Errori standard e Teorema del Limite Centrale

Campionamento in R

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

Distribuzione campionaria dei punti in tazza medi

Istogramma della distribuzione campionaria approssimata dei punti in tazza medi con dimensione campione 5.

Istogramma della distribuzione campionaria approssimata dei punti in tazza medi con dimensione campione 20.

Istogramma della distribuzione campionaria approssimata dei punti in tazza medi con dimensione campione 80.

Istogramma della distribuzione campionaria approssimata dei punti in tazza medi con dimensione campione 320.

All'aumentare della dimensione campionaria,

coffee_ratings %>%
  summarize(
    mean_cup_points = mean(total_cup_points)
  ) %>% 
  pull(mean_cup_points)

82.1512

Dimensione campione	Media delle medie campionarie
5	`82.1496`
20	`82.1610`
80	`82.1496`
320	`82.1521`

coffee_ratings %>%
  summarize(
    sd_cup_points = sd(total_cup_points)
  ) %>%
  pull(sd_cup_points)

2.68686

Dimensione campione	Dev. std delle medie	Calcolo	Risultato
5	`1.1929`	`2.68686 / sqrt(5)`	`1.2016`
20	`0.6028`	`2.68686 / sqrt(20)`	`0.6008`
80	`0.2865`	`2.68686 / sqrt(80)`	`0.3004`
320	`0.1304`	`2.68686 / sqrt(320)`	`0.1502`

Campionamento in R