Выборочное распределение

Определение распределения выборки

Распределение выборки в статистике относится к изучению множества случайных выборок, собранных из данной совокупности на основе определенного признака. Полученные результаты дают четкое представление о вариациях вероятности полученных результатов. В результате аналитики заранее осведомлены о результатах и, следовательно, могут подготовиться к соответствующим действиям.

Оглавление

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

Определение распределения выборки

Поскольку данные основаны на одной популяции за раз, собранной информацией легко управлять, и она более надежна в том, что касается получения точных результатов. Таким образом, выборочное распределение является эффективным инструментом, помогающим исследователям, академикам, финансовым аналитикам. Они проводят тщательный финансовый анализ и делают подходящие объективные прогнозы, чтобы прийти к своим выводам. Более того, рыночные стратеги и другие специалисты принимают хорошо информированные и мудрые решения.

Оглавление

Определение распределения выборки

Распределение выборки относится к изучению случайно выбранных выборок, чтобы понять различия в ожидаемом результате.
Многие исследователи, академики, рыночные стратеги и т. д. продолжают его, вместо того чтобы выбирать все население.
Выборочное распределение среднего значения, выборочное распределение доли и T-распределение – это три основных типа распределения конечной выборки.
Центральная предельная теорема утверждает, что распределение по-прежнему остается нормальным и почти точным при увеличении размера выборки.

Как работает выборочное распределение?

Выборочное распределение в статистике представляет вероятность различных результатов при проведении исследования. Он также известен как распределение конечной выборки. В процессе пользователи случайным образом собирают образцы, но из одной выбранной популяции. Популяция — это группа людей, обладающая одним и тем же атрибутом, используемым для сбора случайной выборки с точки зрения статистики. принимать более обоснованные и эффективные решения. подробнее.

Однако собранные данные основаны не на популяции, а на выборках, собранных у конкретной популяции, подлежащей изучению. Таким образом, выборка становится подмножеством выбранной совокупности. При выборочном распределении выборки изучаются для определения вероятности различных результатов, происходящих в отношении определенных событий. Например, для получения данных для понимания рекламы, которая может помочь привлечь подростков, потребуется выбрать группу только из лиц в возрасте от 13 до 19 лет.

Используя конечное выборочное распределение, пользователи могут вычислить среднее значение, диапазон, стандартное отклонение, среднее абсолютное значение отклонения, дисперсию и объективную оценку дисперсии выборки. Независимо от того, для какой цели пользователи хотят использовать собранные данные, они помогают стратегам, статистикам, академикам и финансовым аналитикам провести необходимую подготовку и предпринять соответствующие действия в отношении ожидаемого результата.

Как только пользователи решат использовать данные для дальнейших расчетов, следующим шагом будет разработка частотного распределения. Частотное распределение. Частотное распределение относится к повторяемости переменной, т. е. количеству раз, когда переменная встречается в наборе данных. В Excel это функция для табличного или графического представления повторяемости определенного значения в группе или с интервалом. Подробнее о статистике отдельных выборок, рассчитанной с помощью среднего, дисперсии и других методов. Затем они наносят частотное распределение для каждого из них на график, чтобы представить изменение результата. Это представление указано на графике распределения.

Влияющие факторы

Более того, точность распределения зависит от различных факторов, и к основным из них, влияющим на результаты, относятся:

Количество наблюдений в популяции. Обозначается буквой «Н».
Количество наблюдений в выборке. Обозначается буквой «н».
Приняты методы случайного отбора образцов. Это приводит к изменению результата.

Типы

Распределение конечной выборки может быть выражено в различных формах. Вот список некоторых его видов:

# 1 – Выборочное распределение среднего

Это вероятностный разброс всех средних значений выборок фиксированного размера, которые пользователи случайным образом выбирают из определенной совокупности. Когда они наносят отдельные средние значения на график, это указывает на нормальное распределение. немногие находятся в хвосте, на крайних точках. Это распределение имеет два ключевых параметра: среднее значение (µ) и стандартное отклонение (σ), которые играют ключевую роль в расчете доходности активов и в стратегии управления рисками.Подробнее. Однако центр графика — это среднее значение распределения конечной выборки, которое также является средним значением этой совокупности.

# 2 – Выборочное распределение доли

Этот тип распределения конечной выборки определяет доли населения. Пользователи выбирают образцы и рассчитывают пропорцию образца. Затем они наносят полученные цифры на график. Среднее значение пропорций выборки, собранной из каждой группы выборки, означает среднюю долю населения в целом. Например, влогер собирает данные из выборочной группы, чтобы узнать, какая часть из них заинтересована в просмотре предстоящих видео.

#3 – T-распределение

Люди используют этот тип распределения, когда они плохо осведомлены о выбранной совокупности или когда размер выборки Размер выборкиФормула размера выборки отображает соответствующий диапазон совокупности, в которой проводится эксперимент или опрос. Он измеряется с использованием размера совокупности, критического значения нормального распределения при требуемом уровне достоверности, доли выборки и предельной погрешности. Читать далее очень мало. Эта симметричная форма распределения удовлетворяет условию стандартной нормальной переменной. По мере увеличения размера выборки даже Т-распределениеТ-распределениеФормула для расчета Т-распределения такова: Т=x¯−μ/с√N. Где x̄ — среднее значение выборки, μ — среднее значение генеральной совокупности, s — стандартное отклонение, N — размер данной выборки. Как правило, распределение становится очень близким к нормальному. Пользователи используют его, чтобы узнать среднее значение населения, статистические различия и т. д.

