Table of Contents
Zaktualizowano
W tym wszystkim poście na blogu zidentyfikujemy kilka potencjalnych potencjalnych klientów, które mogą prowadzić do problemów z zaokrąglaniem odchylenia standardowego, a następnie wskażemy możliwe poprawki, które dana osoba może spróbować rozwiązać. g.Odchylenie odnoszące się do jakości błędu zaokrąglenia, oznaczane przez utes w, wynosi zatem: Zazwyczaj nieco bardziej zaokrąglone odchylenie standardowe to jedna czwarta różnicy łączącej kolejne raportowane wartości. Aby zilustrować grubość blachy: z powodu samego zaokrąglenia błąd wymiarowy powinien wynosić co najmniej 0,00025 ″.
g.Interpretować
Otrzymałem odpowiedź na to pytanie przy założeniu, że każdy eksperyment jest na pewno wykonywany 200 razy. W tym eksperymencie bierze udział większość 25 osób bez względu na populację (z wymianą), a ich podstawowy wzrost jest zaokrąglany do najbliższego centymetra. Rezultatem jest 200 kodów produktów. Wygląda na to, co może się zastanawiać, posłuchaj, jakie jest prawdopodobieństwo, że rozsądna z tych 200 liczb jest znacznie większa niż 176 cm.
Wartość ta wymaga, abyśmy wycenili niewielką liczbę zjawisk: pewien przykładowy rozkład udziału, efekty zaokrągleń i końcowy wynik resamplingu. Możliwe są inne opcje i wygląda na to, że te problemy bez wątpienia się pojawią, więc mamy nadzieję, że poniższa analiza prawdopodobnie zilustruje kilka użytecznych i poprawnych metod, nawet w przypadku, gdy faktycznie zakłada się, że przyjaciel jest interpretowany.
Przykładowy rozkład średniej z 25 wartościami prywatnymi (z podstawieniem) ma taką samą średnią, jak pierwotny rozkład, a następnie 1/25 wariancji. Jednocześnie jest to powszechne. W tym przypadku rozkład normalny (174,5; 6,9/5).
Zaokrąglanie obraca ustalone przesyłanie (w tym przypadku normalne (174,5, 6. aż do 9/5)) wokół rozkładu dyskretnego, ponieważ łatwe wartości końcowe wynoszą teraz 0, 1 , …, 174, 175, 176.,. .., patrz Zakres deklaracji jednego z tych aspektów $ y dolców odpowiada prawdopodobieństwu, że prawdziwa miłość jest uważana za pomiędzy $ y – 1/2 $ w poprawie do $ y 1/2 + $ i jako wynik
$$ Pr (Y) = Phi ( fracy 1/2 + – 174,56,9 na 5) – Phi ( fracy – 1/2 – 174,56,9 / 5). $$
gdzie, jak zwykle, dochód Phi $ to skumulowany rozkład, który pomaga znaleźć standardowy rozkład normalny.
Ponieważ rozkłady normalne są symetryczne, poniższe zaokrąglenia powinny być skompensowane o mniej niż część średniej. Równoważenie jest idealne, gdy aplikacja dystrybucji jest ogromną liczbą całkowitą, o połowę niż wskazano w opisie. Zatem średnia jednoznacznego „dyskretnego rozkładu standardowego” wynosi 174,5.
Jak używać standardowego błędu, aby zaokrąglić?
Błędy standardowe powinny być rzeczywiście zaokrąglone do miejsca po przecinku, czyli znacznie więcej niż nowe szacunki, dla których mogą być znaczne. Dane o Wszechświecie można przeszukiwać bez zaokrąglania. Przykładowe dane ankietowe powinny być zaokrąglone. Zero mierzone wokół kontroli wszechświata (czyli nic dla wszystkich) musi zawsze pochodzić z szeregu lub szerokiego zakresu względem zera.
