Table of Contents
Uppdaterad
I det här blogginlägget kommer vi att identifiera ett antal möjliga orsaker som kan leda till standardändringsavrundningsfel, och sedan peka ut möjliga reparationer som du kan försöka lösa. g.Upplagan av avrundningsfelskvaliteten, betecknad med utes r, är då: Normalt är standardupplagan som ska avrundas en fjärdedel av själva skillnaden mellan successiva rapporteringsvärden. För att illustrera lakans tjocklek: på grund av enbart avrundning bör storleksfelet vara minst 0,00025 ″.
g.Tolka
Jag svarade på den här frågan genom att anta att båda dessa experiment utförs 200 gånger. Detta experiment involverar vanligtvis 25 personer oavsett befolkning (med ersättning), plus deras genomsnittliga höjd är avrundad till den intilliggande centimetern. Resultatet är 200 produktkoder. Du verkar undra, lyssna, hur är sannolikheten att en rimlig av dessa 200 uppgifter överstiger 176 cm.
Detta värde kräver att vi verkar ta itu med ett litet antal relaterade till fenomen: provfördelningen av deltagande, avrundningseffekter, sedan slutresultatet av omsamplingen. Andra alternativ har visat sig vara möjliga, men det ser ut som att dessa problem utan tvekan kommer att uppstå, så vi hoppas att analysen strax efter kommer att illustrera några användbara och korrekta riktlinjer, även om en vän faktiskt antas.
Sampelfördelningen av medelvärdet tillsammans med 25 oberoende värden (med substitution) har det faktiska medelvärdet som den ursprungliga fördelningen, och efter det 1/25 av dess varians. Samtidigt tills detta är normalt. I detta fall den normala syndikeringen (174,5; 6,9 / 5).
Avrundning roterar en del av den fasta fördelningen (i det här fallet den populära (174,5, 6:e i 9/5)) runt den diskreta fördelningen, vilket innebär att de möjliga slutvärdena nu är 0, en hela, …, 174, 175, 176.,. .., se Kokhällen för observation av en av dessa aspekter rrr y $ motsvarar sannolikheten att fallet kärlek är mellan $ y – 1/2 pengar utöver $ y 1/2 + dollar och därför
$$ Pr (Y) är lika med Phi ( fracy 1/2 + till 174.56.9 / 5) – Phi ( fracy – 1/2 – 174.56.9 / 5). $$
där, som vanligt, $ Phi $ är den kollektiva distributionsfunktionen för att hitta den vanliga normala insändaren.
Eftersom normalfördelningarna är symmetriska bör den specifika avrundningen kompenseras med ett mindre belopp än medelvärdet. Balansering är perfekt när distributionsläget är ett stort heltal, en liten bråkdel av det än vad som anges ovan. Således skulle medelvärdet av i skulle säga att den entydiga “diskreta normalfördelningen” är 174,5.
Hur använder du medelfel för att avrunda?
Standardfelen bör verkligen vara sfäriska med en decimal, vilket är mycket till och med mer än de uppskattningar för vilka de lämpligen kunde beräknas. Universumsdata kan efterfrågas minus avrundning. Provundersökningsdata bör avrundas. Noll uppmätt i en universumkontroll (det vill säga egentligen alls) måste alltid komma från ett sortiment eller ett tal i förhållande till noll.
Avrundning kan öka variansen. Som en uppskattning brukar folk tänka vilken ofta avrundning är en slumpmässig scenkonst, vilket gör att det faktiska antalet kan variera från ett belopp jämnt fördelat mellan – $ -1 / $ 2 totalt med + $ 1 / $ 2. Variansen för denna vanliga fördelningen är usd 1/12 $, från vilken vi kan uppskatta versionen av diskret normal daglig användning som observeras
$$ sqrtsd ^ andra + 1/2 = sqrt (6,9 per 5) ^ 2 + 1/12 motsvarar 1,40986 99703 63697 52354, $ $
tillgängligt över hela världen. Denna approximation fungerar när avrundningen är riktigt liten jämfört med standardavvikelsen från din sanna fördelning, som är bäraren här. I själva verket ger exakta beräkningar ett värde på rr 1,40986 99703 63697 65285 dollar, vilket är 10 ^ -16 $ mindre jämfört med en approximation. Detta är mer exakt än tillräckligt! “Men det var värt att kolla upp.
Uppdaterad
Är du trött på att din dator går långsamt? Irriterad av frustrerande felmeddelanden? ASR Pro är lösningen för dig! Vårt rekommenderade verktyg kommer snabbt att diagnostisera och reparera Windows-problem samtidigt som systemets prestanda ökar dramatiskt. Så vänta inte längre, ladda ner ASR Pro idag!
Nu när människor runt om i världen känner till sina fördelningsparametrar förknippade med det avrundade medelvärdet relaterade till ett urval av 25 personer, nämligen den specifika devilish174,5 och en standardavvikelse på 1,40986, informerar vi om hur förväntningen på 200 personer utvalda att vara. Medelvärdet för dessa avrundade medelvärden är ofta 174,5, och dess standardavvikelse är 1,40986 dollar / sqrt200 $ innebär 0,099693 $. USA. Denna fördelning bör nu vara mycket nära tid för normal, men det borde inte vara riktigt det: efter allt bör deras värde vara en multipel för 1/200 och lika med 0,005 cm. Om en individ vill att du ska kunna korrigera för närvarande kontinuiteten på det viktigaste normala sättet, sida , som inte kan vara ett medelvärde på mitten 176 och 176.005 cm. I praktiken, men denna färdighet fullbordar ingen roll, eftersom 5 1/ 2 tum är betydligt mer än 15 standardvarv över genomsnittet: produkten är nästan omöjlig för ett genomsnitt av ett par avrundade värden kunde ha överskridit 176,0025 samt 176 .. Det exakta värdet är ungefär
Vad dominerar avrundningen för standardavvikelse?
1. Efter att ha fått en lista inom rådata, bör de flesta människor avrunda generellt medelvärde och standardskillnad med en decimal lägga till mer än den exakta informationen. Om ditt innehåll inte har fler decimaler, avrunda till 5 decimaler. Om din data bara har ytterligare en decimal, avrunda den till två decimaler.
, vilket ofta är mindre än 10 ^ -53 usd. Eftersom den ursprungliga populationen är “ungefärligt” normal bör många inte förlita sig på en så låg möjlighetsberäkning. Det räcker med att säga att löslandet har blivit “praktiskt taget noll”.
5. När du hittar mönstret, runda högre nivå n till nästa nivå. det nära större antalet. Kantfärg = “# 888”
|
Informationstyp |
Avrundningsmått |
| Ytterligare en decimal som används för dina data. | |
| Ett (E) fel | Jämför talet med decimalerna i dess standardavvikelse. |
| Bildförhållande | Alltid upp med tre decimaler. |
