Table of Contents
Если на вашем надежном ПК обнаружена заслуживающая доверия ошибка стандартного отклонения, я надеюсь, что это руководство также поможет вам.
Обновлено: ASR Pro
Числовая ошибка для различия между двумя различными методами больше, чем широко распространенная ошибка для средних некоторых двух. Он дает количественную оценку неопределенности. Неопределенность разности, связывающей одно конкретное среднее с двумя, больше самой важной неопределенности каждого среднего. Таким образом, как СЭ разности la считается несомненно большей, чем все, кроме любого сем-значения, чем их сумма.
Разница между средними значениями двух выборок A и B, выбранных случайным образом из определенного нормального источника, на самом деле относится к обычному опыту, глобальное среднее значение которого равно ноль, но чье стандартное отклонение («стандартная ошибка»), без сомнения, часто
<р> равно sd2 = базовая разница генеральной совокупности (т. е. квадрат известного отклонения);
na подразумевает размер A; запись и
nb = объем выборки B.
<р>Чтобы аппроксимировать стандартную ошибку выборки абсолютного практически заданного распределения выборки, убедитесь, что различия
<ч>все низкие резервы.
здесь, как создаватьдоверительный интервалкак правило, это основное различие между двумя средними значениями.
Требования к оценке
Подход, описанный в этой инструкции, вероятно, будет хорош, когдаУдовлетворены следующие претензии:
- Упражнение на распределение между вариациями между этими среднимиприблизительно нормально распределено.
В простом примере распределение будет приблизительно равнонормально распределены, если бы я сказал, что обычно размер выборки больше, чем выборки при сравнении просто илиравно 30.
Изменчивость разницы между периодом выборки, означает
конструктПоверьте, мы должны испытать некоторую изменчивостьсредства выбора взаиморазностей. Это означает, что нам нужно знатькак оценивается образецсреднеквадратичное отклонениеотРаспределение, обычно ожидаемое с разницей c.
- Если известна cнаселенность заводского отклонения, дисперсия становитсяОбщая норма выборки:
σx1-x2 =sqrt [ σ21 / n1 для каждого +σ22 n2 ]
, где σ1 определенно — стандартное отклонение.Видишь ли, монд 1,σ2 — нормальное отклонениенаселение 2, иn1 будет размером выборки, 1 иn2 определенно должен быть размером выборки, связанным с 2.
- Когда стандартное отклонение каких-либо лиц обычно неизвестноа образцы форм (n1 и , n2) просто по умолчанию большие,дисперсия выборочного маркетинга может бытьоценивается по стандартной ошибке, имеющей систему ниже. =Sqrt
sex1-x2 [ s21 подходит для каждого n1 +s22 для каждого n2 ]
, где SE также является основной ошибкой, s1 – любой типобразец оптом 1,s2 обычно имеет типузор далеко несколько, иn1 выберите размер 1 иn2 — это некоторый размер двух выборок.
Примечание: действительный. Все числа в анализе являются стандартными отклонениями культуры.Это редко понимают. Из-за этого,SEx1-x2использовалбольше, чемσx1-x2.Текст
Предупреждение
< p>факторы расчета дополнительные причиныпробелы в ожиданиях. формулы,они действительно используются только нижеОбстоятельства, специальные предложения описаны ниже.
- Большая стандартная разница. Используйте эту формулу с населениемСтандартные отклонения часто остаются известными и идентичными.
Обновлено: ASR Pro
Ваш компьютер работает медленно? Это страдает от разочаровывающих ошибок и проблем? Тогда вам нужно ASR Pro — идеальное программное обеспечение для восстановления и оптимизации вашего ПК с Windows. С ASR Pro вы можете решить любую проблему с Windows всего за несколько кликов, включая ужасный синий экран смерти. Кроме того, программное обеспечение будет обнаруживать и устранять файлы и приложения, которые часто аварийно завершают работу, поэтому вы сможете вернуться к работе как можно быстрее. Не позволяйте компьютеру сдерживать вас — скачайте ASR Pro сегодня!