Значение

Этот тип распределения играет жизненно важную роль в обеспечении того, чтобы полученный результат точно представлял всю популяцию. Однако читать или наблюдать за каждым человеком в популяции сложно. Таким образом, выборка выборок из населения случайным образом является попыткой убедиться, что проведенное исследование может помочь понять реакции, ответы, недовольство или стремления выбранной группы населения наиболее эффективным способом.

Метод упрощает путь к статистическому выводу. Кроме того, это позволяет аналитическим соображениям сосредоточиться на статическом распределении, а не на смешанном вероятностном распределении каждой выбранной единицы выборки. Это распределение устраняет изменчивость, присутствующую в статистике.

Он дает нам ответ о вероятных исходах, которые, скорее всего, произойдут. Кроме того, он играет ключевую роль в статистике вывода. Статистика вывода. Статистика вывода помогает изучить выборку данных и сделать выводы о ее совокупности. читать больше и делает почти точные выводы на основе выбранных выборок, представляющих население.

Примеры

Давайте рассмотрим следующие примеры, чтобы лучше понять концепцию:

Пример №1

Сара хочет проанализировать количество подростков, катающихся на велосипеде, между двумя регионами в возрасте от 13 до 18 лет.

Вместо того, чтобы рассматривать каждого человека в популяции 13-18 лет в двух регионах, она случайным образом отобрала 200 образцов из каждого района.

Здесь,

Среднее значение использования велосипеда здесь является средним значением выборки.
Каждая выбранная выборка имеет свое собственное сгенерированное среднее значение, а распределение среднего значения является распределением выборки.
Полученное отклонение называется стандартной ошибкой Стандартная ошибкаСтандартная ошибка возникает в распределении выборки при выполнении статистического анализа. Это вариант стандартного отклонения, поскольку оба понятия соответствуют показателям спреда. Высокая стандартная ошибка соответствует более высокому разбросу данных для взятой выборки.Подробнее.

Она наносит данные, собранные из выборки, на график, чтобы получить четкое представление о распределении конечной выборки.

Пример #2

Исследователь Сэмюэл проводит исследование, чтобы определить средний вес 12-летних детей из пяти разных регионов. Таким образом, он решает собрать по 20 образцов из каждого региона. Во-первых, исследователь собирает 20 образцов из региона А и выясняет среднее значение этих образцов. Затем он повторяет то же самое для регионов B, C, D и E, чтобы получить отдельное представление для каждой выборки.

Исследователь вычисляет среднее значение распределения конечной выборки после нахождения соответствующего среднего веса 12-летних детей. Кроме того, он также вычисляет стандартное отклонение выборочного распределения и дисперсия.

Центральная предельная теорема

Обсуждение выборочного распределения будет неполным без упоминания центральной предельной теоремы, утверждающей, что форма распределения будет зависеть от размера выборки.

Согласно этой теореме, увеличение размера выборки уменьшит вероятность стандартной ошибки. Стандартная ошибкаСтандартная ошибка (SE) — это показатель, который измеряет точность выборочного распределения, обозначающего совокупность, с использованием стандартного отклонения. Другими словами, это мера дисперсии среднего значения выборки, связанная со средним значением генеральной совокупности, а не стандартное отклонение. Читать далее, тем самым сохраняя нормальное распределение. Когда пользователи наносят данные на график, форма будет близка к форме колоколообразной кривой. Короче говоря, чем больше выборочных групп изучается, тем лучше и нормальнее результат/представление.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что такое выборочное распределение?

Также известное как распределение конечной выборки, это статистическое исследование, в котором выборки случайным образом выбираются из совокупности с определенными атрибутами для определения вероятности различных результатов. Полученный результат помогает академикам, финансовым аналитикам, рыночным стратегам и исследователям подводить итоги исследования, предпринимать соответствующие действия и принимать более взвешенные решения.

Как найти среднее значение выборочного распределения?

Чтобы рассчитать его, пользователи выполняют следующие шаги:

• Случайным образом выбирать образцы из популяции
• Выполните расчет среднего значения, дисперсии, стандартного отклонения и т. д. в соответствии с требованиями.
• Получить частотное распределение для каждого собранного образца
• Нанесите собранные данные на график

Почему распределение выборки важно?

Важно получить графическое представление, чтобы понять, в какой степени результат, связанный с событием, может варьироваться. Кроме того, это помогает пользователям понять население, с которым они имеют дело. Например, бизнесмен может вычислить вероятность того, насколько плодотворной будет продажа его товаров или услуг. В то же время финансовые аналитики могут сравнить инвестиционные инструменты и определить, какой из них имеет больший потенциал для получения большей прибыли и т. д.

Выборочное распределение

Определение распределения выборки