Statisztika egyszerűen

Mágikus jelek nélkül...

Az átlag standard hibája

2019. március 26. 10:10 - glantos70

Leíró statisztika

(A videó a képre kattintva indul el)

Az átlag standard hibája (Standard Error of the Mean) egy kicsit nehezebben emészthető fogalom, de tárgyalását két okból sem tudjuk megúszni:

1. Minden híreszteléssel és hiedelemmel ellentétben a sokaság átlaga SOHASEM egyezik meg a minta átlagával, a mintaátlag alapján csak becsülni tudjuk, hogy a sokaság átlaga vajon mekkora lehet.

2. A leíró statisztikákban igen gyakran megjelenik, ezért jó, ha tudjuk mit jelent az az "se" vagy "SE Mean", amitvel olyan gyakran találkozunk ezekben a riportokban.

Remélem emészthető lesz a magyarázat.

Jó szórakozást!

1 komment

A bejegyzés trackback címe:

https://statisztikaegyszeruen.blog.hu/api/trackback/id/tr5814699268

Kommentek:

A hozzászólások a vonatkozó jogszabályok értelmében felhasználói tartalomnak minősülnek, értük a szolgáltatás technikai üzemeltetője semmilyen felelősséget nem vállal, azokat nem ellenőrzi. Kifogás esetén forduljon a blog szerkesztőjéhez. Részletek a Felhasználási feltételekben és az adatvédelmi tájékoztatóban.

Attila Zsolt Sajo 2019.03.26. 14:46:20

A "soha" talán egy kicsit erős kifejezés. Lényegében "soha" ha folytonos eloszlású mintánk van, lévén ott 0 a valoszinüsége, hogy 1 pontot felveszünk. Viszont diszkrét eloszlás esetén már van esélyünk.

Ha ismerjük a populáció valós átlagát a statisztikára nincs szügség, tehát a sigma/sqrt(n)-nek ilyen értelemben soha nincs értelme. A probléma mint ahogy helyesen rámutatsz, de szvsz nem hangsulyozol eléggé, hogy egy olyan keresett értéktől függ amit nem ismerünk, igy nem számítható. Ezért szokták a Slutsky's theoremre támaszkodva a minta átlagával helyetesíteni. Amit talán érdemes lenne megemlíteni, hogy nem ez egyetlen módszer. Lehetne még "conservativ bound"-ot használni vagy például meg is oldhatjuk az egyenletetett. Ami a Slutsky mellet szol, hogy egyszerűbb mint a behelyetesítés és pontosabb mint a konzervatív modszer.

Válasz erre