정상상태오차 예제

알려진 표준 편차를 가진 모집단 평균에 대한 신뢰 구간은 샘플이 대략 적인 정규 분포를 따른다는 사실을 기반으로 합니다. 샘플에 [라텍스]디스플레이 스타일오버라인{{x}}={10}[/라텍스]의 평균이 있고 EBM = 5인 90% 신뢰 구간(5, 15)을 구성했다고 가정합니다. 때때로 연구원은 자신감의 주어진 수준에 대한 오차의 특정 범위 내에서 인구 평균을 추정하려는 것을 미리 알고있다. 이 경우 eBM 수식을 해결하여 이 목표를 달성하는 데 필요한 샘플의 크기를 검색합니다. 그러나, 때때로 우리가 통계 적인 연구를 읽을 때, 연구 결과만 신뢰 간격을 명시할 수 있습니다. 신뢰 구간을 알고 있으면 뒤로 작업하여 오류 바인딩과 샘플 평균을 모두 찾을 수 있습니다. 유형 I 오류는 신랑보다 젊은 처음 신부의 비율이 실제로 50 %인 경우 50 %와 다르다는 결론을 내리는 것입니다. null 가설이 true이면 null 가설을 거부합니다. 중앙 90%를 캡처하려면 계산된 샘플 평균의 양쪽에 1.645 “표준 편차”를 사용해야 합니다. 값 1.645는 중앙에 0.90의 영역, 맨 왼쪽 꼬리의 영역 0.05, 맨 오른쪽 꼬리의 0.05의 영역을 두는 표준 정규 확률 분포의 z 점수입니다.

[text{포인트 추정} - text{오류 바인딩}, text{포인트 추정}+ nonumber ] (포인트 추정 – 오차 바인딩, 포인트 추정 + 오류 바인딩) 또는 기호(x-EBM, x ∞+ EBM). [begin{align*} nonumber H_{0}: textrm{오류는 정규 분포를 따릅니다} nonumber H_{A}: textrm{오류는 정규 분포를 따르지 않습니다. end{align*}] z 검정이 양수이기 때문에, 우리는 정상에서 0.6의 오른쪽 꼬리에 영역을 계산합니다. 분포, P(Z>0.6)=0.2742531.P(Z>0.6)=0.2742531입니다. 마지막으로, 이것은 유의성의 양면 시험이기 때문에, 우리는 왼쪽 꼬리를 설명하기 위해 이 확률 을 두 번 곱하고, 샘플 크기 n을 100으로 늘리면 오차 결합을 줄입니다. 신뢰 구간이 주어지면 뒤로 작업하여 오류 바인딩(EBM) 또는 샘플 평균을 찾을 수 있습니다. 에러 바운드를 찾으려면 간격과 평균의 상한 차이를 찾습니다. 샘플 평균을 모르는 경우 상한과 하한의 절반 차이를 계산하여 바인딩된 오류를 찾을 수 있습니다. 신뢰 구간이 주어진 샘플 평균을 찾으려면 상한과 오류 바인딩의 차이를 찾습니다.