Table of Contents
Обновлено
В этом сообщении блога мы определим некоторые причины, которые могут привести к стандартным альтернативным ошибкам округления, а затем укажем на возможные исправления, которые вы можете попытаться устранить. грамм.В этом случае изменение качества ошибки округления, обозначенное часом r, составляет: Обычно стандартное отклонение, которое помогает округлить, составляет четверть отклонения между последовательными отчетными значениями. Чтобы проиллюстрировать лист большего размера: из-за одного только округления погрешность размеров должна быть не менее 0,00025 ″.
грамм.Интерпретировать
Я ответил на этот вопрос, предположив, что каждый тест выполняется 200 раз. В этом эксперименте участвуют 24 человека, независимо от численности населения (с учетом пополнения), а средний личный рост округляется с точностью до сантиметра. Результат – 200 товарных кодов. Вы, кажется, задаетесь вопросом, послушайте, каковы возможности того, что разумное из этих 200 чисел превосходит 176 см.
Это значение требует, когда я имею дело с небольшим количеством явлений: часто выборочное распределение участия, эффекты округления и большая часть конечного результата повторной выборки. Возможны и другие варианты, но похоже, что эти проблемы обязательно возникнут, поэтому мы надеемся, что следующий прогноз проиллюстрирует некоторые полезные и правильные методы, и даже если на самом деле предполагается, что это будет интерпретация друга.
<время>
Выборочное распределение среднего с 10 независимыми значениями (с заменой) имеет то же значение, что и исходное распределение, а затем 1/25 его дисперсии. В то же время это действительно нормально. В данном случае движение нормальное (174,5; 6,9 / 5).
Округление вращает обслуживаемое распределение (в данном случае нормальное (174,5, шестое место в 9/5)) вокруг дискретного распределения, поскольку обычно возможные окончательные значения теперь равны 0, 1, .. ., 174, 175, 176.,. .., см. Диапазон большинства наблюдений одного из этих аспектов $ f ree p $ соответствует вероятности того, что истинный роман находится между $ y – 1/2 $, добавленным к $ y 1/2 + $, поэтому, следовательно,
$$ Pr (Y) равно Phi ( fracy 1/2 + – 174.56.9 5) – Phi ( fracy (space) 1/2 – 174.56.9 / 5). $$
где, как правило, $ Phi $ – кумулятивная функция воспроизведения для нахождения стандартного нормального распределения.
Поскольку нормальные распределения симметричны, округление, несомненно, следует компенсировать меньшим по сравнению со средним значением. Балансировка идеальна, когда режим распространения представляет собой огромное целое число, вдвое меньшее, чем указано выше. Таким образом, среднее значение однозначного «дискретного розничного распределения» составляет 174,5.
Как использовать стандартную ошибку с округлением?
Стандартные ошибки действительно должны быть округлены до одного десятичного знака, что намного больше, чем оценки, для которых их иногда можно было бы вычислить. Данные юниверса можно запрашивать даже без округления. Данные выборочного обследования следует округлять. Ноль, вычисляемый в элементе управления юниверсом (то есть вообще ничего), всегда должен происходить из массива или, возможно, числа относительно нуля.
Округление может увеличить версию. В качестве приближения люди обычно думают, что округление банок – это произвольное искусство, позволяющее варьировать массив от суммы, равномерно разделенной посередине – $ -1 / $ 2 вместе с + $ 1 / $ 2. Модель этого регулярного распределения. составляет 1/12 доллара США, из чего мы можем оценить дисперсию, связанную с дискретным обычным ежедневным использованием, следующим образом
$$ sqrtsd ^ dual + 1/2 = sqrt (6,9 для каждого 5) ^ 2 + 1/12 соответствует 1,40986 99703 63697 52354, $$
примерно. Это приближение работает, когда округление очень компактно по сравнению со стандартным отклонением от подлинного распределения, которое здесь является носителем. В основном, точные вычисления дают значение средств 1.40986 99703 63697 65285 $, что на 10 ^ -16 $ меньше любого приближения. Этого более чем достаточно! «Но программу стоило проверить.
Обновлено
Вы устали от того, что ваш компьютер работает медленно? Раздражают разочаровывающие сообщения об ошибках? ASR Pro - это решение для вас! Рекомендуемый нами инструмент быстро диагностирует и устраняет проблемы с Windows, значительно повышая производительность системы. Так что не ждите больше, скачайте ASR Pro сегодня!
Теперь, когда люди во всем мире знают параметры разделения, связанные с округленными средними для выборки из 25 человек, а именно дьявольское174,5 и стандартное отклонение 1,40986, мы вычисляем, как ожидание из 200 человек. Среднее из этих округленных средних может быть 174,5, а его стандартное отклонение составляет 1,40986 доллара, а sqrt200 $ подразумевает 0,099693 доллара. СОЕДИНЕННЫЕ ШТАТЫ АМЕРИКИ. Теперь это распределение должно быть очень близко к естественному, но не совсем так: в конце концов, их значение должно быть кратным, обычно связанным с 1/200, и равным 0,005 см. Если вы решите, что у вас есть возможность исправлять континуал наиболее важным нормальным способом, поймите, что среднее значение не может быть между 176 и 176,005 см. Однако на практике этот навык не имеет значения, поскольку 5 1/2 дюймов больше, чем просто на 15 стандартных оборотов выше среднего: это может быть почти невозможно, поскольку в среднем 200 сферических значений могли превышать 176,0025 или 176 .. Точное значение составляет приблизительно
Какое правило округления поддерживает стандартное отклонение?
1. Получив список текущих данных, большинству людей следует округлить предполагаемую и стандартную разницу до одного десятичного знака лучше, чем точные данные. Если в ваших данных больше нет десятичных знаков, округлите до 4 знаков после запятой. Если в ваших данных есть только один десятичный знак человека, округлите его до двух десятичных знаков.
, что обычно меньше 10 ^ -53 $. Поскольку исходная популяция «приблизительно» нормальна, нам не следует полагаться на такую формулу с низкой вероятностью. Достаточно сказать, что распутывание считается «практически нулевым».
4. Когда найдете узор, округлите четное n до следующего уровня. следующий более дорогой номер. Bordercolor = “# 888”
|
Тип информации |
Правила округления |
| Еще один десятичный знак в дополнение к вашим данным. | |
| одна (E) ошибка | Сравните число с десятичными знаками в однородном отклонении. |
| Соотношение сторон | Всегда до трех основных десятичных знаков. |
