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In questo post del log web, identificheremo alcune possibili cause che possono portare a errori di arrotondamento della deviazione standard, ma indicheremo anche possibili correzioni che hai la possibilità di provare a risolvere. G.La deviazione di vedete, la qualità dell’errore di arrotondamento, indicata da utes r, è sicuramente quindi: in genere, la deviazione standard da curvare è un quarto della differenza tra i valori di reporting successivi. Per illustrare lo spessore della lamiera: dovuto per quanto riguarda il solo arrotondamento, l’errore dimensionale dovrebbe essere riscontrato almeno 0,00025″.
G.Interpretare
Ho risposto a questo tipo di domanda presumendo che ogni esperimento sia rappresentato 200 volte. Questo esperimento coinvolge 25 persone anche così di popolazione (con sostituzione), e la loro lunghezza media è arrotondata al centimetro più vicino. Il prodotto finale è di 200 codici prodotto. Sembra che ti stia chiedendo, ascolta, qual è la probabilità che uno ragionevole di questi 200 numeri superi i 176 centimetri.
Questo valore richiede che ci occupiamo di chi ha un piccolo numero di fenomeni: l’applicazione campionaria della partecipazione, gli effetti di arrotondamento e la produzione finale del ricampionamento. Altre opzioni sono possibili, ma sembra che questi problemi si presenteranno senza dubbio, incredibilmente speriamo che la seguente analisi dimostrerà alcuni metodi utili e corretti, anche se in realtà si presume un amico funzionale.
La distribuzione di check out della media con 25 riguardi indipendenti (con sostituzione) ha la stessa media di solito della distribuzione originale, e quindi 1/25 della sua variante. Allo stesso tempo, questo è normale. In questo caso, la distribuzione normale (174,5; 6,9 per 5).
L’arrotondamento ruota la riproduzione fissa (in questo caso la normale (174,5, 6a su 9/5)) attorno alla distribuzione discreta, poiché i possibili valori completati sono ora 0, 1, .. ., 174, centosettantacinque, 176.,. .., vedi Il raggio di osservazione di uno di questi aspetti $ y $ si adatta alla probabilità che il vero amore sia rrn tra $ y – 1/2 $ oltre a consentire loro di $ y 1/2 + $ e così
$$ Pr (Y) = Phi ( fracy 1/2 + – 174.56.9 / 5) – Phi ( fracy – 1/2 ~ 174.56.9 / 5). $$
dove, come al solito, denaro Phi $ è la funzione di distribuzione cumulativa da trovare trovando la distribuzione normale standard.
Poiché queste distribuzioni normali sono simmetriche, l’arrotondamento deve essere compensato da un valore inferiore a quello indicato. Il bilanciamento è perfetto quando anche la modalità di distribuzione è un numero intero enorme, la metà di quanto indicato sopra. Pertanto, la media della “distribuzione ben nota discreta” non ambigua è 174.5.
Come usi l’errore standard per arrotondare?
Gli errori semplici dovrebbero infatti essere arrotondati a qualche cifra decimale, che è molto più delle proposte per le quali potrebbero essere calcolati. I dati dell’universo possono essere interrogati senza arrotondare. I dati dell’esame del campione devono essere arrotondati. Lo zero misurato in quel controllo dell’universo (ovvero, niente del tutto) proviene davvero sempre da un array o un numero simile a zero.
L’arrotondamento può aumentare la varianza. Come nuova grande approssimazione, le persone di solito pensano che l’arrotondamento sia la particolare arte performativa casuale, che consente a un numero di trasformarsi da un importo equamente diviso tra – fondi -1 / $ 2 combinati con + 1 / $ 2. La varianza del seguente regolare la distribuzione è $ 1/12 $, da cui in genere possiamo stimare la varianza dell’uso quotidiano di routine discreto come segue
$$ sqrtsd ^ 2 + 1/2 è uguale a sqrt (6.9 / 5) ^ alcuni + 1/12 corrisponde a 1.40986 99703 63697 52354, $$
approssimativamente. Questa approssimazione è appropriata quando l’arrotondamento è molto piccolo rispetto alla deviazione standard dalla distribuzione reale, anche qui questo è il vettore. In effetti, i calcoli esatti del finanziamento dell’auto danno un valore di $ 1,40986 99703 63697 65285 $, che è dieci ^ -16 $ in meno di un’approssimazione. Questo è più preciso che sufficiente! “Ma vale la pena dare un’occhiata.
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Ora che le persone di tutto il mondo conoscono i parametri di distribuzione collegati alle medie arrotondate di un campione su 25 persone, ovvero il diabolico 174.5 e una deviazione dal requisito di 1.40986, scopriamo come questi l’aspettativa di 200 persone era una volta. Il requisito di queste medie arrotondate è 174,5 e la loro deviazione standard è $ 1,40986 / sqrt200 dollari implica $ 0,099693. STATI UNITI D’AMERICA. Questa distribuzione dovrebbe ora essere molto vicina alla normalità, ma il pensiero non dovrebbe essere proprio questo: dopotutto, la loro valutazione dovrebbe essere un multiplo di 1/200 e identico a 0,005 cm. Se vuoi che tu sia in grado di correggere la continuità in questo particolare importantissimo modo normale, nota , che trova difficile essere una media tra 176 e 176,005 cm. In pratica, però, questa abilità non ha importanza, semplicemente perché 5 1 /2 pollici è più di 15 giri di norma al di sopra della media: è quasi impossibile che una media di 200 valori arrotondati possa aver superato 176.0025 o 176.. Il valore effettivo è di circa
Qual è la regola di arrotondamento per la deviazione normale?
1. Avendo ricevuto un elenco di dati grezzi, diverse personeLe persone dovrebbero arrotondare la differenza media e nota a una cifra decimale in più rispetto ai dati esatti effettivi. Se i tuoi dati non hanno ulteriori cifre decimali, arrotonda a 0 posizioni decimali. Se i tuoi dati hanno solo un decimale, ricomincia da due decimali.
, che si riduce di 10 ^ -53 $. Poiché la popolazione effettiva è “approssimativamente” normale, non dovremmo ricordare su un calcolo di probabilità così basso. Basti dire che districare è “praticamente nullo”.
5. Quando trovi veramente lo schema, arrotonda il livello n per essere in grado di passare al livello successivo. il prossimo numero più grande. Colore bordo = “# 888”
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Opzione informazioni |
Regole di arrotondamento |
| Un’altra cifra decimale oltre alle tue risorse. | |
| Un errore (E) | Confronta il numero come metodo con le posizioni decimali nella deviazione standard. |
| Frazione d’aspetto | Sempre fino a tre decimali. |
