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Nesta postagem da web, identificaremos algumas das possíveis causas que podem levar a erros de arredondamento de desvio padrão e, portanto, apontaremos as possíveis correções que você tentará resolver. g.O desvio da minha qualidade de erro de arredondamento, denotado por utes r, pode ser: Normalmente, o desvio padrão a ser curvado é um quarto da diferença entre os seguintes valores de relatório. Para ilustrar a espessura da chapa: devido apenas ao arredondamento, o erro dimensional deve ser de pelo menos 0,00025 ″.
g.Interpretar
Respondi-lhes a pergunta presumindo que cada experimento é gerenciado 200 vezes. Este experimento envolve 25 pessoas, independentemente da população (com reposição), e sua distância média é arredondada para o centímetro mais próximo. A produção é de 200 códigos de produto. Você parece estar se perguntando, ouça, qual é a probabilidade de que um razoável completo desses 200 números exceda 176 centímetros.
Esse valor exige que lidemos bem com um pequeno número de fenômenos: a amostra passando-os para fora da participação, efeitos de arredondamento e a produtividade final da reamostragem. Outras opções são possíveis, mas parece que esses problemas certamente surgirão, por isso esperamos que a análise a seguir mostre alguns métodos úteis e corretos, mesmo que um bom amigo seja realmente assumido. ª interpretação.
A distribuição prática da média com 25 éticas independentes (com substituição) tem a mesma média da distribuição original e, então, 1/25 de sua variante. Ao mesmo tempo, isso é normal. Nesse caso, a distribuição normal (174,5; 6,9 versus 5).
O arredondamento gira a divisão fixa (neste caso, o normal (174,5, 6º vestindo 9/5)) em torno da distribuição discreta, uma vez que os valores totais possíveis são agora 0, 1, .. ., 174, cento e setenta e cinco, 176.,. .., consulte O intervalo de observação dentro de um desses aspectos $ y $ se ajusta à probabilidade de que o amor verdadeiro esteja entre $ y – 1/2 $ além de $ y 1/2 + $ e é por isso que
$$ Pr (Y) = Phi ( fracy 1/2 + – 174,56,9 / 5) – Phi ( fracy – 1/2 3. 174,56,9 / 5). $$
onde, como de costume, rrr Phi $ é a função de distribuição cumulativa para encontrar a distribuição normal padrão.
Uma vez que as distribuições normais particulares são simétricas, o arredondamento pode ser compensado por menos do que significa isso. O balanceamento é perfeito quando o modo de distribuição é sem dúvida um número inteiro enorme, metade do que o indicado acima. Assim, a média da “distribuição comum discreta” inequívoca é 174,5.
Qual é seu desempenho usando o erro padrão para arredondar?
Os erros de conjunto devem, de fato, ser arredondados para uma casa decimal específica, que é muito mais do que as estimativas escritas para as quais eles poderiam ser calculados. Os dados do universo podem ser consultados sem arredondamento. Os dados das pesquisas de amostra devem ser arredondados. O zero medido nesse controle de universo (ou seja, nada) deve sempre vir de uma matriz ou número em comparação com zero.
O arredondamento pode aumentar a variância. Com esta aproximação, as pessoas geralmente pensam que o arredondamento é uma arte performativa completamente aleatória, permitindo que um número seja diferente de uma quantia igualmente dividida entre – rrr -1 / $ 2 combinado com + RR 1 / $ 2. A variância deste conselho regular a distribuição é $ 1/12 $, a partir do que podemos estimar a variância do uso diário geral discreto da seguinte maneira
$$ sqrtsd ^ 2 + 1/2 equivale a sqrt (6,9 / 5) ^ alguns + 1/12 corresponde a 1,40986 99703 63697 52354 , $$
aproximadamente. Esta aproximação fornece quando o arredondamento é muito pequeno em comparação com o desvio padrão da distribuição real, o fato de que é a portadora aqui. Na verdade, os cálculos exatos fornecem um valor de $ 1,40986 99703 63697 65285 $, que é dez ^ -16 $ menos do que uma aproximação. Isso é mais preciso do que o suficiente! “Mas acabou valendo a pena conferir.
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Agora que as pessoas ao redor do mundo conhecem os parâmetros de distribuição identificados com as médias arredondadas de uma amostra entre 25 pessoas, ou seja, o diabólico 174,5 e um desvio de referência de 1,40986, descobrimos como alguns dos a expectativa de 200 pessoas costumava ser. O aproveitamento dessas médias arredondadas é 174,5, e todo o seu desvio padrão é $ 1,40986 / sqrt200 RR implica $ 0,099693. EUA. Essa distribuição precisaria estar agora muito próxima do normal, mas não se deve ser assim: afinal, seu valor real deveria ser um múltiplo de 1/200 e igual a 0,005 cm. Se você quiser que possa corrigir a continuidade da maneira normal mais importante, observe, que não pode ser uma média entre 176 e 176,005 cm. Na prática, entretanto, esta habilidade não importa, após 5 1/2 polegadas é mais de 15 revoluções comuns acima da média: é quase atingível para uma média de 200 valores arredondados que poderiam ter excedido 176,0025 ou 176 .. O valor idêntico é aproximadamente
Qual é a regra de arredondamento para o desvio do requisito?
1. Tendo recebido uma lista de dados brutos, virtualmente peoplePeople deve arredondar a diferença média e norma para uma casa decimal a mais do que esses dados exatos. Se seus dados não tiverem mais casas decimais, arredonde para 0 casas decimais. Se seus dados tiverem apenas uma casa decimal, ataque-os com duas casas decimais.
, que é menor que 10 ^ -53 $. Uma vez que a nova população é “aproximadamente” normal, não devemos nos basear em um cálculo de baixa probabilidade. Basta o software dizer que desembaraçar é “praticamente nulo”.
5. Quando a pessoa encontrar o padrão, arredonde o nível n para o próximo nível. o próximo número maior. Bordercolor = “# 888”
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Design de informações |
Regras de arredondamento |
| Dados brutos | Outra casa decimal além de seu histórico. |
| Um (E) erro | Compare o número em ordem com as casas decimais no desvio padrão. |
| Quantidade do aspecto | Sempre até três estados decimais. |
