Primeri intervalov zaupanja za sredstva

click fraud protection

Eden glavnih delov inferencialne statistike je razvoj načinov izračuna intervali zaupanja. Intervali zaupanja nam omogočajo, da ocenimo populacijo parameter. Namesto da bi rekli, da je parameter enak natančni vrednosti, rečemo, da parameter spada v območje vrednosti. Ta razpon vrednosti je običajno ocena, skupaj z mejo napake, ki jo dodamo in odštejemo od ocene.

Vsakemu intervalu je priložena raven zaupanja. Raven zaupanja meri merilo, kako pogosto na dolgi rok metoda, uporabljena za pridobitev našega intervala zaupanja, zajame resnični populacijski parameter.

Pri učenju statistike je koristno videti nekaj primerov. Spodaj si bomo ogledali nekaj primerov intervalov zaupanja o povprečni populaciji. Videli bomo, da je metoda, ki jo uporabljamo za oblikovanje intervala zaupanja o srednji vrednosti, odvisna od nadaljnjih informacij o naši populaciji. Način, ki ga uporabljamo, je odvisen od tega, ali poznamo standardni odklon prebivalstva ali ne.

Izjava o težavah

Začnemo s preprostim naključnim vzorcem 25 določenih vrst tripov in merimo njihove repo. Povprečna dolžina repa v našem vzorcu je 5 cm.

instagram viewer

  1. Če vemo, da je 0,2 cm standardni odklon dolžine repov vseh trivov v populaciji, kakšen je 90-odstotni interval zaupanja za povprečno dolžino repa vseh tripov v populaciji?
  2. Če vemo, da je 0,2 cm standardni odklon dolžine repov vseh trivov v populaciji, kakšen je 95-odstotni interval zaupanja za povprečno dolžino repa vseh trivov v populaciji?
  3. Če ugotovimo, da je ta 0,2 cm standardni odklon dolžine repov na nogah v našem vzorcu, je populacija, kolikšen je 90-odstotni interval zaupanja za povprečno dolžino repa vseh tripov v prebivalstvo?
  4. Če ugotovimo, da je ta 0,2 cm standardni odklon dolžine repov na nogah v našem vzorcu, je populacija, kolikšen je 95-odstotni interval zaupanja za povprečno dolžino repa vseh tripov v prebivalstvo?

Razprava o težavah

Začnemo z analizo vsake od teh težav. V prvih dveh težavah smo poznajo vrednost standardnega odklona prebivalstva. Razlika med tema dvema težavama je, da je stopnja zaupanja v # 2 višja od tiste, ki je za # 1.

V drugih dveh težavah standardni odklon prebivalstva ni znan. Zaradi teh dveh težav bomo ta vzorec ocenili z vzorcem standardni odklon. Kot smo videli v prvih dveh težavah, tudi tukaj imamo različne stopnje zaupanja.

Rešitve

Izračunali bomo rešitve za vsako od zgornjih težav.

  1. Ker poznamo standardni odklon populacije, bomo uporabili tabelo z-rezultatov. Vrednost z kar ustreza 90-odstotnemu intervalu zaupanja, je 1.645. Z uporabo formula za mejo napake interval zaupanja imamo od 5 - 1.645 (0.2 / 5) do 5 + 1.645 (0.2 / 5). (5 tukaj v imenovalniku je zato, ker smo vzeli kvadratni koren 25). Po opravljeni aritmetiki imamo 4,934 cm do 5,066 cm kot interval zaupanja za populacijo.
  2. Ker poznamo standardni odklon populacije, bomo uporabili tabelo z-rezultatov. Vrednost z kar ustreza 95-odstotnemu intervalu zaupanja, je 1,96. Z uporabo formule za mejo napake imamo interval zaupanja od 5 - 1,96 (0,2 / 5) do 5 + 1,96 (0,2 / 5). Po opravljeni aritmetiki imamo 4,922 cm do 5,07 cm kot interval zaupanja za populacijo.
  3. Tukaj ne poznamo standardnega odklona populacije, le vzorčni standardni odklon. Tako bomo uporabili tabelo t-točk. Ko uporabljamo tabelo od t ocene moramo vedeti, koliko svobode imamo. V tem primeru je 24 stopinj svobode, kar je eno manj kot velikost vzorca 25. Vrednost t kar ustreza 90-odstotnemu intervalu zaupanja, je 1,71. Z uporabo formule za mejo napake imamo interval zaupanja od 5 - 1,71 (0,2 / 5) do 5 + 1,71 (0,2 / 5). Po opravljeni aritmetiki imamo 4,932 cm do 5,068 cm kot interval zaupanja za populacijo.
  4. Tukaj ne poznamo standardnega odklona populacije, le vzorčni standardni odklon. Tako bomo spet uporabili tabelo t-rezultatov. Obstaja 24 stopinj svobode, kar je eno manj kot velikost vzorca 25. Vrednost t kar ustreza 95-odstotnemu intervalu zaupanja, je 2,06. Z uporabo formule za mejo napake imamo interval zaupanja od 5 do 2,06 (0,2 / 5) do 5 + 2,06 (0,2 / 5). Po opravljeni aritmetiki imamo 4,912 cm do 5,08 cm kot interval zaupanja za populacijo.

Razprava o rešitvah

Pri primerjavi teh rešitev je treba opozoriti na nekaj stvari. Prva je ta, da se je z večanjem naše stopnje zaupanja večja vrednost z ali t s katerim smo končali. Razlog za to je, da bi morali biti širši interval, da bi bili bolj prepričani, da smo dejansko zajeli populacijo v našem intervalu zaupanja.

Druga značilnost je, da se za določen interval zaupanja uporabljajo tiste, ki uporabljajo t so širši od tistih s z. Razlog za to je, da a t distribucija ima večjo variabilnost v repih kot običajna normalna porazdelitev.

Ključno za pravilno rešitev tovrstnih težav je, da če poznamo standardni odklon prebivalstva, uporabimo tabelo z-koles. Če ne poznamo standardnega odklona prebivalstva, potem uporabimo tabelo t zadetkov.

instagram story viewer