Błędy standardowe i centralne twierdzenie graniczne

Próbkowanie w R

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

Rozkład próbkowania średniej punktów za filiżankę

Histogram przybliżonego rozkładu próbkowania średniej punktów za filiżankę przy rozmiarze próby wynoszącym pięć.

Histogram przybliżonego rozkładu próbkowania średniej punktów za filiżankę przy rozmiarze próby wynoszącym 20.

Histogram przybliżonego rozkładu próbkowania średniej punktów za filiżankę przy rozmiarze próby wynoszącym 80.

Histogram przybliżonego rozkładu próbkowania średniej punktów za filiżankę przy rozmiarze próby wynoszącym 320.

Próbkowanie w R

Konsekwencje centralnego twierdzenia granicznego

  • Średnie niezależnych prób mają w przybliżeniu rozkład normalny.

W miarę wzrostu rozmiaru próby:

  • rozkład średnich coraz bardziej zbliża się do normalnego,

  • szerokość rozkładu próbkowania maleje.

Próbkowanie w R

Średnie populacji i rozkładu próbkowania

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

82.1512
Rozmiar próby Średnia próbkowania
5 82.1496
20 82.1610
80 82.1496
320 82.1521
Próbkowanie w R

Odch. std. populacji i rozkładu próbkowania

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

2.68686
Rozmiar próby Odch. std. średniej próby
5 1.1929
20 0.6028
80 0.2865
320 0.1304
Próbkowanie w R

Średnia populacji podzielona przez pierwiastek rozmiaru próby

Rozmiar próby Odch. std. średniej próby Obliczenie Wynik
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
Próbkowanie w R

Czas na ćwiczenia!

Próbkowanie w R

Preparing Video For Download...