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PC에 표준 편차 오류가 있는 경우 이 가이드가 도움이 되기를 바랍니다.
업데이트됨: ASR Pro
<리>1. ASR Pro 다운로드 및 설치두 장치의 차이를 목적으로 하는 총 오차는 두 장치의 평균에 대한 실제 오차보다 큽니다. 불확실성을 정량화합니다. 두 스탠드를 연결하는 차이의 혼돈은 각 평균의 혼돈보다 큽니다. 따라서 차이 la의 SE는 의심의 여지 없이 합계보다 sem-value 유형을 제외한 모든 것보다 큽니다.
지정된 정규 소스 모집단을 통해 무작위로 선택된 두 생물학적 물질 A와 B의 평균 사이의 주요 차이점은 실제로 전체 평균이 0이고 전체 평균이 0인 정상 표본에 속합니다. 표준 편차(“표준 오차”)가 계속 반복됩니다.
sd와 같음2 = 원래 숫자 차이(즉, 제곱 표준 편차),
na는 크기 A를 제안합니다. 노래와
nb는 샘플 크기 B와 같습니다.
표본 평균 변화
낮은 매장량.
여기에서 만드는 방법을 나타냅니다.신뢰 구간일반적으로 두 평균 간의 일종의 차이입니다.
평가 요구 사항
이 강의에서 설명하는 접근 방식은 의심의 여지 없이 언제라도 유효할 것입니다.클레임 준수가 유지되었습니다:
- 이러한 평균을 포함하는 차이 간의 분포와 함께 예대략적으로 정규 분포를 따릅니다.
일반적으로 바로 표본 분포는 대략크기가 기본적으로 샘플보다 크다고 말하면 일반적으로 전파됩니다.같음 30.
샘플 기간, 평균 간의 차이의 변동성
구성우리가 약간의 변동성을 경험해야 할 수 있다는 신뢰상호차이 샘플링을 의미합니다. 이것은 우리가 알아야 할 필요가 있음을 의미합니다샘플 평가 방법표준 편차~에서차이 c와 관련된 분포.
- 모집단 표준 차이를 알면 분산일반 샘플링 기준:
σx1-x2 =평방 [ σ21 / n1 +σ22 n2 ]
, 여기서 σ1은 모든 표준 편차입니다.인구 1,σ2 — 자연스러운 편차인구 2,n1은 샘플 크기, 1,n2는 2의 표본 크기입니다.
- 일반적으로 모집단의 각 표준 편차를 알 수 없는 경우기본적으로 샘플 크기(n1 및 n2)가 큽니다.샘플링 분포의 분산은 아마도종종 아래 시스템을 사용하여 표준 오차로 추정됩니다.=Sqrt
sex1-x2 [ s21 기준 각 n1 +SE도 평균 오차인 경우 s22 / n2 ]
s1 – 어떤 유형샘플 승인 1,s2는 일반적으로 다음 유형입니다.샘플은 아주 멀리 떨어져 있고,n1 크기 1을 선택하고n2는 두 샘플의 기간입니다.
참고: 실수 분석의 모든 모양은 모집단 규칙 편차입니다.이것은 거의 이해되지 않습니다. 왜냐하면 이것으로,SEx1-x2사용 된이상σx1-x2.텍스트
경고
< p>계산 매개변수 특수 원인기대의 격차. 방식,그들은 단지 아래에 사용해야합니다일반적으로 아래에 설명된 상황, 특별 제안.
- 큰 표준 차이. 모집단과 함께 이 공식을 사용하십시오.표준 편차는 때때로 알려지고 동일합니다.
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σx1 .– .x< 하위>2 = .σd= .σ .5 .. sqrt[ (1 N1) (1 및 + 및 n2)]
, 여기서 σ = σ1 = Ï ƒ2
- 요약 표준차. 인구가 다음과 같은 경우 공식에 이것을 사용하십시오.표준 편차는 이와 같이 동일하다고 가정된다는 사실에도 불구하고 알 수 없습니다. 만큼 잘생물학적 물질과 관련된 양은 결과(n1)(n2)와 동일합니다.소형(30세 미만).
SD그룹화= sqrt(n1 [-1) 및 s12)+ (n2 -1) 5 . s22) ]/ (n1 + n2 영역 2)
σ1 여기서 = σ2
이 몇 가지 공식을 기억하십시오여러 기본 자산이 항상 필요한 경우에만 구현해야 합니다.가정은 정당화됩니다.
평균의 차이에 대한 신뢰 구간을 찾는 방법
앞서 설명한 대로자신감의 순간을 만드는 방법. 편리함, 우리는 당신을위한 것입니다특히 다음의 기본 요소 단계를 반복하십시오.
- 실제 예를 들어 보십시오. 예제 사이의 변환을 사용하여 설명차이 사이의 사회 평균을 추정하십시오.
- 격려 수준을 선택하십시오. 불확실성 신뢰범위는 샘플을 설명합니다.방법. 연구자들은 종종 90%, 95%, 더 나아가 99%의 확실성을 선택합니다.수준; 그러나 누군가는 일반적으로 임의의 백분율을 사용할 수 있습니다.
- 오차 범위를 알 수 있습니다. 우리는 전에 본차이 오류율을 계산하는 방법초임계 및 표준 편차.
큰 표본을 원하는 경우 특정 t-통계량에 투자하거나 다이Z 점수적절한 공정한 평가를 위해당신의 삶에 자유와 함께 학위를 결정할 필요가 없기 때문에z-점수는 신뢰로 돌아가는 것이 조금 더 쉽습니다. 샘플인 경우 항목크기 (40 미만), 작업t-점수중요한 것의 경우 우리의 각 가치입니다.
t-통계를 얻으면 이를 계산해야 합니다.이것은 자유도(DF)의 범위입니다. 방법과 방법은 다음과 같습니다.
- 다음 공식은 항상 관련이 있습니다. e분석하면평균 간의 차이에 대해 t-통계량이 사용됩니다.
DF=(s12/n1 +c22/n2)2 / [ (s12 / n1)2 /(n1은(는) 1로 구성됨) ] +[ (s22 와 함께 /(n2 n2)2 – 1) ]
- 사이트가 결합된 평범한 편차(위의 DF 참조), n1 + n2 – 2와 같습니다.
문제가 있는 샘플이 있습니다. 의 본당 다음, 설명, 방법unces t와 점수를 기본 숫자로 사용합니다.
- 다음 공식은 항상 관련이 있습니다. e분석하면평균 간의 차이에 대해 t-통계량이 사용됩니다.
- 신뢰 구간을 입력합니다. 범위 연결된 신뢰샘플 통계 경계 구간 +여백 오류. 문제와 신뢰 수준이 실제로 기록됩니다.로.
이해를 확인하세요
싱글 문제를 해결하세요. 작은 샘플
단순한 비선형 샘플이 1학년 학생의 것일 수 있다고 가정합니다.선정, 2개 교육시설 – 15명A 대학의 학생과 B 학교의 학생 약 20명.시험, 학교 A 감사관은 표준을 사용하여 평균 1000점을 맞춥니다.125의 큰 편차. 학교 B의 표본에는 평균이 있는 것으로 보입니다.90을 포함하여 950 1 일반적인 편차로 추정합니다.
90%는 무엇입니까?수탁자 테스트 점수의 대부분의 차이에 대한 기간 지우기테스트 결과가 정규 분포에서 나온 경우 사람 학교보다 더 많은 학교가 있는 경우각 학교에서? (참고: 샘플 크기 이후작은 소비자 실천t-점수어떻게중요한 가치.)
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Blad Standardowy Roznicy
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Error Estandar De Diferencia
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