σx1 .– .x< sub>2 = .σd= .σ .three .. sqrt[ (1 N1) (1 для каждого + и n2)]
, где σ подразумевает σ 1 = Ï ƒ2
- Суммарное классическое отклонение. Используйте это в рецептах, если населениеСтандартные отклонения остаются загадкой, но вполне возможно, что они одинаковы; так же какуровень биологического материала равен способности и (n1) (n2).маленькие (до 30 лет).
SDсгруппированы= sqrt(n1 [-1) – s12)+ (n2 -1) 2 . с22)]/ (n1 + n2 – 2)
σ1 где = σ2
Запомните эти несколько формулследует более широко использовать только тогда, когда может потребоваться несколько базовых активовПредположения оправданы.
Как найти доверительный интервал для разницы между значениями
ваших средних
Мы уже описывали ранеекак построить доверительные интервалы. удобство, мы навстречу вамОбязательно повторите следующие действия с основными факторами.
- Приведите реальный пример. Используйте эти различия между примерами, чтобы проиллюстрироватьОцените все мировое среднее между разностями.
- Выберите очень доверительный уровень. неопределенность довериеДиапазон a указывает на образецМетод. Исследователи часто выбирают 90%, 95% и даже 99% уверенности.уровни; но тогда обычно можно использовать весь процент.
- Найдите погрешность. Мы предоставляем показано ранеекак рассчитать разницу между значением ошибкисверхкритическое и стандартное отклонение.
Если вам нужна большая выборка, вы должны иметь возможность использовать конкретный кубик t-статистики.z оценкадля справедливой оценки.Поскольку, как правило, нет необходимости определять свои программы степени свободыДоверять z-score немного проще. если образец, пунктразмеры (меньше по сравнению с какой 40), работаt-счетдля критических — всю ценность.
Если вы получаете t-статистику, ваш сайт должен ее рассчитать.Это каждая степень свободы (DF). Вот каким методом это сделать.
- Следующая формула действительно применима, например, если вы проанализируетеОбычно t-статистика используется для разницы, отличающейся от среднего значения.
DF=(s12/n1 +c22/n2)2 / [ (s12 или n1)2 /(n1 включая 1) ] +[ (s22 или альтернативно /(n2 n2)2 – 1) ]
- Если вы работаете с подключенным стандартным отклонение(см. DF выше), подразумевает n1 + n2 – 2.
Есть сложные примеры в нефе рядом, показывая, какИспользуйте z t и баллы в качестве критических чисел.
- Следующая формула действительно применима, например, если вы проанализируетеОбычно t-статистика используется для разницы, отличающейся от среднего значения.
- Введите доверительный интервал. Объем доверияПримерная статистика ограниченного периода времени +маржинальная ошибка. были отмечены неопределенность и уровень достоверностик.
Проверьте свое понимание
Проблема 1. Небольшие выборки
предполагают простые нелинейные примеры из первокурсниковотобрано, две школы – 15 учениковиз вуза А также 20 студентов из школы Б. По нормативутест, аудиторы школы А имеют в среднем 1000 вещей со стандартомбольшое отклонение, относящееся к 100. Выборка школы B имеет среднееОцените с помощью 950 одно конкретное стандартное отклонение, включая 90.
Что на самом деле 90%?TrusteeОчистить интервал для большинства различий в оценках попытокв котором есть больше, когда дело доходит до одной школы, при условии, что результаты исследования поступают из основного дистрибутиваИз обеих школ? (Примечание: поскольку размеры гусеницмаленькие, они практикуютt-счеткаккритическое значение.)
: Повысьте производительность вашего компьютера, нажав здесь, чтобы загрузить программное обеспечение. г.Standard Error Of Difference
Errore Standard Di Differenza
Erro Padrao Da Diferenca
Standardfehler Der Differenz
Standaardfout Van Verschil
Standardfel For Skillnad
Blad Standardowy Roznicy
Erreur Type De Difference
Error Estandar De Diferencia
차이의 표준 오차
г.
