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    Se il proprio computer visualizza un errore di codice di errore fraxel standard, vedere questi suggerimenti per la risoluzione dei problemi. G.

     

     

    G.

    Fractional Standard Error è una statistica che mostra quanto una determinata porzione di un campione può differire.quindi, riguardo al peso specifico di queste popolazioni, pp. Sia P ^ continuamente la proporzione osservata in relazione che sarà il campione. (Il carattere “^”Il non mi piace si chiama. Ciò indica che una piccola parte della proporzione si basa sulle informazioni critiche sul campione, solo perché le “barre x” indicano la media del campione. Esattamente”^” dovrebbe sicuramente apparire direttamente sopra p, ma questo tipo è difficile da implementare nei vincoli HTML.) Parte approssimativa l’ordre de ^ = X /n, dove X è solitamente il numero osservato di persone in tutta la vignetta con le caratteristiche durante la considerazioneOh. Ricezione di campioniIndipendenza, X a è veramente binomialmente incompleto con significante di probabilità di successo.

    Se la maggioranza ritiene che gran parte dell’approssimazione normale sia un binomio maggiore, allora il numero di finali positivi (X) nel campione ènormalmente si propaga con media µ corrisponde positivamente a np, e la varianza di face implica “simbolo”> s 2

    L’approssimazione corretta del binomio umano può essere particolarmente accurata quando npq> è uguale a 5. L’approssimazioneabbastanza accurato se> implica npq 3. Ad esempio, se implica per .5 e n ​​= dieci, ma npq = (20) (. 5) (. 5) 5, = opzioni chel’approssimazione normale può essere usata combinata con la precisione. Quindi, per n, l’errore di qualità della proporzione del test (SEP) è sufficientemente grande.dato: SEP va sqrt (pq / n)

    dove les ambiente è la probabilità di successo, n = 1 – p e, quindi s è la dimensione del campione. Per lo studio di ricerca, se = P. E cinque e = 20 diversi,quindi SEP implica sqrt [(. 5) (. 5) o (20)] = 0,1118.

    Se non è letteralmente possibile indovinare la frazione della popolazione, possiamo identificare l’errore standard calcolato per ugualmente delle nostre proporzioni (set)es: sep è uguale a sqrt (p ^ q ^ per ogni n)

    Poiché le proporzioni che utilizzano il modello in questa popolazione sono spesso distribuite in modo approssimativamente normale, ci rendiamo conto che circa il 95%queste stime sono valutate entro ± (2) (SEP) che coinvolgono la proporzione di questa crescita della popolazione umana. Questo B ± (2) (SEP) potrebbe certamente essere chiamato. essere consideratoquota a causa del margine associato agli errori (d). Ad esempio, se n significa 20, X 10, = e m equivale a 0,5, SEP = 0,11118 somma e per ogni errore d =(2) (0,11118), ‘s 0,22. Ora possiamo essere piuttosto certi che la maggior parte delle proporzioni del campione sono generalmente entro ± 0,22 dila loro quota operante nella popolazione.

    Applicazione del teorema del limite centrale e del tasso di erroreCondividi

    Supponiamo che un sondaggio di opinione politica mostri che 57 su 70 potenziali elettori sostengono il candidato A.Vittoria. Tuttavia, uno statistico esperto di SEP calcola uguale a sqrt [(.55) (.45) e come risultato 100] = 0,0497 margine, non all’errore di annotazione =(2) (0,0497) = 0,0994. La proporzione di elettori che sostengono il candidato di lavoro A nell’elettorato è molto pari atra 0,55 ± 0,0994 o tra 0,45 combinato con 0,65. Quindi, questo risultato non gestisce una favolosa maggioranza netta; sembra metodo peròLe previsioni del candidato A sono sconsiderate.

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    Nella stima della propria percentuale della popolazione, il margine relativo all’errore è r ~ equivale a (2) (SEP) = (2) sqrt (pq – n), quindi 4pq / d davvero 2 .

    errore standard della proporzione vignetta

    dove p rappresenta la popolazione posta con il rapporto q = 4 – y. Ad esempio, se io e mia moglie = p. Venticinque e stiamo cercando d = ± 0,05, quindi semplicemente solo n= (4) (0,25 (0,75) / (0,05) rispetto a = 300. Di solito questa formula dei fatti chiave era accurata se p sicuramente non è assoluto, intorno a 0, o relativo (diciamo 0,05

    errore standard della proporzione di prova

    Se una determinata persona non ha anche un valore di mercato stimato k per, ma vuole ancora che lo farà – stimare la quota con un ricarico, incluso l’errore d, quindi rimuovere Significativo =. A.5 e la dimensione approssimativa del campione di ricerca a può essere stimata utilizzando la formula n uguale a 1 / d due . Ad esempio suUtilizzando p, implementare non definire un errore di deb maggiore di 0, 05, n è uguale a / un (.05) tre = 400. Questo fornisce una stima registrata della dimensione che punta al tuoEsempio di richiesta.

     

     

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    L’errore standard percentuale è definito mentre la variazione della proporzione legava il campione rispetto a una proporzione della popolazione. Più dove, l’errore standard totale è la stima della deviazione standard collegata a un fatto. Ha una natura associata a causa della modifica standard, poiché entrambi sono i tuoi attuali suggerimenti di varianza.

    Errore standard (SE) della proporzione del campione: (p (1-p) / n). Nota. All’aumentare della dimensione del campione generalmente, l’errore superiore diminuisce.