Distribuzione campionaria di una proporzione

Questo calcolatore della distribuzione campionaria di una proporzione campionaria indica entrambi i parametri della distribuzione di p-hat. La media è uguale alla proporzione di popolazione p e la deviazione standard è la radice quadrata di p per uno meno p su ampiezza campionaria n. Lei inserisce una proporzione di popolazione nell'intervallo unitario chiuso e un'ampiezza campionaria intera positiva; il motore restituisce gli input ripuliti, il complemento q uguale a uno meno p, la varianza campionaria binomiale p per q su n e la deviazione standard come radice quadrata positiva di tale varianza. I controlli classici includono una quota di popolazione del sessanta per cento con cento estrazioni, che produce media zero virgola sei e una deviazione standard vicina al quattro virgola nove per cento. Il percorso è aritmetica in virgola mobile deterministica pura: nessuna chiamata di rete, nessun ricampionamento bootstrap e nessuna scorciatoia dipendente dalla data.

Che cos'è la distribuzione campionaria di una proporzione e che cosa contiene questa risposta

La distribuzione campionaria di una proporzione campionaria p-hat è la distribuzione di probabilità di quella quota su tutti i campioni casuali semplici di ampiezza n estratti da una popolazione la cui vera proporzione di successi è p.

I suoi due parametri sono interamente determinati da p e n: la media è uguale a p, così la proporzione campionaria è non distorta per la proporzione di popolazione, e la deviazione standard è la radice quadrata di p per uno meno p su n, ossia quanto ci si attende che p-hat oscilli da un campione all'altro.

Questo calcolatore restituisce entrambi i numeri, insieme al complemento q uguale a uno meno p e alla varianza campionaria p per q su n, così un resoconto di compito o una nota di progettazione di sondaggio può mostrare la coppia classica completa invece di un solo frammento di errore standard. Quella coppia è la distribuzione campionaria teorica quando il parametro di popolazione p è noto; non è la stessa ricerca di un errore standard plug-in che sostituisce un p-hat osservato a p dopo che il campione è già stato raccolto.

Gli studenti incontrano questo oggetto quando un manuale chiede la media e la deviazione standard di p-hat, quando verificano come la dispersione si restringe al crescere di n e quando confrontano una quota di popolazione ipotizzata con la variabilità campionaria di un campione pianificato. L'ampiezza campionaria deve essere un intero positivo perché n è un conteggio di prove di Bernoulli indipendenti; un n decimale, nullo o negativo non è un conteggio di prove valido per questa distribuzione. La proporzione di popolazione deve stare nell'intervallo unitario chiuso.

Dove la distribuzione campionaria di una proporzione merita il proprio posto

Aule e piattaforme di tutoraggio usano un calcolatore della distribuzione campionaria di una proporzione così che gli apprendenti possano controllare sia la media sia la deviazione standard per p e n arbitrari senza confondere la formula plug-in di errore standard che usa un p-hat osservato con la distribuzione teorica che usa il p di popolazione.

I generatori di preparazione agli esami necessitano di un oracolo deterministico che respinga un'ampiezza campionaria non intera invece di troncare n in silenzio e produrre un sigma plausibile ma sbagliato che un correttore difettoso potrebbe trattare come successo. I progettisti di indagini e i banchi dei sondaggi usano la stessa coppia quando chiedono quanto grande debba essere n prima che la distribuzione campionaria di una quota di «sì» sia abbastanza stretta per un comunicato: la media resta a p mentre il sigma si contrae come uno sulla radice di n.

I team di prodotto e operazioni osservano la dispersione teorica di un tasso di conversione, di difetti o di abbandono quando conoscono una linea di base storica p e pianificano un campione di n utenti; è una domanda diversa dallo stimare un errore standard dopo che il campione è già stato raccolto. I ricercatori che redigono sezioni metodi possono fissare la media e la deviazione standard esatte di p-hat in tabelle supplementari senza reimplementare una radice in ogni quaderno.

Conservi n come intero positivo e p dentro l'intervallo unitario, e ottiene parametri riproducibili della distribuzione campionaria di una proporzione per fogli, plugin LMS e worker di bordo senza erigere un pacchetto statistico proprio.