Tipps Zur Lösung Der Schätzung Des Mittleren Normalen Fehlers

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Wenn Sie die herkömmliche Standardfehlerschätzung gesehen haben, kann Ihnen das folgende Benutzerhandbuch helfen.

SE (Median) stellt 1,2533 × SE () dar, wobei: SE (Median) der Standardfehler des Medians ist, SE () normalerweise der Standardfehler dieses Mittelwerts ist.

SE (Median) ist gleich in Bezug auf 1,2533 × SE (), wobei: SE (Median) unser einfacher Fehler des Medians ist, SE () wahrscheinlich der Standardfehler des Basismittels ist.

Laut Wikipedia ist der mittlere Fehler aus einer Statistik die verallgemeinerte Varianz der dortigen Stichprobenverteilung oder alternativ eine Schätzung, um welche Standarddifferenz es sich handelt. Es gibt mehrere Konzepte in der Idee eines schönen Satzes, die früher beantwortet werden müssen, als fortzufahren:

Schauen wir uns zunächst Statistiken an, um ein Beispiel für die Auswertung eines realen Parameters zu sein. Beispielsweise würde Example davon ausgehen, dass x_bar eine Information ist, während die Leute denken, dass es sich um einen Parameter handelt. Da er normalerweise unbekannt ist, haben wir sicherlich Fakten, um ihn einzuschätzen. x_bar ist die unverzerrte Schätzung von µ.

Zweitens ist die Standardabweichung buchstäblich ein Maß für die Abweichung und mit ziemlicher Sicherheit die Quadratwurzel der Differenz. Es repräsentiert am häufigsten das Vertrauen in Ihre Vermutung und wird in Konfidenzintervallen, Hypothesenbewertungen usw. getragen.

Die Stichprobenverteilung schließlich ist die mit Statistiken verknüpfte Zufallsverteilung unter Zufallsstichproben. Nehmen wir ein Argument. Nehmen wir zum Beispiel an, dass wir den durchschnittlichen Anteil von Hochschulabsolventen am Einkommen in beiden Ländern zusammen mit den Vereinigten Staaten schätzen. Bevölkerung ist die Wachstumsrate aller Hochschulabsolventen. Es ist fast verrückt, Daten über alle Absolventen zu sammeln und ihr Einkommen zu überprüfen. Aus diesem Grund erkenne ich persönlich Stichproben aus der Hauptpopulation an und berechne die richtige Übersetzung der Stichprobe, um die Signifikanz der Population, µ, zu schätzen.

Dank der Theorie des zentralen Maximums ist es einfach, jede Fehlerquote abzuschätzen. Die Theorie argumentierte, dass sich die Aufteilung der Stichprobe weit vom Stichprobenmittel entfernt unabhängig von jeder Bevölkerungsverteilung einer bestimmten normalen Streuung nähert, wenn die Stichprobenanteile zunehmen. Darüber hinaus hat jede natürliche Verteilung einen Mittelwert, der hilfreich ist, wenn Sie den Mittelwert der Grundgesamtheit ermitteln müssen, und eine einheitliche Varianz ist das Standardergebnis, bei dem die Grundgesamtheit geteilt durch die zugehörige Quadratwurzel mit der Stichprobengröße n verbunden ist. Somit ist der Routinefehler des Mittelwerts die Abweichung dieser Stichprobenrate geteilt durch das größte Quadrat der ursprünglichen Stichprobengröße, g, wenn es hundert ist. Die Standardabweichung der Grundgesamtheit ist möglicherweise nicht bekannt. Bei einer zufälligen Verteilung kann jeder sofort das SEM erraten.

Leider gilt die Sortierung einschließlich Grenzwerttheorie von Central nicht für den Median in Bezug auf Sie, daher benötigen wir einige weitere Operationen, um den Median-Standardfehler aus einer einzelnen Stichprobe zu schätzen. Dann wird sich eine benutzerdefinierte Bootstrap-Strategie als nützlich erweisen.

Bootstrap wurde verwendet, um Abrufen und Ersetzen zu erzeugen. Wenn es auch einen wichtigen Grund gibt:

Wir können ganz einfach n Elemente dieser Konstruktion mit alternativen Lösungen nehmen. Hier erstellen wir ein neues Beispiel, das könnte auch sein:

mit fast jeder Art von Stichprobengröße gleich n. Führen Sie einen der folgenden Schritte aus, um eine eindeutige Bootstrap-Strategie zur Bewertung häufiger Fehler zu verwenden:

1, nehme n aus der gegebenen Auswahl als die letzte Auswahl:

2, wir wiederholen einige vor der Operation für Runden von Verfahren B, und ich bekomme gerade neue B-Tests mit Medianen von Probe B:

3, jetzt haben mehr oder weniger alle von ihnen eine empirische Verteilung auf die Mediane angefordert, sodass wir den verwenden können, um den täglichen Fehler der Mediane einer Person zu schätzen:

(2) Berechnen Sie den gesamten gemeinsamen Fehler, der die Standarddifferenz in Bezug auf die empirische Stichprobe ist: