Skip to main content
LibreTexts - Ukrayinska

10: Оцінка

Одним з основних застосувань статистики є оцінка параметрів населення за вибірковою статистикою. Наприклад, опитування може прагнути оцінити частку дорослих жителів міста, які підтримують пропозицію про будівництво нового спортивного стадіону. З випадкової вибірки з 200 людей 106 кажуть, що вони підтримують цю пропозицію. Таким чином, у вибірці 0,53 народу підтримали пропозицію. Це значення 0,53 називається точковою оцінкою частки населення. Вона називається точковою оцінкою, оскільки кошторис складається з одного значення або точки.

  • 10.1: Вступ до оцінки
    Одним з основних застосувань статистики є оцінка параметрів населення за вибірковою статистикою. Наприклад, опитування може прагнути оцінити частку дорослих жителів міста, які підтримують пропозицію про будівництво нового спортивного стадіону. З випадкової вибірки з 200 людей 106 кажуть, що вони підтримують цю пропозицію. Таким чином, у вибірці 0,53 народу підтримали пропозицію. Це значення 0,53 називається точковою оцінкою частки населення. Це називається точковою оцінкою.
  • 10.2: Ступені свободи
    Деякі оцінки базуються на більшій кількості інформації, ніж інші. Наприклад, оцінка дисперсії на основі розміру вибірки 100 базується на більшій кількості інформації, ніж оцінка дисперсії на основі розміру вибірки 5. Ступінь свободи (df) оцінки - це кількість незалежних фрагментів інформації, на яких базується оцінка.
  • 10.3: Характеристики оцінювачів
    У цьому розділі розглядаються дві важливі характеристики статистики, що використовуються в якості точкових оцінок параметрів: зміщення та варіативність вибірки. Упередженість стосується того, чи схильний оцінювач або перевищувати або занижувати параметр. Мінливість вибірки відноситься до того, наскільки оцінка варіюється від зразка до зразка.
  • 10.4: Моделювання зміщення та варіабельності
    Це моделювання дозволяє досліджувати різні аспекти розподілу вибірки. Коли він починається, в темі екрану відображається гістограма нормального розподілу.
  • 10.5: Інтервали довіри
  • 10.6: Вступ до довірчих інтервалів
    Довірчі інтервали дають більше інформації, ніж точкові оцінки. Довірчі інтервали для засобів - це інтервали, побудовані за допомогою процедури, яка буде містити населення означає певну частку часу, як правило, 95% або 99% часу. Ці інтервали називаються 95% і 99% довірчих інтервалів відповідно.
  • 10.7: Довірчий інтервал для середнього
    Коли ви обчислюєте довірчий інтервал на середньому, ви обчислюєте середнє значення вибірки, щоб оцінити середнє значення сукупності. Зрозуміло, що якби ви вже знали середнє значення населення, не було б необхідності в довірчому інтервалі. Однак, щоб пояснити, як будуються довірчі інтервали, ми будемо працювати назад і почати з припущення особливостей населення. Потім ми покажемо, як вибіркові дані можуть бути використані для побудови довірчого інтервалу.
  • 10.8: т Розподіл
    Розподіл tt дуже схожий на звичайний розподіл, коли оцінка дисперсії базується на багатьох ступенях свободи, але має відносно більше балів у хвостах, коли менше ступенів свободи. Тому розподіл tt є лептокуртичним. Розподіл t наближається до нормального розподілу зі збільшенням ступенів свободи.
  • 10.9: Моделювання довірчого інтервалу
  • 10.10: Різниця між засобами
    Набагато частіше дослідник цікавиться різницею між засобами, ніж конкретними значеннями самих засобів.
  • 10.11: Кореляція
  • 10.12: Пропорція
  • 10.13: Статистична грамотність
  • 10.E: Оцінка (вправи)