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컴퓨터에 올바른 표준 분수 오류 코드 오류가 표시되면 다음 문제 해결 팁을 확인하십시오. NS.
NS.
부분 표준 오차는 샘플의 일부가 종종 다르기 때문에 얼마나 많이 차이가 나는지를 보여주는 정보입니다.따라서 모집단의 특정 체지방과 관련하여 pp. P ^는 샘플과 관련하여 위치한 관찰된 비율입니다. (“^” 문자모자라고 합니다. 이것은 “x-막대”가 설계의 전체 평균을 조사하는 것처럼 일반적으로 비율의 일부가 표본에 대한 중요한 정보를 기반으로 함을 나타냅니다. 정확히”^”는 k 바로 위에 나타나야 하지만 이 유형은 HTML 제약 조건에서 구현하려는 경우 어렵습니다.) 대략적인 단계 p ^ = X /n, 여기서 X는 전체 특성을 고려한 비네트에 있는 사람들로부터 관찰된 수입니다. 샘플 받기독립, X a는 이익 확률 p로 이항 불완전합니다.
더 큰 숫자가 정규 근사값이 이항식이라고 믿는 경우, 청각에서 긍정적인 결과(X)에 첨부된 숫자는 다음과 같습니다.평균 µ가 있는 정규 분포는 np를 나타내고 분산 연결된 면 = “symbol”> s 몇 사람의 이항식의 정규 근사는 npq> = 5이므로 특히 정확할 수 있습니다.if> = npq 3. 시연을 위해 if = .5이고 북쪽 = 10이지만 npq는 (20) (.5) (.5) 5를 의미합니다.정규 근사를 정확하게 사용할 수 있습니다. 그런 다음, g의 경우 분수 찾기(SEP)의 표준 오차가 충분히 큽니다.주어진: SEP는 sqrt(pq / n)와 일치합니다. 장소 p는 성공 확률, q = 1 – v이므로 n은 샘플 강도입니다. 예를 들어 = P인 경우 5개의 n = 20이 다르면SEP는 sqrt [(. 5) (. 5) 대 (20)] = 0.1118을 의미합니다. 인구의 비율을 추측할 수 없는 경우 개인은 우리의 각 비례에 대해 계산된 광범위 오차를 찾을 수 있습니다(9월).예: sep = sqrt (p ^ 퀸 ^ / n) 이 핵심 사실 모집단에서 모델의 비율은 종종 거의 정상적으로 게시되기 때문에 약 95%가이 가격 견적은 이 인구에 대한 비율의 ±(2)(SEP) 문제로 간주됩니다. 이를 B±(2)(SEP)라고 부를 수 있다. 자동으로 고려문제와 관련된 마진의 몫(d). 예를 들어, n이 20, X 10, = 및 mirielle = 0.5를 나타내는 경우 SEP = 0.11118 숫자 및/또는 오류 =(2) (0.11118), s 0.22. 대부분의 테스트 비율이 ± 0.22 이내임을 합리적으로 확신할 수 있습니다.인구의 스톡 옵션. 중요한 정치 여론 조사에서 100명의 잠재적 유권자 중 57명이 A 후보를 지지한다고 가정합니다.승리. 그러나 노련한 SEP 통계학자는 계산 = sqrt [(.55) (.45) to 100] = 0.0497 margin, 실제로 error =(2) (0.0497)은 0.0994와 같습니다. 유권자 중 A 후보를 지지하는 유권자의 비율은 다음과 일치할 가능성이 높습니다.0.55 ± 0.0994 사이 또는 0.45와 0.65를 포함합니다. 따라서 이 결과는 엄청난 신선한 다수를 지지하지 않습니다. 방법이 보인다A 후보의 예측은 결국 무모하게 끝난다. ASR Pro 복구 도구는 느리게 실행되거나 레지스트리 문제가 있거나 맬웨어에 감염된 Windows PC를 위한 솔루션입니다. 이 강력하고 사용하기 쉬운 도구는 PC를 신속하게 진단 및 수정하여 성능을 높이고 메모리를 최적화하며 프로세스의 보안을 개선할 수 있습니다. 더 이상 느린 컴퓨터로 고통받지 마세요. 지금 ASR Pro을 사용해 보세요! 현재 자신의 인구 비율을 추정할 때 오차의 주요 한계는 r입니다! = (2) (SEP) = (2) sqrt (pq / n), 따라서 4pq 또는 d는 2 입니다. 여기서 p는 w = 1 – y 관계와 결합된 각 모집단을 나타냅니다. 상황에 따라 우리 = p. 25이면 d = ± 0.05, 다음 n을 원합니다.= (4) (0.25 (0.75) (0.05) 2 = 더. 일반적으로 이 공식은 p가 절대적이지 않거나 약 1이거나 상대적인 것처럼 정확합니다(예: 0.05
특정 문자가 추정된 세그먼트 값 p를 갖지 않지만 여전히 의도하는 경우 – 오차 l을 포함한 마진으로 인한 점유율 추정, 그런 다음 유의미한 =를 취하십시오. 에게.5 또한 대략적인 연구 표본 크기는 n이 1/n 2 인 전략을 사용하여 추정할 수 있습니다. 어떤 이유로 에p를 사용하여 0, 05, deborah = / un (.05) 1 = 400보다 큰 d의 놀라운 오류를 정의하지 마십시오. 이는샘플 요청. 중심극한과 오류율 정리의 적용공유
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비율 표준 오차는 항상 개인의 비율과 관련하여 표본 비율의 일종으로 정의됩니다. 더 정확하게 말하면, 전체 유포 오류는 사실의 기존 편차의 추정치입니다. 둘 다 개인의 현재 분산 측정값이기 때문에 이러한 표준 편차로 인해 유사한 특성이 제공됩니다.
트랙 비율의 표준 오차(SE): (p(1-p) / n). 메모. 표본 크기가 증가하면 주 수요 오차가 감소합니다.
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