur de la feuille : en raison de l’arrondi seul, toute erreur dimensionnelle doit être d’au moins 0,00025 ″.
g.Interpréter
J’ai répondu à cette question en espérant que chaque expérience soit effectuée 200 fois. Cette expérience implique 25 personnes quel que soit le groupe (avec remise), et leur taille moyenne est arrondie pour qu’elle soit au centimètre près. Le résultat est 200 codes gadget. Vous semblez vous demander, écoutez, les choses sont la probabilité qu’un nombre raisonnable de ces sortes de 200 nombres dépasse 176 cm.
Cette évaluation nécessite que nous traitions un petit nombre de phénomènes : la distribution de l’échantillon de la participation, les effets d’arrondi et le résultat final du rééchantillonnage. D’autres options sont possibles, mais il semble que ce problème se posera sans aucun doute, nous espérons donc que l’analyse suivante illustrera malheureusement quelques méthodes utiles et par conséquent correctes, même si un ami est fondamentalement supposé.e interprétation.
L’échantillon de distribution de moyenne spécifique avec 25 valeurs indépendantes (avec substitution) a la même moyenne que la distribution d’origine, combinée avec ensuite 1/25 de sa variance. En même temps, c’est normal. Dans ce cas, votre distribution normale actuelle (174,5 ; 6,9 / 5).
L’arrondi fait tourner la distribution fixe (dans ce cas, celles normales (174,5, 6e en 9/5)) autour de la distribution lâchée, puisque les valeurs finales possibles sont à partir de ce jour 0, 1, …, 174, 175, 176.,. .., analyse La plage d’observation de l’un de ces aspects $ y $ correspond à l’option selon laquelle le véritable amour se situe entre $ gym – 1/2 $ en plus de $ ful 1/2 + $ et donc
$$ Pr (Y) = Phi ( fracy 1/2 + depuis 174.56.9 / 5) – Phi ( fracy – 1/2 – 174.56.9 / 5). $$
où, comme d’habitude, $ Phi $ est vraiment la fonction de distribution cumulative pour trouver la distribution normale.
Étant donné que les distributions normales sont incontestablement symétriques, l’arrondi devrait être compensé juste par moins que la moyenne. L’équilibrage est plus approprié lorsque le mode de distribution est un nombre entier étonnant, la moitié de celui indiqué ci-dessus. Ainsi, la moyenne la plus généralement associée à la “distribution normale discrète” sans ambiguïté est de 174,5.
Comment profiter de l’erreur standard pour arrondir ?
Les erreurs-types doivent en tout cas être arrondies à une décimale, ce qui est toujours beaucoup plus que les estimations pour lesquelles les individus pourraient bien être calculés. Les données d’univers peuvent être interrogées sans arrondi. Les données d’enquête par échantillon doivent être arrondies. Le zéro mesuré dans un univers saisi (c’est-à-dire rien du tout) doit toujours être accompagné d’un tableau ou d’un nombre par rapport à zéro.
L’arrondi peut augmenter la variance. À titre d’approximation, les gens pensent régulièrement que l’arrondi est un processus aléatoire, permettant à un nombre de varier d’une valeur également répartie entre – -1 $ / RR 2 combiné avec + 1 $ / argent 2. La variance de cette distribution régulière a toujours été 1/12 $, à partir de laquelle nous pouvons évaluer la variance de l’utilisation quotidienne normale discrète à suivre
$$ sqrtsd ^ 2 + 1/2 = sqrt (6.9 / 5) ^ 2 + 1/12 correspond à 1.40986 99703 63697 52354, $ $
environ. Cette approximation fonctionne lorsque l’arrondi est généralement très faible par rapport à la différence standard par rapport à la vraie distribution, qui est le service ici. En fait, les calculs exacts donnent une importance de 1,40986 $ 99703 63697 65285 $, soit 10 ^ -16 dollars de moins qu’une approximation. C’est plus légitime que suffisant ! «Mais cela valait la peine de vérifier.
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Maintenant que les gens à travers le pays connaissent les paramètres de distribution associés aux moyennes complétées d’un échantillon de 25 personnes, comme le diabolique 174.5 et un écart type lié à 1.40986, nous comprenons comment l’attente de 200 personnes était auparavant. La moyenne de ces moyennes complétées est de 174,5, et son écart type sera probablement de 1,40986 $ / sqrt200 $ implique rrr 0,099693. ETATS-UNIS. Cette distribution devrait maintenant être exacte proche de la normale, mais cela ne devrait pas être vraiment cela : après tout, leur valeur devrait être le bon multiple de 1/200 et égale à 0,005 centimètre. Si vous voulez pouvoir corriger la continuité de la manière cohérente la plus importante, notez , qui ne peut pas être un milieu entre 176 et 176,005 cm. plus de 15 tours standard au dessus de cette moyenne : c’est presque impossible pour un quotidien de 200 valeurs arrondies aurait pu dépasser 176,0025 ou 176 .. La valeur exacte est préoccupante
Quelle est cette règle d’arrondi pour l’écart type ?
1. Ayant reçu pratiquement n’importe quelle liste de données brutes, la plupart des gens devraient relancer la différence moyenne et standard à une décimale plus que les données exactes. Si vos données n’ont plus de décimales, réparation à 0 décimales. Si vos données ne doivent comporter qu’une seule décimale, arrondissez-la à trois décimales.
, soit moins de dix ^ -53 $. Étant donné que la population d’origine est normalement « approximativement » normale, nous ne devrions pas nous fier à un calcul de probabilité aussi faible et parfait. Autant dire qu’un démêlage est “pratiquement nul”.
5. Lorsque vous trouvez le design et le style, arrondissez le niveau n à la position suivante. le prochain plus grand nombre. Couleur de bordure = “# 888”
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Type d’information |
Règles d’arrondi |
| Une autre insertion décimale en plus de vos données. | |
| Une erreur (E) | Comparez le nombre aux sociétés décimales dans l’écart type. |
| Rapport d’aspect | Toujours jusqu’à trois décimales. |