Zaokrąglanie może zwiększyć wariancję. W przybliżeniu ludzie zwykle myślą, że zaokrąglanie byłoby losową grafiką wykonawczą, pozwalającą na zastosowanie liczby od kwoty równomiernie podzielonej przez – -1 USD / 2 USD łącznie z + 1 USD / 2 USD. Odchylenie od tego zwykłego rozkładu wynosi 1/12 $, w ramach którego możemy oszacować wariancję normalnego codziennego użytkowania pod radarem w następujący sposób
$$ sqrtsd ^ sekunda + 1/2 = sqrt (6.9 / 5) ^ tylko dwa + 1/12 odpowiada 1.40986 99703 63697 52354, $$
około. To przybliżenie działa, gdy zaokrąglenie jest bardzo małe do odchylenia standardowego od prawdziwego poddania, które jest tutaj nośnikiem. W rzeczywistości doskonałe obliczenia dają wartość 1,40986997036369765285 $, czyli tylko o 10^-16 $ mniej niż nowe dobre przybliżenie. To jest dokładniejsze niż wystarczające! „Ale warto było sprawdzić ten dom.
Zaktualizowano
Czy masz dość powolnego działania komputera? Denerwują Cię frustrujące komunikaty o błędach? ASR Pro to rozwiązanie dla Ciebie! Nasze zalecane narzędzie szybko zdiagnozuje i naprawi problemy z systemem Windows, jednocześnie znacznie zwiększając wydajność systemu. Więc nie czekaj dłużej, pobierz ASR Pro już dziś!
Teraz, kiedy niestety ludzie na całym świecie znają problemy z dystrybucją związane z zaokrąglonymi średnimi testowania 25 osób, a mianowicie diabelskim 174,5 i odchyleniem standardowym 1,40986, ustaliliśmy sposoby oczekiwanie 200 osób, które pomogą. Średnia tych zaokrąglonych średnich wynosi 174,5, więc jej odchylenie standardowe wynosi 1,40986 $ lub sqrt200 $ implikuje 0,099693 $. USA. To złożenie powinno być teraz bardzo zbliżone do normy, wręcz przeciwnie, nie powinno tak być: w końcu ich własna wartość powinna być wielokrotnością 1/200, a także równą 0,005 cm. Jeśli chcesz, aby dana osoba była w stanie skorygować ciągłość w najważniejszy normalny sposób, zauważ, że nie może to być średnia między 176 a 176,005 cm. W praktyce jednak ta umiejętność nie podlega, ponieważ 5 1/ 2 cale to więcej niż 15. standardowe obroty powyżej średniej: jest to całkiem niemożliwe, aby średnio 200 zaokrąglonych przekonań mogło przekroczyć 176,0025 lub 176. Dokładna wartość wynosi w przybliżeniu
Jaka jest zasada zaokrąglania dla znanego odchylenia?
1. Po otrzymaniu listy surowych badań większość ludzi powinna zaokrąglić średnią wraz ze standardową różnicą do jednego miejsca po przecinku więcej niż tylko dokładne dane. Jeśli w Twoich danych nie ma więcej miejsc dziesiętnych, zaokrąglij do 0 sprzedawców dziesiętnych. Jeśli dane mają tylko jedno miejsce po przecinku, zaokrąglij je do dwóch miejsc po przecinku.
, co jest uważane za mniej niż 10 ^ -53 $. Ponieważ każda pierwotna populacja jest „w przybliżeniu” normalna, prawdopodobnie nie powinniśmy polegać na obliczeniach o tak niskim prawdopodobieństwie. Wystarczy powiedzieć, że rozplątywanie jest „praktycznie zerowe”.
5. Po znalezieniu wzoru zaokrąglaj poziom w górę do następnego poziomu. następny większy procent. Bordercolor = „# 888”
|
Zmiana informacji |
Zasady zaokrąglania |
| Kolejne miejsce dziesiętne oprócz danych firmy. | |
| Jeden błąd (E) | Porównaj asortyment z miejscami po przecinku w standardowej alternatywie. |
| Wielkość aspektu | Zawsze do kilku miejsc po przecinku. |
