حاسبة خطأ المعاينة
متوسط عينة قدره 52 مقابل متوسط مجتمع قدره 50 يعني خطأ معاينة قدره +2، أي أن العينة تبالغ في التقدير. أدخل الإحصاءة والقيمة الحقيقية لتحصل على الفرق بإشارته وحجمه المطلق واتجاهه. مجانية في متصفحك.
- مجاني
- يعمل في متصفحك
- دون تسجيل
- بياناتك لا تغادر جهازك
شغّل الأداة مجانًا
مثال محلول
- إحصائية العينة
- 52
- معلمة المجتمع
- 50
- خطأ المعاينة
- 2
- الخطأ المطلق
- 2
- الاتجاه
- overestimate
خطأ المعاينة هو الفرق بإشارة بين إحصاء عينة ومعلمة المجتمع الحقيقية التي يُقصد تقديرها. تكتب كتب الإحصاء التمهيدية ذلك الفارق على صورة x-bar ناقص mu للمتوسط، أو p-hat ناقص p للنسبة، وتطلب من الدارسين إبلاغ الخطأ بإشارته لا حجمه المطلق وحده. تقبل هذه الحاسبة ذينك العددين المنتهيَين وتعيد خطأ المعاينة بإشارة، والخطأ المطلق، وعلامة اتجاه تقول إن كانت العينة تبالغ في التقدير أو تقلل منه أو تطابق المعلمة تمامًا.
ما خطأ المعاينة وكيف يُحسب الفرق بإشارة
خطأ المعاينة هو الفارق المتحقق بين إحصاء حُسب من عينة والقيمة الحقيقية لمعلمة المجتمع المقابلة. في رموز المقرر الأول يكون ذلك x-bar ناقص mu عندما يكون الإحصاء متوسط عينة، وp-hat ناقص p عندما يكون نسبة عينة، أو على نحو أعم theta-hat ناقص theta لأي مقدّر بين أيديكم. الإشارة جزء من التعريف: خطأ معاينة موجب يعني أن العينة بالغت في تقدير المعلمة، وسالب يعني أنها قللت منها، وصفر يعني أن العينة وقعت تمامًا على القيمة الحقيقية.
تؤكد الكتب أن هذا الفارق ليس غلطًا حسابيًا وليس الشيء نفسه الذي يُدعى الخطأ المعياري. الخطأ المعياري هو الانحراف المعياري لتوزيع المعاينة، وهو خاصية للمقدّر عبر عينات متكررة. خطأ المعاينة هو الفرق الواحد الذي ظهر في العينة التي سحبتموها فعلًا، أو في العددين اللذين سلّمتهما مسألة واجب.
تنفّذ هذه الحاسبة تلك الهوية ولا شيء سواها: تطرح معلمة المجتمع المنتهية من إحصاء العينة المنتهي وتعيد الفرق بإشارة، والحجم المطلق لذلك الفرق، وتسمية اتجاه. لا تقدّر أيًا من المقدارين من مشاهدات خام، ولا تقسم على انحراف معياري، ولا تبني فترة ثقة. تلك مقاصد بحث مجاورة وقدرات مجاورة.
أين تؤدي حاسبة خطأ المعاينة عملها
تستخدم القاعات ومنصات الإرشاد حاسبة خطأ المعاينة ليتحقق الدارسون من الفارق بإشارة بعد أن حسبوا بأيديهم متوسط عينة أو نسبتها، من غير خلط ذلك التحقق في صفحة لا تبلغ إلا التقدير النقطي. دفاتر المختبر ونصوص الجودة تعرف غالبًا هدف العملية، أي المعلمة، وآخر إحصاء عينة؛ تريد الانحراف بإشارة قبل أن تقرر إن كانت الخطوة التالية مخطط ضبط أو فترة ثقة. تستفيد مواقع المحتوى التي ترتّب على حاسبة خطأ المعاينة من ودجة حيّة يطابق مسارها المجاني في المتصفح مسار الأتمتة المدفوعة على الوحدة النقية نفسها.
