Standart hatalar ve Merkezi Limit Teoremi

R'de Örnekleme

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

Ortalama kupa puanlarının örnekleme dağılımı

Örneklem büyüklüğü beş olan ortalama kupa puanlarının yaklaşık örnekleme dağılımının histogramı.

Örneklem büyüklüğü 20 olan ortalama kupa puanlarının yaklaşık örnekleme dağılımının histogramı.

Örneklem büyüklüğü 80 olan ortalama kupa puanlarının yaklaşık örnekleme dağılımının histogramı.

Örneklem büyüklüğü 320 olan ortalama kupa puanlarının yaklaşık örnekleme dağılımının histogramı.

R'de Örnekleme

Merkezi limit teoreminin sonuçları

  • Bağımsız örneklemlerin ortalamaları yaklaşık normal dağılır.

Örneklem büyüklüğü arttıkça,

  • ortalamaların dağılımı normale daha çok yaklaşır ve

  • örnekleme dağılımının genişliği daralır.

R'de Örnekleme

Ana kitle ve örnekleme dağılımı ortalamaları

coffee_ratings %>%
  summarize(
    mean_cup_points = mean(total_cup_points)
  ) %>% 
  pull(mean_cup_points)
82.1512
Örneklem büyüklüğü Örneklem ortalamasının ortalaması
5 82.1496
20 82.1610
80 82.1496
320 82.1521
R'de Örnekleme

Ana kitle ve örnekleme dağılımı standart sapmaları

coffee_ratings %>%
  summarize(
    sd_cup_points = sd(total_cup_points)
  ) %>%
  pull(sd_cup_points)
2.68686
Örneklem büyüklüğü Örneklem ort. std sapma
5 1.1929
20 0.6028
80 0.2865
320 0.1304
R'de Örnekleme

Ana kitle std sapması / örneklem büyüklüğünün karekökü

Örneklem büyüklüğü Örneklem ort. std sapma Hesaplama Sonuç
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
R'de Örnekleme

Haydi pratik yapalım!

R'de Örnekleme

Preparing Video For Download...