Erori standard și Teorema Limitei Centrale

Eșantionare în R

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

Distribuția de eșantionare a mediei punctajelor

Histogramă a distribuției de eșantionare aproximative a mediei punctajelor, dimensiunea eșantionului 5.

Histogramă a distribuției de eșantionare aproximative a mediei punctajelor, dimensiunea eșantionului 20.

Histogramă a distribuției de eșantionare aproximative a mediei punctajelor, dimensiunea eșantionului 80.

Histogramă a distribuției de eșantionare aproximative a mediei punctajelor, dimensiunea eșantionului 320.

Eșantionare în R

Consecințele teoremei limitei centrale

  • Mediile eșantioanelor independente au distribuții aproximativ normale.

Pe măsură ce dimensiunea eșantionului crește,

  • distribuția mediilor se apropie tot mai mult de o distribuție normală, și

  • lățimea distribuției de eșantionare se îngustează.

Eșantionare în R

Mediile: populație și distribuție de eșantionare

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

82.1512
Dimensiune eșantion Media mediilor eșantionului
5 82.1496
20 82.1610
80 82.1496
320 82.1521
Eșantionare în R

Abaterile standard: populație și distribuție de eșantionare

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

2.68686
Dimensiune eșantion Abat. std. a mediei eșantionului
5 1.1929
20 0.6028
80 0.2865
320 0.1304
Eșantionare în R

Media populației împărțită la rădăcina dimensiunii eșantionului

Dimensiune eșantion Abat. std. a mediei eșantionului Calcul Rezultat
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
Eșantionare în R

Să exersăm!

Eșantionare în R

Preparing Video For Download...