Genehmigt: Fortect
In diesem Leitfaden werden wir beide einige potenzielle Ursachen identifizieren, die das standardmäßige 2-fache Konfidenzintervall für schwerwiegende Fehler hervorrufen können, und dann einige mögliche Korrekturen identifizieren, mit denen der Kunde versuchen kann, das Problem zu beheben.
Präsentation
Lernziele: Sie erkennen die ideale mittlere Fehlerrate, die proportionale Fehlergebühr, sprechen über Bereiche und Konfidenzintervalle. Zu den ursprünglichen Sektoren gehörten Bewertungsstatistiken. In diesem Abschnitt wird untersucht, wie genau diese Schätzungen sein können. Bitte lesen Sie jede unserer folgenden Ressourcen.
Ressourcentext
Unterdurchschnittlicher Standard
Eine Reihe aufgrund von Testsamples aus der Allgemeinbevölkerung sind nicht mehr identisch. Sie zeigen zufällige Abweichungen von mehreren, und das Muster kann pro Signifikanz geringfügig sein. Zum Beispiel wird der tatsächliche Satz von Proben im Körpertemperaturbereich einer Person gesunder Menschen von einem zum nächsten nur sehr wenig abweichen, dennoch sind derzeit die Unterschiede zwischen den systolisches Blut werden die Stressproben einer Banane groß sein. Somit hängt die Diversifizierung zwischen den Stichproben teilweise von der spezifischen Größe der Bevölkerungsstreuung ab, aus der das Unternehmen gezogen werden kann. Darüber hinaus ist bekannt, dass eine kompakte Stichprobe ein deutlich weniger eindeutiger Indikator für die Grundgesamtheit ist, aus der sie letztendlich gezogen wurde, als eine große Stichprobe. Mit anderen Worten, je mehr Personen in der Stichprobe ausgewählt werden, desto wahrscheinlicher ist es, dass die Stichprobe oft unzählige Zahlen genau wiedergibt, sofern für die Stichprobe eine Zufallsstichprobe empfohlen wird. Folglich, wenn zwei oder mehr Gerichte aus der allgemeinen Bevölkerung genommen werden, sind sie sich umso ähnlicher, je ähnlicher sie sind. Somit beruhen die Unterschiede zwischen den Stichproben auch teilweise auf der Stichprobengröße. Wenn wir Tests aus einer Fernsehsendung machen und einen Durchschnitt berechnen, einschließlich der Beobachtungen in jeder, haben wir Ihre reguläre Serie.
Diese Durchschnittswerte stimmen normalerweise überein. Sie haben eine große wahre Normalverteilung, und oft sind sie es, leider, selbst wenn ihre Beobachtungen sie heute von Menschen erhalten haben, sind sie es nicht. Vielleicht lässt sich dies mathematisch werden und ist als “Zentraler Restraints-Theorem” bekannt. Die Serie von Ausreißern hat wie die Beobachtungszeiträume über die gesamte Stichprobe eine einzige Standardabweichung. Der Song-Mittelwert-Kriterienfehler ist eine Schätzung der Standardalternative, die aus der Natur einer bedeutenden großen Anzahl von Stichproben aus dieser Population abgeleitet werden kann.
Wie oben erwähnt, variieren die Mittelwerte bei der Auswahl von Zufallsstichproben mit allgemeinen Personen von Person zu Person. Die Variation hängt von der Variation ab, die mit der Verwendung der Population und der Größe dieser Teilmenge verbunden ist. Wir kennen die Gesamtveränderung der Grundgesamtheit nicht, daher verwenden wir die Veränderung unserer Stichprobe als Projektion. Dies spiegelt sich wahrscheinlich in der Abweichung von der Norm wider. Wenn wir nun den Typ der großen Standarddifferenz durch die Quadratwurzel der zahlverknüpften Beobachtungen im Modell dividieren, erhalten wir ein Angebot für den Fehler der mittleren Norm. Es ist von unschätzbarem Wert zu wissen, dass wir keine doppelten Stichproben anzeigen, um Ihnen zu helfen, den Standardfehler zweifelsfrei abzuschätzen; infoEs gibt gerade genug Informationen zu einer Probe. Oft ist jedoch die Idee, dass meine Frau und ich erwarten würden, dass sich ein bestimmtes Mittel rein zufällig verändert, wenn wir ihnen erlauben, auf diese Weise wiederholt zufällig ausgewählte Proben aus dem Set zu nehmen.
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Ein gerades Dutzend Fall Ein Hausarzt untersuchte den diastolischen Blutdruck bei Männern zwischen 20 und 47 Jahren oder unterscheidet sogar zwischen einem Drucker und einem großen Landarbeiter. Dazu nahm sie eine funktionale Art Zufallsstichprobe von 72 Druckern und daraus resultierenden 72 Landarbeitern und berechnete den Mittelwert ganz zu schweigen von der Standardabweichung wie in Tabelle 1 gezeigt. Tabelle 1: Mittlere diastolische Blutdruckwerte für Drucker und Landwirte
Um die Standardabweichungen von zwei durchschnittlichen Blutstresswerten zu berechnen, ist dies die Standardabweichung. Der für jede Probe geeignete Wert wird durch die Quadratbasis der Beobachtungen in dieser Erfahrung dividiert. 
