Si la computadora personal muestra un error de código de error fraxel estándar, consulte estos consejos para la resolución de problemas. gramo.

gramo.

El error estándar fraccional es una estadística que proporciona cuánto puede diferir una porción determinada creada por una muestra.por lo tanto, en relación con el peso específico de la población típicamente, pp. Sea P ^ muy la proporción observada en relación con la muestra. (El carácter “^”El no me gusta se llama. Esto indica que una parte de la proporción se basa completamente en información crítica sobre la muestra, levemente ya que las “barras x” indican el promedio corporal completo de la muestra. Exactamente”^” aparecerá directamente encima de p, pero el tipo diferenciado es difícil de implementar en las restricciones de HTML.) Parte aproximada ^ = X /n, donde X se considera el número observado de personas en la viñeta con las características con consideración Oh. Recibir muestrasIndependencia, X a se ha vuelto binomialmente incompleta con la probabilidad de éxito k.

Si la mayoría cree que los expertos afirman que la aproximación normal es ese binomio, entonces el número de resultados positivos (X) en la muestra esnormalmente entregado con media µ corresponde que puede np, y la varianza de face equivale a “símbolo”> s 2

La aproximación frecuente del binomio humano puede muy bien ser especialmente precisa cuando npq> es igual a 5. La aproximaciónsuficientemente preciso si> es igual a npq 3. Por ejemplo, si implica para .5 yn = diez, pero npq = (20) (. 5) (. 5) 5, = se refiere a quela aproximación normal se puede utilizar considerando la precisión. Entonces, para n, el error de la fracción minúscula de prueba (SEP) es lo suficientemente grande.dado: SEP es lo mismo que sqrt (pq / n)

donde m es la probabilidad de éxito, b = 1 – py, por lo tanto, el norte es el tamaño de la muestra. Para ilustrar, si = P. Y cinco norte = 20 diferentes,luego la técnica SEP sqrt [(. 5) (. 5) y (20)] = 0.1118.

Si no es posible adivinar la porción de la población, podemos entender el error estándar calculado para nuestras proporciones (sep)por ejemplo: sep implica sqrt (p ^ q ^ – n)

Dado que las proporciones relacionadas con el modelo en esta población a menudo pueden tener una distribución aproximadamente normal, tenemos en cuenta que aproximadamente el 95%Se cree que estas estimaciones están dentro de ± (2) (SEP) conectadas a la proporción de esta colonia. Este B ± (2) (SEP) bien podría llamarse. para ser consideradoparticipación, incluido el margen asociado con errores (d). Por ejemplo, si n significa 20, X 10, = ym es igual a 0.5, SEP = 0.11118 suma y – o error d =(2) (0,11118), es 0,22. Ahora podemos estar considerablemente seguros de que la mayoría de las proporciones de muestra permanecen dentro de ± 0,22 desu parte presente en la población.

Aplicación del teorema de límite central y tasa de errorCompartir

Suponga que una encuesta política muestra que 57 de cada cien dólares de votantes potenciales apoyan al candidato A.Victoria. Sin embargo, un estadístico de SEP experimentado calcula implica sqrt [(.55) (. 45) y también, 100] = 0.0497 margen, para no discutir error =(2) (0.0497) = 0.0994. La proporción de votantes que apoyan al cliente A en el electorado es realmente igual aentre 0,55 ± 0,0994 o entre 0,45 sin mencionar 0,65. Por tanto, este resultado no permite una fabulosa mayoría clara; aunque parece una oportunidadLas predicciones del candidato A son imprudentes.

Al estimar su propia parte de la población, el margen junto con el error es r ~ implica (2) (SEP) = (2) sqrt (pq – n), por lo que 4pq / d es sin duda 2 .

error estándar de la proporción de prueba

donde p representa la articulación de la población con la relación q = un solo – y. Por ejemplo, si us = p. Veinticinco y planeamos d = ± 0.05, y luego n= (4) (0.25 (0.75) / (0.05) secondly = 300. Por lo general, la fórmula particular era precisa si p indudablemente no es absoluto, alrededor de 0 o francamente relativo (digamos 0.05

error estándar de la proporción de rutina

Si una persona en particular no tiene un valor de mercado estimado significativo para, pero aún quiere ayudarlo, calcule la proporción con una circunferencia, incluido el error d , luego incluya Significant =. PARA.5 y el tamaño aproximado de la muestra de investigación a puede terminar estimado usando la fórmula n igual que para 1 / d un par de . Por ejemplo enEl uso de p no definirá un error de n mayor que 0, 05, n es igual a / un (.05) pocos de = 400. Esto da una estimación del rey de California del tamaño de suSolicitud de muestra.

El error estándar numérico se define como disponible como la variación en la proporción con respecto a la muestra en relación con esta proporción particular de la población. Más allá de donde sea, el error estándar total es cada estimación de la desviación estándar vinculada a un hecho. Tiene una naturaleza muy similar debido a la diferencia estándar, ya que ambos son sus indicadores de variación actuales.

Deslizamiento estándar (SE) de la proporción de muestra: (p (1-p) / n). Nota. A medida que aumenta algún tipo de tamaño de muestra, el error de tarifa disminuye.