2019
Definición de error estándar
admin / 0 Comments /La idea detrás de los niveles de confianza y los márgenes de error es que cualquier encuesta o sondeo diferirá de la población real en una cierta cantidad. Por ejemplo, una encuesta de Gallup declaró que Romney ganaría las elecciones de 2012 con Romney con un 49% y Obama con un 48%.
Claramente, si ya conociera la media de la población, no habría necesidad de un intervalo de confianza. Sin embargo, para explicar cómo se construyen los intervalos de confianza, trabajaremos al revés y comenzaremos asumiendo características de la población. Luego, mostraremos cómo se pueden usar los datos de muestra para construir un intervalo de confianza. El error estándar es en realidad solo otro nombre para la desviación estándar.
El nivel de confianza establecido fue del 95% con un margen de error de / – 2, lo que significa que los resultados se calcularon con una precisión de 2 puntos porcentuales el 95% del tiempo. Más técnicamente, el margen de error es el rango de valores por debajo y por encima del estadístico muestral en un intervalo de confianza. El intervalo de confianza es una forma de mostrar cuál es la incertidumbre con una determinada estadística (es decir, de una encuesta o encuesta). En muchos casos, prefiero el error estándar de la regresión sobre R-cuadrado. Me encanta lo práctico e intuitivo de usar las unidades naturales de la variable de respuesta.
Y, si necesito predicciones precisas, puedo marcar rápidamente S para evaluar la precisión. Cuando calcula un intervalo de confianza sobre la media, calcula la media de una muestra para estimar la media de la población.
- El error estándar de una estadística es la desviación estándar aproximada de una población de muestra estadística.
- El término «error estándar» se utiliza para referirse a la desviación estándar de varias estadísticas de muestra, como la media o la mediana.
- Por ejemplo, el «error estándar de la media» se refiere a la desviación estándar de la distribución de las medias muestrales tomadas de una población.
- El error estándar es un término estadístico que mide la precisión con la que una distribución muestral representa una población mediante el uso de la desviación estándar.
- Cuanto menor sea el error estándar, más representativa será la muestra de la población general.
- El error estándar es la desviación estándar de las estadísticas de la muestra si pudiéramos tomar muchas muestras del mismo tamaño.
Distribución ajustada de puntos alrededor de 100 grados – barras de error pequeñas; distribución suelta de puntos alrededor de 0 grados – barras de error grandes. Más precisamente, la parte de la barra de error sobre cada punto representa más un error estándar y la parte de la barra de abajo representa menos un error estándar. En los casos en que se recolectan varias muestras, la media de cada muestra puede variar ligeramente de las demás, creando una dispersión entre las variables.
Error estándar de la media frente a la desviación estándar
Esta dispersión se mide con mayor frecuencia como el error estándar, teniendo en cuenta las diferencias entre las medias en los conjuntos de datos. El error estándar es la desviación estándar aproximada de una muestra de población estadística.
De hecho, cuando la desviación estándar es un término que se usa para una población, el error estándar es el término para una desviación estándar para una muestra. La desviación estándar es un parámetro y el error estándar es una estadística. Las barras de error que se muestran en el gráfico de líneas anterior representan una descripción de su grado de confianza en que software mantenimiento de flotas de vehiculos la media representa el valor real de la energía de impacto. Cuanto mayor sea el rango de los valores de los datos originales por encima y por debajo de la media, más amplias serán las barras de error y menos confianza tendrá en un valor en particular. Compare estas barras de error con la distribución de puntos de datos en el diagrama de dispersión original anterior.
El error estándar de la estimación de una muestra es sqrt [SSE / (N-2)]. La distribución muestral de una media poblacional se genera mediante muestreo repetido y registro de las medias obtenidas. Esto forma una distribución de diferentes medias, y esta distribución tiene su propia media y varianza. Matemáticamente, la varianza de la distribución muestral obtenida es igual a la varianza de la población dividida por el tamaño de la muestra. Esto se debe a que a medida que aumenta el tamaño de la muestra, las medias de la muestra se agrupan más cerca de la media de la población.
