Садржај
Израчунавање узорка узорка у статистичким подацима вероватноће је једноставно. Такав прорачун не само да је користан алат сам по себи, већ је и користан начин да се илуструје како величине узорка у нормалним дистрибуцијама утичу на стандардна одступања тих узорака.
Реците да бејзбол играч удара .300 током каријере која укључује много хиљада наступа на плочи, што значи да је вероватноћа да ће добити базни ударац сваки пут када се суочи са бацачем 0,3. Из овога се може утврдити колико ће близу .300 погодити у мањем броју плоча.
Дефиниције и параметри
За ове проблеме, важно је да величине узорка буду довољно велике да дају значајне резултате. Производ величине узорка н и вероватноће п ако се догађај о којем се ради мора бити већи или једнак 10, и слично, производ величине узорка и један минус вероватноћа да ће се догађај догодити такође мора бити већа или једнака 10. У математичком језику то значи да нп ≥ 10 и н (1 - п) ≥ 10.
Тхе пропорција узорка п је једноставно број посматраних догађаја к подељен величином узорка н, или п = (к / н).
Средње и стандардно одступање променљиве
Тхе значити од к је једноставно нп, број елемената у узорку помножен са вероватноћом да се догађај догоди. Тхе стандардна девијација од к је √нп (1 - п).
Враћајући се примеру бејзбол играча, претпоставите да у првих 25 утакмица има 100 наступа на плочи. Која је средња и стандардна девијација броја хитова који се очекује?
нп = (100) (0,3) = 30 и √нп (1 - п) = √ (100) (0,3) (0,7) = 10 .20,21 = 4,58.
То значи да играч који прими само 25 погодака у својих 100 наступа на плочи или чак 35 не би се сматрао статистички аномалијским.
Средње и стандардно одступање узорка
Тхе значити било којег узорка узорка п је само п. Тхе стандардна девијација од п је √п (1 - п) / √н.
За бејзбол играча, са 100 покушаја на плочи, средња вредност је једноставно 0,3, а стандардно одступање је: √ (0,3) (0,7) / √100, или (.20,21) / 10, или 0,0458.
Имајте на уму да је стандардно одступање од п далеко мање од стандардног одступања од к.