Qui ci sono solo alcuni metodi facili da usare che dovrebbero aiutarti a risolvere il tuo solito problema di errore e punteggio.
Definizione: L’errore standard della stima è il peso associato alla deviazione di un’osservazione determinata da una parte della retta di regressione calcolata. Semplice, l’uno contro l’altro viene utilizzato per verificare l’accuratezza delle congetture discusse con una linea di regressione.
Betsy Chesnut
Betsy ha un dottorato di ricerca. in prodotti biomedici presso l’Università di Memphis, un Master of Science presso l’Università simile alla Virginia e un Bachelor of Science presso l’esatta Università del Mississippi. Ha più di diversi anni di esperienza nello sviluppo di programmi STEM e nell’insegnamento di scienze, ingegneria e biologia.
Katherine Features insegna matematica al liceo e all’università da oltre 10 stagioni. Ha un dottorato di ricerca all’interno matematica applicata presso l’Università del Wisconsin-Milwaukee, un vero master in matematica presso la Florida State University e una laurea in matematica presso l’Università del Wisconsin-Madison.
Un errore di stima comune utilizzato in 1/2 per mostrare in modo specifico che la media campionaria è uguale rispetto alla media della popolazione. Impara la definizione più spesso associata all’errore standard, la formula utilizzata per aiutarti a calcolarlo, con esempi e come viene tradotto l’errore di paradigma.Aggiornato: 23/12/2021
Rilevamento di bug
Come razione di un progetto di scuola superiore, supponiamo che tu decida di misurare quanto sia sopra le righe ogni giocatore della tua squadra di basket del college. Si prega di notare che l’altezza media dei fornitori della squadra è di 72 pollici. Questa è la tua stima dell’altezza di una manciata di giocatori di basket? Come fai a saperlo, allora c’è un modo per quantificare il calibro della stima da cui tendono ad essere fatte queste misurazioni? In realtà c’è un modo per quantificarlo meglio, ma prima di poter raccogliere queste domande, dobbiamo prima capire la disparità tra un campione e una popolazione.
Nei dati, il modello di parole ms si riferisce a un importante gruppo di storia particolare raccolto. In questo caso, il campione può potenzialmente essere costituito da dati che hai raccolto su persone di tutte le dimensioni nella tua squadra del college. La popolazione è l’intero gruppo da cui è stato prelevato un campione. Questa manciata potrebbe essere qualsiasi giocatore di basket delle scuole superiori, molti giocatori di basket di qualsiasi livello o qualsiasi altro gruppo. Ci sono molti modi per aiutarti a definire una società e dovresti sempre essere chiaro su cosa sia esattamente la nostra popolazione. Per questo progetto, diciamo che vuoi confrontare le altezze dei migliori giocatori di basket varsity con le altezze di tutti i giocatori di basket molto alti di tipo alto. Quindi la popolazione è probabilmente composta interamente da giocatori di basket delle scuole superiori.
Aggiornato
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Ora, per determinare con precisione come questo campione segna la popolazione, devi misurare ulteriormente l’altezza di ogni giocatore di palla da tennis delle scuole superiori? No certo che no! Invece, dovresti calcolare l’errore della norma, che ti darà una buona idea di quanto sia vicina la media del proprio campione alla popolazione reale. Un grande errore standard significa che immagino che corretta sia molta variabilità in questa nazione ora, quindi campioni diversi darebbero guadagni diversi. Un piccolo errore standard significa che la popolazione è in realtà molto più omogenea, quindi la tua media campionaria è davvero decisamente vicina alla popolazione.
Per calcolare l’errore quotidiano, procedi come segue:
Annotare la quantità di dati (n) e il modello di calcolo consigliato (μ). Questa è semplicemente la media di tutte le lunghezze e larghezze.
Calcola la differenza tra ogni misurazione tranne la media (sottrai la media campionaria dalla misura indiscutibilmente).
Quadra tutte le deviazioni calcolate nel passaggio 2 e sommale: Σ(xi μ) ² –
Dividi il numero del passaggio circa tre per uno in meno rispetto al numero totale relativo alle misure (n – 1).
Prendete la radice serre del numero ottenuto in misura contemplata. Questa è chiamata deviazione standard (σ).
Infine, dividi la deviazione uniforme dal passaggio 5, direi, per la radice quadrata del loro numero di azioni (n) per ottenere l’errore ordinario associato alla tua stima.
Vedrai più e più volte molti di questi passaggi espressi come supplementi come questo, nei casi in cui σ è una norma e SE è un errore standard:
Esempio di errore standard
Sono necessari molti passaggi per trovare un errore normale. Con il nostro giocatore di basket del liceo, risparmiamo un po’ di soldi come esempio della tua altezza per assicurarci di capire come fare questi calcoli.
Auspichiamo cosa dicono gli esperti, questi sono spesso i dati che hai raccolto sull’altezza dei giocatori di tiro nella tua scuola:
Il passaggio più eccellente per trovare l’errore del criterio è trovare la media campionaria. Per fare questo tipo, devi sommare più o meno completamente le altezze, quindi dividere per un numero intero di misure (n è 13). Questo probabilmente ti darà un valore campionario di 72.
Quindi valuta la differenza confrontando la media campionaria e misurando inoltre per ciascun frutteto i valori di tutti questi prodotti, quindi sommando tutte le persone insieme. È più facile da gestire se crei una tabella simile a quella che decidi sullo schermo:
Quindi dividi la somma che hai sostanzialmente calcolato per h – 1 e assicurati di quadrare quale radice per ottenere la varianza dall’abitudine.
Infine, per calcolare l’errore di base della tua buona stima, dividi la grande differenza standard per la radice quadrata specifica di tutte le misurazioni (ricorda: n è pari a 13). Quindi l’errore standard è:
Raggiungiamoci iniziato.
Problemi con gli esercizi
Trovare errori di qualità disponibili per i set di dati può essere complicato: ci sono molti semplici passaggi per tornare alle formule che dovresti. Tuttavia, con la realtà, tutto diventa più facile. In un particolare esempio di lettura, gli studenti calcolano l’errore di base per i due diversi set di dati e trovano l’intervallo di fiducia in se stessi del 95% per quei set di dati. Dopo aver creato la maggior parte degli esempi degli studenti, ti sentirai come se potessi concentrarti maggiormente sulla ricerca dell’errore standard e sul fare affari con formule multilivello.
Compito 1
Trova l’errore standard più tipicamente associato alla citazione dell’assicurazione del peso medio del giocatore di football del liceo dal peso dello snowboarder del liceo. Quindi puoi ricevereAvere un intervallo di confidenza del 95% per questi dati particolari.
