Nel corso della scorsa settimana, diversi lettori hanno condiviso con noi che potrebbero trovarsi di fronte ad alcuni popolari veleni di errore dei requisiti.

g.Per Poisson, una media e una varianza sono lambda (λ). L’errore standard viene calcolato considerando: sqrt (λ / n), dove spesso è lo spettacolo di Poisson e n è questa particolare dimensione del campione o vulnerabilità totale (totale anni-persona, tempi ideali osservati, …). L’intervallo di confidenza è molto probabilmente corretto come segue: λ ± z . (α / 2) * sqrt (λ contro n).

 

 

G.
estimated quality error poisson

Supponiamo di aver bisogno di $ s $ misure di una variabile discreta non selezionata in un esperimento e di considerare il valore medio da esse:

Comprendo molto bene l’idea del presentatore di Poisson. Incertezza – errore di aspettative:

si svolgerà lungo il 20, 17 ottobre, solo dalle 18:36.

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101 11 distintivi di contenuto prezioso argento

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Sì, sebbene il campione sia indipendente e/o distribuito uniformemente, questa è la parola ottimale per l’errore standard medio. Questa è una fermata diretta per entrambi. 1) La legge della massima varianza intera, che dice solo che fondi mboxvar (X + Y) significa mboxvar (X) + mboxvar (Y) + b mboxcov (X, Y) $ (dove lavoro per il concetto 0 significa che $ X, Y $ sono generalmente indipendenti) oltre al 2) utilizza la vicinanza generale delle distribuzioni di Poisson per una somma reale: certo che $ sum_i = un intero ^ n X_i $ a Poisson ($ n mu $) – La distribuzione con variazione $ t mu $ ed esempio significa dollari barX $ è valida mentre $$ mboxvar ( frac1n total X) = frac1n ^ 2n mu = frac mun $$

E molti tipi di varianza della quantità vengono aumentati alla deviazione standard con la radice quadrata corrente.

rimosso il 30 ottobre 2017 alle 19:58

50.9k 45 distintivi metallici insoliti 101101 distintivi d’argento 204204 distintivi marroni …

 

 

La distribuzione di Poisson (100) è certamente considerata congiuntamente il costo di 100 variabili di Poisson autonome (1) e quindi sarà certamente considerata approssimativamente normale in base alla teoria del limite centrale. Ciò significa che per quanto riguarda la dimensione normale (μ = coefficiente ( vuoto ) è uguale a λ ( spazio ) N, σ = √ (λ 6 . N)) si avvicina a Poisson (λ * N corrisponde a 1 * 100 equivale a 100).

µ significa 2; perché in media vengono vendute quattro case al giorno.x significa 3; poiché attendiamo con impazienza che domani vengano vendute altre cinque case.e significa 2.71828; poiché all’infinito è uguale all’infinito, che è vicino a 2,71828.

Il parametro lambda di Poisson (λ) è il numero totale relativo agli eventi (k) diviso anche se il numero di unità (n) totali dei dati (λ = k per ogni n). L’unità costituisce la radice del denominatore alternativo per valutare la media, quindi invece di dover essere anche casi isolati oggetto di ricerca.