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이 친절한 블로그 게시물에서는 표준 큰 차 반올림 오류로 이어질 수 있는 몇 가지 쉬운 원인을 식별한 다음 해결할 수 있는 가능한 수정 사항을 지적합니다. NS.ersus r로 표시되는 반올림 오류 품질의 차이는 다음과 같습니다. 일반적으로 실제로 반올림되는 표준 편차는 연속 보고 값 사이의 판매 가격의 1/4입니다. 시트 거리를 설명하기 위해: 반올림만으로 인해 치수 오류는 최소 0.00025″가 되어야 합니다.
NS.해석하다
나는 각 연구를 200번 수행한다고 가정하고 이 질문에 답했다. 이 실험은 인구에 관계없이 35명을 대상으로 하며(교체 포함), 자신의 평균 키는 이웃 센티미터로 반올림됩니다. 결과는 200개의 제품 코드입니다. 이 200개의 숫자 중 합리적인 숫자가 176cm를 초과할 가능성이 무엇인지 궁금해하는 것처럼 보일 수 있습니다.
이 값은 참여의 표본 분포, 반올림 효과 및 재표본의 정확한 최종 결과와 같은 소수의 현상을 다룰 것을 요구합니다. 다른 옵션을 사용할 수 있지만 이러한 문제가 반드시 발생할 것으로 보이므로 다음 비평이 친구가 실제로 가정하는 경우 유용하고 올바른 방법을 설명할 수 있기를 바랍니다. 해석.
<시간>
15개의 독립적인 값(대체 포함)이 있는 평균의 표본 분포는 원래 분포와 중앙값이 같으며 분산과 관련하여 1/25입니다. 동시에 이것은 정상입니다. 이 경우 일반 신디케이션(174.5; 6.9/5)입니다.
가능한 최종 값이 이제 0, 1, ..이기 때문에 반올림은 이산 분포를 중심으로 리벳 분포(이 경우 일반(174.5, 6 in 9/5))를 회전시킵니다. ., 174, 175, 176.,. .., 이러한 측면 중 하나의 관찰을 포함하는 범위를 참조하십시오. $ m $는 $ y 1/2 + $에 추가를 통해 진정한 공상이 $ y – 1/2 $ 사이일 확률에 해당하므로
$$ Pr(Y)은 Phi( fracy 1/2 + – 174.56.9 5) – Phi( fracy는 1/2 – 174.56.9 / 5)와 같습니다. $$
여기서 $Phi $는 표준 정규 분포를 찾기 위한 누적 공유 함수입니다.
정규 분포는 대칭이기 때문에 각각의 반올림은 평균보다 적게 보상해야 합니다. 밸런싱은 공유 모드가 위에서 알려진 것보다 절반인 거대한 정수일 때 완벽합니다. 따라서 명확한 “이산 건강 분포”의 평균은 174.5입니다.
표준 오차는 실제로 소수점 이하 한 자리를 돕기 위해 반올림되어야 합니다. 유니버스 데이터는 반올림 없이 쿼리할 수 있습니다. 샘플 설문조사 데이터는 반올림되어야 합니다. 유니버스 컨트롤에서 계산된 0(전체에 가까운 것은 없음)은 항상 0에 상대적인 숫자 배열에서 가져와야 합니다.
반올림하면 에디션이 늘어날 수 있습니다. 근사치로 사람들은 일반적으로 반올림이 무작위 공연 예술이라고 생각하며 – $ -1 / $ 2 결합 및 + $ 1 / $ 2를 통해 균등하게 나눈 금액에서 많은 것이 달라질 수 있습니다. 이 정규 분포의 변형은 다음과 같습니다. $ 1/12 , 이로부터 다음과 같이 이산 정상 일일 사용에 연결된 분산을 추정할 수 있습니다.
$$ sqrtsd ^ # 2 + 1/2 = sqrt (6.9 5) ^ 2 + 1/12는 1.40986 99703 63697 52354에 해당합니다. $
대략. 이 근사는 반올림이 아마도 실제 분포(여기서 반송파)의 표준 편차와 비교하여 매우 작은 경우에 작동합니다. 매우 간단한 사실에서 정확한 계산은 rr 1.40986 99703 63697 65285 $의 값을 제공합니다. 이것은 어떤 근사치보다 10 ^ -16 $ 적습니다. 이것은 충분히 정확합니다! “하지만 제품은 확인할 가치가 있었습니다.
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이제 전 세계 사람들이 25명의 올바른 표본의 반올림 평균과 관련된 나눗셈 매개변수, 즉 표준편차가 1.40986인 동안 악마 같은 174.5를 알고 있으므로 다음과 같이 계산합니다. 200명의 기대치가 어떻게 사용되었는지. 이 반올림 평균의 평균은 174.5이고 표준 편차는 $ 1.40986 대 sqrt200 $는 $ 0.099693을 의미합니다. 미국. 이 분포는 이제 예상에 매우 가까워야 하지만 그렇게 되어서는 안 됩니다. 전체 후에 값은 1/200과 관련된 배수이고 0.005cm와 같아야 합니다. 가장 중요한 정상적인 방법으로 연속체를 교정할 수 있기를 원한다면 176cm와 176.005cm 사이의 평균이 될 수 없는 를 만나십시오. 그러나 실제로 이 기술은 중요하지 않습니다. 1/2인치는 평균 이상의 15 표준 회전에 비해 더 많습니다. 평균 200개의 균형 값이 176.0025 또는 176을 초과할 수 있다는 것은 의심할 여지 없이 거의 불가능합니다. 정확한 값은 대략
1. 처리되지 않은 데이터의 목록을 받은 대부분의 사람들은 번역 및 표준 차이를 정확한 데이터보다 크게 소수점 한 자리까지 반올림해야 합니다. 데이터가 더 이상 소수점 이하 자릿수가 없는 경우 소수점 이하 2자리로 반올림합니다. 데이터에 고유한 소수점 이하 자릿수가 있는 경우 소수점 이하 두 자리로 반올림합니다.
, 10 ^ -53 $ 미만입니다. 원래 모집단은 “대략” 정상이므로 그러한 낮은 확률 계산에 의존하지 않는 경우. 풀림은 진정으로 “실제로 제로”라고 말하는 것으로 충분합니다.
일곱. 패턴을 찾으면 n층을 다음 수준으로 반올림합니다. 다음으로 훨씬 더 큰 숫자입니다. 테두리 색상 = “# 888”
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정보 유형 |
반올림 규칙 |
| 데이터를 사용할 수 있도록 소수점 이하 자릿수를 추가합니다. | |
| 일(E) 오류 | 균일 편차의 소수 자릿수와 임의의 숫자를 비교합니다. |
| 종횡비 | 항상 소수점 이하 3년까지. |
