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Durante toda la semana pasada, varios lectores han hablado con nosotros de que están defendiendo algunos venenos de error estándar populares.
Aprobado
g.Para Poisson, la media e incluso la varianza son lambda (λ). El error erógeno se calcula como: sqrt (λ n), donde es el ejemplo de Poisson ayn es el peso de la muestra o la exposición total (personas-años totales, tiempos ideales vistos, …). Lo más probable es que el marco de tiempo de confianza se calcule de la siguiente manera: λ ± z (α para cada 2) * sqrt (λ / n).
gramo.
Supongamos que necesito $ n $ cuantificaciones de una variable aleatoria discreta como parte de un experimento y obtengo el valor frecuente de ellas:
Entiendo muy básicamente el tipo de idea de distribución de Poisson. Incertidumbre – error estándar:
se llevará a cabo el 20, 17 de octubre aproximadamente, solo a las 18:36.
Aprobado
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Sí, aunque la muestra real es independiente y se distribuye uniformemente de forma gratuita, esta es la palabra adecuada cuando se refiere a error estándar. Esta es la parada directa real para ambos. 1) La ley de la mayor varianza total, que a menudo solo dice que $ mboxvar (X + Y) = mboxvar (X) + mboxvar (Y) + udemrrrket mboxcov (X, Y) buck (donde trabajar para el término 0 método que $ X, Y $ generalmente son independientes) y 2) usa la cercanía general de las distribuciones de Poisson sobre una suma real: ¿tal que? rrr sum_i = 1 ^ d X_i $ a Poisson ($ mu $) – Distribución a través de la variación $ n mu dinero y el ejemplo significa que $ barX dólar es válido como $$ mboxvar ( frac1n sum X) = frac1n ^ 2n mu = frac mun $$
Y algún tipo relacionado con la varianza de la suma es adicional a la desviación estándar usando la raíz cuadrada real.
sacada el 20 de octubre de 2017 a las 19:58
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…
El software para reparar su PC está a solo un clic de distancia: descárguelo ahora.El hecho de que Poisson los entregue (100) ciertamente también se considera todo el costo de 100 parámetros de Poisson independientes (1) y, por lo tanto, se puede estimar como normal de acuerdo con la teoría del límite fundamental Esto significa que el más común (μ = coeficiente * tamaño es siempre igual a λ * N, σ = √ (λ * N)) opciones Poisson (λ * N corresponde a ayudarte 1 * 100 = 100).
µ = 2; ya que en promedio se liquidan cuatro apartamentos por día.x = 3; mientras esperamos con ansias la probabilidad de que mañana se negocien cinco viviendas.e significa 2,71828; ya que e significa infinito, que es aproximadamente 2.71828.
El parámetro lambda de Poisson (λ) es en gran medida el número total de circunstancias (k) dividido, así como el recuento de unos (n) del archivo (λ = k / n). La unidad forma la base del principal denominador alternativo para el cálculo de los indicados, por lo que no tienen en los que ser casos aislados u objetos de experimentos.
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