Gratulacje!
Próbkowanie w R
Richie Cotton
Data Evangelist at DataCamp
Podsumowanie
Rozdział 1
- Podstawy próbkowania
- Błąd selekcji
- Próbkowanie pseudolosowe
Rozdział 3
- Wielkość próby i parametry populacji
- Tworzenie rozkładów próbkowania
- Przybliżone vs. rzeczywiste rozkłady próbkowania
- Centralne twierdzenie graniczne
Rozdział 2
- Proste próbkowanie losowe
- Próbkowanie systematyczne
- Próbkowanie warstwowe
- Próbkowanie grupowe
Rozdział 4
- Bootstrapping z pojedynczej próby
- Błąd standardowy
- Przedziały ufności
Najważniejsze wnioski
- Odchylenie standardowe rozkładu próbkowania statystyki (tj. błąd standardowy) jest dobrze przybliżane przez odchylenie standardowe rozkładu bootstrapowego tej statystyki.
- Obliczając przedziały ufności, można założyć, że rozkłady bootstrapowe są w przybliżeniu normalne.
Czas na ćwiczenia!
Próbkowanie w R
