In diesem Benutzerhandbuch werden wir einige mögliche Ursachen identifizieren, die Standardfehler oder Konfidenzintervalle verursachen können, und dann nachdenken . mögliche Lösungen, bei deren Lösung Sie versuchen können.
Empfohlen
Der Standardfehler der Schätzung ist die Abkürzung für die Standardabweichung meiner Verteilung des Apr-Parameters, den Sie schätzen. Vertrauensbetrag von Zeitintervallen sind Quantile des Ausschlusses des Parameters, der durch Interesse erzeugt wird, wo immer Sie ihn schätzen, zumindest in der Nähe des Häufigkeitsparadigmas.
Eine andere Möglichkeit, um den sequentiellen Fehler endgültig zu berücksichtigen, besteht darin, pro Maß die Genauigkeit der Stichprobenursache zu verwenden. Der Standardfehler ist in den meisten Fällen nützlich, um das Konfidenzintervall zu kalibrieren. Für eine große Stichprobe wird das 95%-Konfidenzintervall normalerweise ohnehin als 1,96 × SE in der Nähe des spezifischen Mittelwerts erhalten.
Präsentation
Wie finden Sie den Standardfehler und auch das Konfidenzintervall?
SE = (Obergrenze – Untergrenze) / 3,92. 95 % KI. Teilen Sie für 90 %-KIs durch 3,29 und für 99 %-KIs durch 5,15.
Lernziele: Sie lernen den Konformationsfehler mit dem Mittelwert, den entsprechenden Anteilssatzfehler, Kontrollbereiche und Konfidenzereignisse kennen. In einem bestimmten vorherigen Abschnitt wurden Schätzungen anhand von Statistiken vorgenommen. In diesem Abschnitt wird die Tiefe dieser Bewertungen untersucht. Bitte lesen Sie den folgenden Ressourcentext sofort.
Ressourcentext
Durchschnitt ist die Fehlerrate
Ist der Standardfehler im Wesentlichen dasselbe wie das Konfidenzintervall?
< br>
Die Anzahl der aus der Grundgesamtheit entnommenen Stichproben ist nicht Ihre aktuelle. Sie geben innerhalb der Variation eine Eins-zu-Eins-Chance, und die Variation kann geringfügig oder möglicherweise erheblich sein. Zum Beispiel wird eine Kette von Proben, die mit der Körpererwärmung gesunder Menschen verbunden sind, eine leichte Abweichung voneinander aufweisen, aber der Unterschied bei Proben, die sich auf den systolischen Blutdruck beziehen, kann zweifellos hoch sein. Somit hängt die Streuung zwischen den Stichproben fast teilweise von der Menge ab, die in der Version der Grundgesamtheit enthalten ist, aus der sie im schlimmsten Fall gezogen wird. Darüber hinaus ist es einfach allgemein bekannt, dass eine Menge einer kleinen Stichprobe im Gegensatz zu einer großen Stichprobe eine unglaublich vage Vorstellung von dem Kundenstamm gibt, aus dem sie zuvor gezogen wurde. Mit anderen Worten, je mehr Personen in die Stichprobe einbezogen werden, desto wahrscheinlicher ist es, dass die Stichprobe die gesamte Bevölkerung genau repräsentiert, vorausgesetzt, dass ein No-Target-Prozess verwendet wird, um die Stichprobe zu erreichen. Im Allgemeinen bedeutet das alles, dass, wenn ein oder zwei weitere Illustrationen aus der Population entnommen werden, sie umso wahrscheinlicher ähnlich sind, je größer sie sein können – wiederum unter der Annahme, dass alle zufälligen Stichprobenmanöver verwendet werden. … Der Unterschied zwischen Stichproben hängt also auch nur von der Größe dieser wiederum Stichprobe ab. Wenn wir als Beispiel Fernsehsendungen zählen und die Beobachtung der meisten von uns benötigen, haben einige von uns mehrere Möglichkeiten.
Normalerweise folgen sie einer normalen Verteilung, und sie tun dies gelegentlich unabhängig von den Beobachtungen, von denen sie erhalten werden. Dies lässt sich mathematisch nachweisen und ist dank des „Zentralfokus-Theorems“ bekannt. Die TV-Serie der Mittelwerte, ähnlich der Beobachtungsreihe in jeder Stichprobe, weist eine entsprechende Standardabweichung auf. Der durch einen Stichprobenmittelwert erzeugte Standardfehler a ist ein Schätzwert, der die große Standarddifferenz beinhaltet, die normalerweise aus dem Mittelwert einer großen Anzahl von viel mehr Stichproben aus dieser Grundgesamtheit entwickelt wird.
Empfohlen
Läuft Ihr PC langsam? Haben Sie Probleme beim Starten von Windows? Verzweifeln Sie nicht! Fortect ist die Lösung für Sie. Dieses leistungsstarke und benutzerfreundliche Tool diagnostiziert und repariert Ihren PC, erhöht die Systemleistung, optimiert den Arbeitsspeicher und verbessert dabei die Sicherheit. Warten Sie also nicht - laden Sie Fortect noch heute herunter!
