Дистрибуција узорковања

Шта је подјела узорковања?

Дистрибуција узорковања је расподјела вероватноће статистике добијене путем великог броја узорака узетих из одређене популације. Дистрибуција узорковања дате популације је расподјела фреквенција различитих различитих исхода који би се евентуално могли догодити за статистику популације.

Разумевање дистрибуције узорака

Много података које су прикупили и користили академици, статистичари, истраживачи, трговци, аналитичари итд. Заправо су узорци, а не популације. Узорак је подмножа популације. На пример, медицински истраживач који је желео да упореди просечну тежину свих беба рођених у Северној Америци од 1995. до 2005. са онима рођеним у Јужној Америци у истом временском периоду не може у разумном року да извуче податке за целокупну популацију преко милион порођаја који су се догодили током десет година. Уместо тога, користиће само тежину, рецимо, 100 беба, на сваком континенту да донесе закључак. Тежина 200 употребљених беба је узорак, а просечна тежина израчуната је просечна вредност узорка.

Сада претпоставимо да уместо узимања само једног узорка од 100 тегова новорођенчади са сваког континента, медицински истраживач узима понављане случајне узорке из опште популације и израчунава просечну вредност узорка за сваку групу узорака. Дакле, за Северну Америку он извлачи податке за 100 тежина новорођенчади снимљених у САД-у, Канади и Мексику на следећи начин: четири 100 узорака из одабраних болница у САД, пет 70 узорака из Канаде и три 150 записа из Мексика, укупно од 1200 тежина новорођених беба групираних у 12 сетова. Такође прикупља узорке података о 100 рођених тегова из сваке од 12 земаља Јужне Америке.

Сваки узорак има своју средњу вриједност узорка, а расподјела средстава узорка позната је као подјела узорка.

Просечна тежина израчуната за сваки скуп узорака је расподјела узорка средње вриједности. Из узорка се не може израчунати само средња вредност. Из статистичких података могу се израчунати остале статистике, као што су стандардно одступање, одступање, пропорција и распон. Стандардна девијација и варијанца мере променљивост дистрибуције узорковања.

Број посматрања у популацији, број посматрања у узорку и поступак коришћења за извлачење скупа узорака одређују варијабилност расподеле узорка. Стандардно одступање дистрибуције узорковања назива се стандардном грешком. Док је средина расподјеле узорка једнака просјеку популације, стандардна грешка зависи од стандардног одступања популације, величине популације и величине узорка.

Знајући колико су средње величине сваког узорка раздвојене једна од друге, а од просечне популације дат ће податак колико је просек просека узорка у односу на просечну популацију. Стандардна грешка расподјеле узорка опада како се величина узорка повећава.

Посебна разматрања

Популација или један узорак скупа бројева имаће нормалну дистрибуцију. Међутим, пошто расподјела узорковања укључује више скупова опажања, она неће нужно имати звонасто закривљен облик.

Слиједећи наш примјер, просјечна тежина беба у Сјеверној и Јужној Америци има нормалну расподјелу, јер ће неке бебе имати прекомјерну тежину (испод средње вриједности) или прекомјерну тежину (изнад средње вриједности), а већина беба ће пасти између (око средње вриједности) ). Ако је просечна тежина новорођенчади у Северној Америци седам килограма, просечна тежина узорка у сваком од 12 сетова посматрања узорака за Северну Америку биће такође близу седам килограма.

Међутим, ако прикажете графикон сваког од просека израчунатих у свакој од 1.200 узорачких група, резултирајући облик може резултирати уједначеном расподелом, али тешко је са сигурношћу предвидети какав ће бити стварни облик. Што више узорака истраживач користи од популације од преко милион тежинских података, то ће више граф почети формирати нормалну дистрибуцију.

• Дистрибуција узорковања је расподјела вероватноће статистике добијене путем великог броја узорака узетих из одређене популације.
• Дистрибуција узорковања дате популације је расподјела фреквенција различитих различитих исхода који би се евентуално могли догодити за статистику популације.
• Много података које су прикупили и користили академици, статистичари, истраживачи, трговци и аналитичари заправо су узорци, а не популације.

Упоредите инвестиционе рачуне Име добављача Опис Откривање оглашивача × Понуде које се појављују у овој табели су од партнерстава од којих Инвестопедиа прима накнаду.

Сродни услови

Како раде стандардне грешке Стандардна грешка је стандардно одступање узорка популације. Он мери тачност с којом узорак представља популацију. више Шта је теорема централне границе (ЦЛТ)? Централна гранична теорема каже да расподјела узорка значи приближну нормалној расподјели како величина узорка постаје већа. више Дефиниција Т-теста Т-тест је врста инференцијалне статистике која се користи да се утврди да ли постоји значајна разлика између средстава две групе, која могу бити повезана у одређеним карактеристикама. више Разумевање статистике становништва У статистици је популација цео базен из којег се узима статистички узорак. Становништво се може односити на читаву групу људи, предмете, догађаје, посете болници или мерења. више Како раде непараметријске статистике Непараметријске статистике односе се на статистичку методу у којој се подаци не захтевају да би се прилагодили нормалној дистрибуцији. Поредак се не сме мењати. више Разумевање тестова с две стране: Двострани тест је статистички тест у којем је критично подручје дистрибуције двострано и тестира је ли узорак већи или мањи од одређеног распона вриједности. више партнерских веза