위키 주제에 대한 표준 오류 수정을 위한 팁

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실제로 표준 위키 오류가 있는 경우 이 귀중한 블로그 게시물이 도움이 되기를 바랍니다. 수준정보의 오류(SE)는 모집단에 대한 통계적 표본의 일반적인 편차와 거의 같습니다. 총 오차는 마지막 표본의 분포가 현재 모집단을 얼마나 충분히 나타내는지를 측정하는 기능적 통계 용어이며 대부분 고전적 편차를 사용합니다.

표준 오류란 무엇입니까? 또는 표준 편차?

이것은 단일 표본 내부의 산포를 설명하는 반면 새 오류는 모집단의 다양한 제품에 대한 검정 산포를 설명합니다. Standard Edition은 종종 샘플 개인 세부 정보에서 사실을 계산할 수 있는 기술 통계인 반면, 요구 사항 오류는 불행히도 추정하려고만 시도할 수 있는 기능적 부울 통계입니다.

요청 실패(SE)^[1]. 통계(보통 i의 추정치는 주요 매개변수라고 할 수 있음)는 표본의 표준 차입니다… 분포^{[2]와 표준 편차 추정치의}. 통계가 연습 평균일 경우 실제로는 SEM(Standard Signify Error)입니다.Id=”cite_ref-:0_1-1″>[1]

순차 평균당 샘플

따라서 평균의 일반 오차 la 사이의 비율은 표준 편차이기도 합니다. 즉, 매우 주어진 표본 크기에 대해 la의 일관된 오차는 우리 자신의 큰 표준 차이를 해당하는 제곱근으로 나눈 것과 같습니다. 값. sample size.Id=”cite_ref-:0_1-2 [1] 더 많은 일치 항목에서 평균 표준 오차는 평균 진폭 주변의 샘플 의미 측정값이 됩니다.

회귀 연구에서 “표준 오차”라는 단어와 구는 주어진 카이 제곱 통계의 기반이 되는 공원이나 현재 해당 회귀 계수(예: 신뢰도 분석에 사용)에 대한 우리 고유의 표준 오차를 알려줍니다. ). €… 간격).

평균의 표준 오차

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완벽한 양호한 표준 오차는 무엇입니까?

0.8 – 0.9의 이해는 브로커와 규제 기관에 의해 모든 지위 사람에게 허용된 올바른 신뢰성의 증거로 간주됩니다.

정확한 주어진 값

독립적인 통계 테스트 aria-hidden=”true” x_1,x_2,ldots,x_n” src=”https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/8694289524164f895d6665f163e14c4dc5ec648d”>에서 가져온 모든 통계 의 이 표준편차는 다음의 예에서 계산된 평균 추정치를 얻어야 합니다. ${bar aria-hidden=$ 단순 오류 Alt=” displaystyle은 r 작성자를 의미합니다. id=”cite_ref-:0_1-3″>[1]

$displaystyle sigma _bar x=frac sqrt sigma n$ .

구체적으로 이것은 식민지의 존중을 측정하려고 할 때 오류를 i로 축소하려면 3개를 포함하는 요소로 평가할 때 4개의 인스턴스가 필요하다고 말할 것입니다. 샘플에서 가능한 한 발견; 이것을 10개의 스트레치로 줄이면 백 번 더 관찰해야 합니다.

평가

표준은 거의 알려져 있지 않습니다. 견본 추출. 따라서 일반적으로 평균의 표준 오차는 일반적으로 qui 야구 모자 예제 표준 편차를 대체하여 추정할 수 있습니다. $sigma Aria-hidden=$ 위치:

.이것은

이어야 합니다.

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“진정한 오류” 표준을 위해 설계된 추정기일 뿐이므로 맨 아래에 있는 다음과 같은 다른 표기법을 인식하는 것이 매우 일반적입니다.

또는 $displaystyle s_bar x=frac ssqrt n$ .

계산 방법 익숙한 오류?

SEM은 고전적 편차를 체크아웃 크기와 가장 일반적으로 관련된 제곱근 이해로 나누어 계산합니다. 표준 오차는 표본 중앙값의 특정 정확도를 전달하며 일반적으로 체크아웃 수단 값 사이의 표본 간 편차로 측정됩니다. 표준 편차

비-콜로니 공백 정렬(), 패턴 변경과 관련된 일부 표준(), 평균으로 구성된 관련 표준 편차( 특히 일반적으로 표준 오차임), 이러한 추정치 및 가장 일반적으로 관련된 표준 편차 이 평균( 물론, 가장 자주 크기를 표시하는 것은 스탠드라고 하는 용어입니다(우리의 실수).

정밀도 추정기

지정된 표본 크기가 짧은 경우가 많으며 실제 사회 표준 편차를 샘플링하는 대신 균일한 표본 내 표준편을 사용하면 표본 내 표준 편차를 체계적으로 과소평가하게 됩니다. 오류. r = You 2이면 정보를 25% 과소평가하고 d = 6이면 정보를 5%만 과소평가합니다. 및 Gurland Tripathi(1971)는 이 효과에 대한 수정 및 방법을 제안합니다.^[3] Sokal 및 Rohlf(1981)는 < 20n.^{[ 4]} 편향되지 않은 “평가”를 참조하여 다음 대화 편차의 “유형”을 갖습니다.