Зачем нужна нормальность?
| English | Русский |
|---|---|
| inference/ˈɪnfərəns/ | вывод |
| normal model/ˈnɔːml ˈmɒdl/ | нормальная модель |
Опрос не может опросить каждого пользователя библиотеки
- Случайная выборка из 200 пользователей библиотеки содержит 110, поддерживающих более позднее открытие. Наблюдаемая доля составляет $\hat p=110/200=0.55$.
- Инференция использует эту выборку для изучения доли в генеральной совокупности $p$. Оценка может варьироваться при взятии другой выборки.
Выберите вопрос перед вычислением
- Доверительный интервал оценивает диапазон для $p$. Тест значимости проверяет конкретное утверждение, например, $p=0.50$.
- Нормальная модель описывает приблизительное выборочное распределение. Она не превращает процент в выборке в точное знание о генеральной совокупности.
Что делает статистический вывод по доле в основном?
Статистический вывод связывает выборку с параметром генеральной совокупности и указывает ошибку выборки при допущениях исследования.
Два основных инструмента статистического вывода для доли — это...
Интервалы оценивают диапазон; тесты проверяют утверждение.
Проверьте, как была собрана выборка
- Подтвердите случайную выборку и определите генеральную совокупность. Для выборки без возвращения проверьте, что 200 составляет не более 10% от размера генеральной совокупности.
- Если пользователи добровольно присоединились через одну социальную сеть, узкий рассчитанный интервал не устраняет смещение отбора. Большие количества не заменяют надежный дизайн.
Используйте количество для выбранной процедуры
- Для интервала наблюдаемые количества составляют $200(0.55)=110$ и $200(0.45)=90$. Оба превышают десять.
- Для теста на $p=0.50$ ожидаемые нулевые количества равны $200(0.50)=100$ и $200(0.50)=100$. Используйте нулевое значение для этой проверки.
Интервал оценивает p; тест проверяет p = 0.50. Одному и тому же образцу 110/200 требуется другой порог проверки для каждой процедуры.
При n = 200 и p̂ = 0,55, вычислите np̂ (число успехов).
200 × 0,55 = 110, что ≥ 10.
Сопоставьте каждую проверку нормального процесса с используемыми здесь частотами.
Интервал оценивает вариабельность с использованием наблюдаемой пропорции; этот тест проверяет его нулевую модель.
Нормальное приближение — это не гарантия
- Правила больших количеств поддерживают полезное приближение при соблюдении условий исследования. Они не гарантируют точно нормального распределения или отсутствия систематической ошибки в ответах.
- Для 4 успехов в 20 наблюдениях наблюдаемое количество успехов не проходит проверку для интервала. Не допускайте использование нормального интервала только потому, что существует 20 наблюдений.
Случайная выборка, независимость и достаточные частоты отвечают на отдельные вопросы. Успешное выполнение одного критерия не означает выполнения других.
Для нормального интервала наличие как минимум десяти наблюдаемых успехов и десяти неудач подтверждает нормальное приближение; также необходимы проверка дизайна и независимости.
Наблюдаемые частоты поддерживают приближение интервала, но они не гарантируют нормальность и не устраняют систематическую ошибку выборки.
Добровольный онлайн-опрос получил 1,000 ответов. Какие утверждения обоснованы?
Количество ответов не гарантирует случайную выборку и не устраняет предвзятость отбора.
Сообщите, что метод может обосновывать
- Для выборки из библиотеки укажите генеральную совокупность, оценку и процедуру оценки неопределенности. Включите проверки случайного дизайна и количества.
- Интервал и тест отвечают на разные вопросы. Выбирайте их условия и формулы отдельно, даже если они используют одну и ту же выборку.
Для выборки из библиотеки укажите генеральную совокупность, оценку и процедуру неопределённости. Включите проверку случайного дизайна и подсчётов.
Вы можете безопасно сообщить об интервале или тесте, не проверяя никаких условий.
Условия (особенно большие числа) должны выполняться, чтобы процедура была корректной.
Расположите этапы этого процесса вывода.
Вопрос определяет процедуру; предпосылки необходимо проверить до публикации результата.