Auch diese Fehler können verwendet werden, um die Signifikanz der Differenz um den doppelten Mittelwert der mit einer Empfehlung verbundenen Standardfehler zu testen, sodass wir auch einen bekannten prozentualen Fehler verwenden oder können berechnen großen angemessenen Anteil. Hier wird die Größe der Marke die Größe des Anforderungsfehlers beeinflussen, aber der Grad der Variation wird definitiv durch den Wert des Prozentsatzes oder des Inventars in der Bevölkerung selbst gezählt, aber wir brauchen eigentlich auch kein Maß für die Standardausgabe. Beispiel 2 Ein älterer Bewohner einer riesigen Krankenhausstation untersucht eine akute Blinddarmentzündung bei Menschen, die 67 Jahre oder älter sind. Als Ausgangseinschätzung wird die Anamnese der letzten zehn Jahre untersucht und festgestellt, welche Experten von 120 Patienten dieser Altersgruppe Spezialisten beanspruchen und diese Gruppe während der Operation eine bestätigte Identifizierung vornimmt, 73 (60,8%) und 47 die meisten Frauen (39,2%) erhielten Männer. Wenn p eine Zahlung ist, d.h. O 100-p hilft einem anderen. Der standardisierte Fehler unter jedem dieser Prozentsätze wird dann verwendet, da (1) sie multipliziert, (2) das Produkt durch eine Zahl geteilt wird, normalerweise in der Stichprobe, und sowie (3) die Quadratwurzel gezogen wird:
Kontrollbereiche
Swinscow und Campbell (2002) beschreiben 140 Neugeborene, die eine korrekte mittlere Urinausscheidung von 2,18 mmol / 24 Stunden hatten, mit einer Ausgabe von 0,87 vom Standard. Die Punkte, von denen 95% der neuen Beobachtungen enthalten sind, sind 2,18 (1,96, wieder zurück Button 0,87), was ein Intervall von 0,48 ergibt, um tatsächlich 3,89 zu erreichen. Eines der Kinder wies eine Bleikonzentration im Urin von knapp über 4,0 mmol/Tag auf. Diese Aussage ist größer als 3, sodass 89 nur in die Richtung von 5% der Beobachtungen früherer 95%-Wahrscheinlichkeit fallen. Wir können sagen, dass die Wahrscheinlichkeit, dass die meisten dieser Sichtungen auftreten, 5 % betragen kann. Eine andere Betrachtungsweise: Wenn Sie zufällig einen Tic aus 140 auswählen, beträgt das Risiko, dass der primäre Schwerpunkt eines allgemein urinierenden Kindes größer als 3,89 oder alternativ kleiner als 6,48 ist, 5 %. Diese Wahrscheinlichkeit wird hauptsächlich als Bruchteil einer unverwechselbaren Person ausgedrückt und nicht als 100, und wird so geschrieben, dass p <0,05. Somit legen Standardabweichungen nahe, wie die Abnahme ausfallen kann, mit der Aussagen über die Wahrscheinlichkeit getroffen werden können. Einige davon sind in "Craps" 2 am Krankenbett aufgeführt
So stufen Sie die Wahrscheinlichkeit ein, jemanden zu finden, der definitiv übergewichtig ist.
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Sie können auf die gleiche Weise mit Mittelwert- und Lauf-der-Mill-Standardfehlern umgehen. Wenn die Menge der Produkte genommen und jedes Mittel gemittelt wurde, sollte wahrscheinlich festgestellt werden, dass 95% der Mittelwerte tatsächlich im Bereich von zwei der oben genannten Standardfehler liegen, und zwei weiterhin meinen Durchschnitt dieser Mittelwerte lesen.
Um das 95 %-Konfidenzintervall zu berechnen, erhalten Sie zuerst den grundlegenden Mittelwert und den Standardfehler: M nähert sich (2 + 3 + 5 + guter einfacher Grund, warum + 9) / 5 = 5. σ M = co Es entspricht 1,118. Die Linie 95 kann gefunden werden, indem ein natürlicher Verteilungsrechner implementiert wird und angegeben wird, welche schattierten Bereiche normalerweise 0,95 sind, und beschreiben, dass die Fläche zwischen den Grenzpunkten zunehmen sollte.
Das Konfidenzintervall entspricht einem oder zwei Fehlerinkrementen, und der mit Fehlern verbundene Spielraum beträgt ungefähr zwei Standardfehler (für 95 % Konfidenz). Der Standardfehler ist eigentlich die reguläre Abweichung geteilt durch die Serre-Wurzel der spezifischen Stichprobengröße.