اقرنوا هذه النقطة بقدرة التقدير النقطي حين ما زلتم بحاجة إلى طي مشاهدات خام في إحصاء، واقرنوها بأداة خطأ معياري أو فترة ثقة حين تحتاجون حجمًا نمطيًا لتباين المعاينة لا الخطأ بإشارة لعينة واحدة. أبقوا العددين منتهيَين، وثبّتوا الأمثلة الذهبية في الاختبارات، فتحصلون على أخطاء معاينة قابلة للإعادة للواجبات وإضافات LMS وعاملات الحافة من غير إقامة برمجيات إحصائية خاصة بكم.
حالات الاستخدام
مراجعة واجبات خطأ المعاينة
لدى الدارسين أصلًا x-bar وmu (أو p-hat وp) من ورقة التمارين ويؤكدون خطأ المعاينة بإشارة، لا حجمه المطلق وحده.
تصحيح الامتحانات ونظم LMS آليًا
صحّحوا بنود خطأ المعاينة بوحي حتمي يرفض المدخلات الناقصة أو غير المنتهية بدل معاملة الفراغ صفرًا صحيحًا.
دفاتر ومراقبة العمليات
اطرحوا هدف عملية معلومًا من آخر إحصاء عينة لتحصلوا على الانحراف بإشارة قبل اختيار مخطط أو فترة.
الأسئلة الشائعة
ما خطأ المعاينة؟
هو الفرق بإشارة بين إحصاء عينة ومعلمة المجتمع الحقيقية، يُكتب عادة x-bar ناقص mu أو p-hat ناقص p. تعيد هذه الأداة ذلك الفارق بإشارة وحجمه المطلق وما إذا كانت العينة تبالغ أو تقلل.
كيف يُحسب خطأ المعاينة بإشارة؟
النتيجة الموجبة overestimate والسالبة underestimate والصفر تعني أن العينة طابقت المعلمة تمامًا.
هل خطأ المعاينة هو الخطأ المعياري نفسه؟
لا. خطأ المعاينة هو الفرق المتحقق لعينة واحدة. الخطأ المعياري هو الانحراف المعياري لتوزيع المعاينة، حجم نمطي لذلك الفرق عبر عينات متكررة.
ماذا يحدث إن لم يكن أحد المدخلين عددًا منتهيًا؟
تُرفض القيم الناقصة والسلاسل الفارغة وNaN وInfinity. الإدخال غير الصالح لا يُحاسب.
هل تحسب الأداة فترة ثقة أيضًا؟
لا. تطرح القيمة الحقيقية من إحصاءة العينة فقط، ولا تقدّر أيًا منهما من البيانات الخام، ولا تقسم على انحراف معياري، ولا تبني فترة ثقة.
أدوات ذات صلة
للمطوّرين — الوصول عبر API
كل ما في هذه الصفحة متاح برمجيًا. هذا القسم موجّه للفرق التقنية التي تريد ربط الأداة بأنظمتها الخاصة؛ بقية المستخدمين يمكنهم استخدام الأداة أعلاه مباشرة دون الحاجة لقراءة ما يلي.
الـEndpoint
صادِق على طلبك بترويسة Bearer، وأرسل طلب POST واحدًا لتدخل مهمتك قائمة التنفيذ فورًا؛ ثم تستلم النتيجة عبر webhook أو رابط موقّع.
استدعِ الخدمة من بيئتك
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/stat/sampling-error \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"sample_statistic":52,"population_parameter":50}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/stat/sampling-error", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"sample_statistic": 52,
"population_parameter": 50
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/stat/sampling-error",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"sample_statistic": 52,
"population_parameter": 50
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/stat/sampling-error", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"sample_statistic":52,"population_parameter":50}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"sample_statistic":52,"population_parameter":50}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/stat/sampling-error", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)مثال على الطلب
{
"sample_statistic": 52,
"population_parameter": 50
}مثال على الاستجابة
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "stat.sampling_error",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}الواجهة غير متزامنة: تستلم task_id فور الإرسال، ويمكنك الاستعلام عن الحالة بمعدل طلب واحد في الثانية.
الأسعار
السعر معلن كما تراه: لا tokens ولا نظام نقاط؛ وإن فشلت المهمة فلن تُحاسَب عليها.
