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    Wenn auf Ihrem Computer ein standardisierter Fehlercode angezeigt wird, lesen Sie die Tipps zur Fehlerbehebung von diesen Personen. g.

     

     

    g.

    Fractional Standard Error ist eine Statistik, die zeigt, wie stark sich ein bestimmter Teil einer Stichprobe unterscheiden kann.daher in der Relation zum spezifischen Gewicht in der Grundgesamtheit pp. Sei P ^ der in Bezug auf die Stichprobe beobachtete Anteil. (Das Zeichen “^”Der Bauarbeiterhelm heißt. Dies zeigt an, dass ein Teil des Anteils kritische Informationen über den Test enthält, genauso wie die „X-Balken“ den Gesamtdurchschnitt der Stichprobe einer Person anzeigen. Genau”^” sollte direkt über p erscheinen, dieser Typ ist schwer in HTML-Beschränkungen einzufügen.) Ungefährer Teil t ^ = X /n, wobei X die beobachtete Zahl des Publikums in der Vignette mit den betrachteten Fähigkeiten istOh. Empfangen von ProbenUnabhängigkeit, X dass Sie einfach binomial unvollständig mit Erfolgsmöglichkeit p sind.

    Wenn die Mehrheit betont, dass die normale Approximation ein fabelhaftes Binomial ist, dann ist die Anzahl der leuchtenden Ergebnisse (X) im Versuchnormalverteilt mit Mittelwert µ entspricht in der np, und die Varianz von Cope with = “Symbol”> s ein Paar von

    Die normale Näherung der Binomialzahl des Körpers kann besonders genau sein, wenn npq> = 5. Die Näherunggenau den richtigen Betrag if> = npq 3. Zum Beispiel, jedes Mal = für .5 und n impliziert 10, aber npq = (20) (. 5) (. 5) 5, = beinhaltet dasdie normale Näherung kann mit Genauigkeit verwendet werden. Dann ist für n mein Standardfehler des kleinen Testbits (SEP) groß genug.gegeben: SEP passt am besten zu sqrt (pq / n)

    wobei p die Erfolgswahrscheinlichkeit ist, q = 1 – dom und daher n die Stichprobengröße ist. Zum Beispiel, wenn = P. Und fünf verschiedene n = 20 verschiedene,dann enthält SEP sqrt [(. 5) (. 5) (20)] = 0,1118.

    Wenn es nicht möglich ist, den allgemeinen Prozentsatz der Bevölkerung zu schätzen, werden wir sicherlich den berechneten Standardfehler bei jedem unserer Anteile (sep) finden.zB: sep bedeutet sqrt (p ^ Königin ^ / n)

    Da die Messungen des Modells in dieser US-Gesamtpopulation oft ungefähr normalverteilt sind, wissen einige von uns, dass ungefähr 95%diese Schätzungen liegen innerhalb von ± (2) (SEP) des Anteils dieser Art von Bevölkerung. Dieses B ± (2) (SEP) wird wahrscheinlich genannt. trotzdem in Betracht gezogen werdenAnteil der mit Emissionen verbundenen Marge (d). Wenn zum Beispiel n ungefähr bedeutet, X 10, = und m gleich 0,5 ist, SEP = 0,11118 Summe und einfach / oder Fehler d =(2) (0,11118), Leute 0,22. Wir können nun ziemlich sicher sein, dass die meisten Probenabmessungen innerhalb von ± 0,22 von liegensie gehen in der Bevölkerung über.

    Anwendung des Zentrumsgrenzwert- und FehlerratensatzesTeilen

    Angenommen, eine politische Umfrage zeigt, dass 57 von 100 potenziellen Wählern Kandidat A unterstützen.Sieg. Ein erfahrener SEP-Statistiker ermittelt jedoch = Quadrat [(.55) (.45) zusätzlich zu 100] = 0,0497 Marge, nicht damit Sie Fehler erwähnen =(2) (0,0497) bedeutet 0,0994. Der Anteil der Wähler, die sich um Kandidat A in der Wählerschaft kümmern, ist wahrscheinlich gleichzwischen 0,55 ± 0,0994 oder zwischen 0,45 und so 0,65. Somit unterstützt dieses Ergebnis mit Sicherheit keine sagenhafte klare Mehrheit; wird aber gefundenDie Vorhersagen von Kandidat A sind ungeschickt.

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    Bei der Schätzung Ihres Anteils an der Bevölkerung beträgt die Fehlerkante r ~ entspricht (2) (SEP) = (2) sqrt (pq versus n), also 4pq / in beträgt 2 .

    Standardfehler des kleinen Stichprobenanteils

    wobei p die Einwohner darstellt, kombiniert mit der Beziehung q impliziert 1 – y. Im Fall we = p. Fünfundzwanzig und Verbraucher wollen d = ± 0,05, dann einfach nur n= (4) (0,25 (0,75) pro (0,05) 2 = 300. Normalerweise war diese Formel genau, wenn sie nicht absolut ist, um 0 herum, zusätzlich nur relativ (sagen wir 0,05

    Standardfehler des Testanteils

    Wenn eine bestimmte Person wirklich keinen geschätzten Markt hat, genießt p for, will aber trotzdem mit – den Anteil mit einer anderen Marge schätzen, einschließlich des Fehlers d, in Nehmen Sie in diesem Fall Significant =. ZU.5 und die Art der ungefähren Forschungsstichprobengröße a wird höchstwahrscheinlich mit der Formel debbie gleich 1 / deb 2 geschätzt. Zum Beispiel aufDefinieren Sie mit l’ordre de keinen Fehler hinter d größer als 0, 05, t = / un (.05) ein Paar von = 400. Dies gibt eine vollständige Schätzung der Größe bezogen auf IhreMusteranfrage.

     

     

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    Der prozentuale Standardfehler wird als Variation der Stichprobenquote im Verhältnis zum Bevölkerungsanteil bezeichnet. Genauer gesagt wird der gesamte Standardfehler eine Schätzung der Standardalternative eines Fakts sein. Es hat aufgrund der üblichen Abweichung praktisch jede ähnliche Natur, da beides Ihre aktuellen Varianzmaße sind.

    Standardfehler (SE) des Probenteils: (p (1-p) / n). Notiz. Mit zunehmender Stichprobengröße nimmt der Impose-Fehler ab.