Wie oben beschrieben, werden sich die Stichprobenmittelwerte aus der entschiedenen Grundgesamtheit sicherlich unterscheiden. Die Variation hängt von einer Gesamtvariation in der Grundgesamtheit und der Stichprobengröße ab. Anstatt die Veränderung aus der Grundgesamtheit zu ermitteln, verwenden wir die Veränderung in einer Art Stichprobe als Schätzung. Dies führt zu einer altmodischen Abweichung. Wenn wir nun die Standardversion durch die große Standardabweichung des Beobachtungsvolumens in der Stichprobe dividieren, erhalten wir eine weitere Schätzung des Standardfehlers unseres extrem eigenen Mittelwerts. Es ist wichtig zu wissen, dass ich persönlich kein Thema bin. Wir nehmen keine wiederholten Rezepte, um den Standardfehler abzuschätzen. es gibt oft genug Informationen in einer Prüfung. Das Konzept ist jedoch, dass wir die Bevölkerung in der Vergangenheit wiederholt und von Zeit zu Tag getestet haben. So erwarten wir definitiv, dass sich Signify auf rein zufälliger Basis ändert.
Beispiel 1: Ein Gewohnheitsarzt testet, ob sich der diastolische Blutdruck bei einem Mann im Alter zwischen 20, 44 und Druckern und Landarbeitern unterscheidet. Dazu nahm sie Musik von 72 Fotodruckern und 48 Ställen auf und errechnete den Mittelwert aufgrund der Tatsache sowie Standardabweichungen wie in Hotelzimmer 1 dargestellt. Tabelle 1: Mittlerer diastolischer Blutdruck bei Druckern und Landwirten
| Handynummer | Mittlerer diastolischer Blutdruck (mmHg) | Standard (mmHg) | |
| Drucker | 72 | achtundachtzig | 4,5 |
| Landwirte | 48 | neunundsiebzig | 4.2 |
Ist der Konfidenzprozess besser als die Standardabweichung?
Um die Konformitätsfehler der beiden Grundwerte zu berechnen Blutwerte, die spezifische erforderliche Abweichung der einzelnen Proben werden in der Quadratwurzel der Hauptzahl in Beobachtungen in der Probenart getrennt. 
Diese Standardfehler können verwendet werden, um anzuzeigen, wie wichtig es ist, die Unterschiede zwischen ihnen zu untersuchen. Standardfehler des Anteils Jede Art von Prozent So wie wir leicht einen Standardfehler berechnen können, indem wir den Mittelwert betrachten, können viele auch den Standardfehler berechnen, der mit dem Prozentsatz a oder dem Anteil verbunden ist. Hier sollte der Stichprobenaspekt die Größe hinter der Streuung des Fehlers beeinflussen können, aber der Pot of Diversity wird durch einen Wert bestimmt, der mit dem Prozentsatz oder Anteil der Bürger selbst zusammenhängt, und daher bräuchten wir normalerweise keine Schätzung der Standardabweichung. Beispiel Paar Ein erfahrener Registerchirurg eines großen Gesundheitsdienstleisters untersucht eine akute Blinddarmentzündung bei einer Bevölkerung ab 65 Jahren. Als funktionale Vorschulung schaut er sich ambulante Fallakten aus fraglos den letzten zehn Jahren an und findet heraus, dass 100 oder) Männer, bzw. Wenn p der eigene Prozentsatz ist, dann ist 100-p anders. Wenn Sie also nicht zahlen, stolpern Sie über den Fehler jeder Person für diese Prozentsätze, indem Sie (1) diese Prozentsätze multiplizieren, (2) das virtuelle Produkt durch die Zahl in Ihrer Stichprobe dividieren und als Folge (3) die Quadratwurzel daraus ziehen Pflanzengarten:
Referenzbereiche
Ist Standardfehler oder Konfidenzintervall besser?
Swinscow und Campbell (2002) 140 Kinder mit einer vertrauenswürdigen Bleikonzentration im Urin von 2,18 mmol / 20 h mit einer Standardabweichung von 0,87 darstellen. Die Punkte, die 95 % der tatsächlichen Ergebnisse abdecken, sind 2,18 (1,96c 0,87), was einer Länge von 0,48 entspricht, wenn Sie 3,89 benötigen. Eines der Kinder hatte Bleiwerte im Urin von knapp über 4,0 mmol / Tag. Dieses Argument ist sehr viel größer als 3,89 und passt daher auf alle über 5 % der Ergebnisse außerhalb einer Wahrscheinlichkeit von 95 %. Somit können wir alle sagen, dass die Wahrscheinlichkeit einer an diesen Beobachtungen anhaftenden 5% beträgt. Eine andere Möglichkeit, dies zu betrachten, besteht darin, zu sehen, dass die Stufe, bei der die Bleikonzentration im Urin eines vollständigen Kindes größer als 3,89 oder ganz sicher ungleich 0,48 ist, 5 % beträgt, wenn Sie sich für eines der 140 stärksten Kinder entscheiden. Diese Wahrscheinlichkeit wird normalerweise als eine Art Prozent von 1 ausgedrückt, nicht weniger als 100, und wird einfach als p < 0,05 geschrieben. Der Weg So setzen wesentliche Abweichungen die Grenzen, die verschiedene Aussagen über die Wahrscheinlichkeit machen können. Einige davon sind ausführlich in Tabelle 2 aufgeführt. Tabelle 2: Wahrscheinlichkeiten zwischen mehreren Duplikationen der Standardabweichung für fast alle realistischen Verteilungen 0.27) 0px 0px 0.25em, rgba(90, 125, 188, 0.05) 0px 0.25em 1em;padding:20px 10px 20px 10px;">
Warum erhalten wir einen Standardfehler für Vertrauen Intervall?
Wenn wir nun eine Unsicherheit nahe der Annäherung an den Mittelwert angeben müssten, geben wir den Benchmark-Fehler des Mittelwerts an. Standardfehler können sehr nützlich sein, um ihr Konfidenzintervall zu berechnen. Für eine große Stichprobe wird der perfekte Konfidenzzeitraum von 95 % erhalten, da die Schätzungen häufig 1,96 × SE auf beiden Seiten jedes Mittels betragen.