الأخطاء
| HTTP | الرمز | المعنى |
|---|---|---|
401 | unauthorized | مفتاح الوصول مفقود أو غير صالح؛ تحقق من ترويسة Bearer في طلبك. |
402 | insufficient_balance | رصيدك لا يكفي لتنفيذ هذه المهمة؛ أعد شحن الرصيد ثم أعد المحاولة. |
404 | unknown_type | نوع المهمة المطلوب غير موجود في الكتالوج — راجع الاسم المرسل في الطلب. |
429 | rate_limited | تجاوزت الحد المسموح من الطلبات؛ انتظر قليلًا ثم أعد المحاولة. |
ملاحظات تقنية
أي إدخال ناقص أو فارغ أو NaN أو غير منتهٍ يفشل برمز invalid_input. تشغّل الدالة الحتمية نفسها ودجة المتصفح المجانية ومسار API، فلا تختلف مراجعة الواجبات ونصوص الإنتاج على الزوج نفسه.
ما خطأ المعاينة وكيف يُحسب الفرق بإشارة
ولأن الحساب طرح واحد لأعداد عائمة عادية، فالنتيجة حتمية: الزوج نفسه من المدخلات يعطي دائمًا الخطأ نفسه بإشارة، وهو ما يحتاجه المصححون الآليون وعملاء API.
عقد الإدخال وشكل الاستجابة وسلوك الخطأ
تسود الأسماء القانونية متى وُجدت مفتاح قانونية واسم بديل معًا. تشمل الفحوص الكلاسيكية متوسط عينة اثنين وخمسين مقابل متوسط مجتمع خمسين، فيعطي خطأ معاينة زائد اثنين وdirection تساوي overestimate؛ ونسبة عينة صفر فاصلة ثمانية وأربعين مقابل نسبة حقيقية صفر فاصلة خمسين، فتعطي ناقص صفر فاصلة صفر اثنين وdirection تساوي underestimate؛ ومدخلات متساوية تعطي خطأ معاينة صفرًا وdirection تساوي exact. التحقق الفاشل لا يُحاسب. أرسلوا جسم JSON فيه عددان منتهيان إلزاميان. sample_statistic هو إحصاء العينة المشاهَد: متوسط عينة أو نسبة عينة أو مجموع عينة أو أي عدد حسبته المسألة أصلًا من العينة. population_parameter هو القيمة الحقيقية لمعلمة المجتمع المقابلة، الكمية التي يقدّرها الإحصاء. تُقبل أسماء بديلة قصيرة حتى لا تفرض الأوراق المدمجة شكل حمولة ثانيًا: statistic وsample وestimate وx_bar وxbar للإحصاء؛ وparameter وpopulation وtrue_value وmu وtheta للمعلمة. قد يصل كل حقل عددًا JSON أو سلسلة رقمية؛ القيم الناقصة والسلاسل الفارغة والقيم المنطقية وNaN وInfinity تفشل برمز invalid_input وتسمّي الحقل المخطئ ليبرزه النموذج. عند النجاح يحمل الجسم دائمًا المفاتيح الستة نفسها: المدخلين المنظفين، وsampling_error بوصفه الفرق بإشارة sample_statistic ناقص population_parameter، وabsolute_error بوصفه القيمة المطلقة لذلك الفرق، وdirection بوصفها overestimate أو underestimate أو exact، وصيغة قصيرة يمكنكم طبعها بجانب الجواب. تستعمل طلبات API الناجحة التعرفة الأساسية المنشورة $0.002.
أين تؤدي حاسبة خطأ المعاينة عملها
تحتاج مولّدات الامتحانات وحيًا حتميًا يرفض إدخالًا ناقصًا أو غير منتهٍ بدل معاملة الفراغات صامتةً كصفر، لأن مصححًا يعامل حمولة فارغة خطأً صفريًا صحيحًا سيجيز من لم يرسل شيئًا. ولأن التنفيذ مسار parse خالص من المرتبة A، يكلف كل نداء ناجح التعرفة الأساسية المنشورة $0.002 بلا رموز نموذج وبلا شبكة صادرة.
أسئلة تقنية
كم تكلفة حاسبة خطأ المعاينة؟
أداة المتصفح مجانية وتعمل محليًا. طلبات API تستخدم رصيد KIT مدفوعًا مقدمًا بسعر $0.002 لكل عنصر ناجح؛ الإدخال غير الصالح لا يُحاسب.