Доверительный интервал за 15 мин. Биостатистика.
Вставка
- Опубліковано 26 вер 2024
- Агентство Научных коммуникаций (lit-review.ru)
Кирилл Мильчаков:
instagram: kmilchakov
kmilchakov
Сегодня говорим о доверительном интервале. Генеральная совокупность, доверительный интервал как показатель возможной ошибки выборочной совокупности.
Если бы так преподавали статистику во время моего обучения в медуниверситете, я бы обожала этот предмет. Такой молодой, а умничка!
Пример с марсианами очень годный - такие истории лучше запоминаются целиком. Спасибо!
из книги медицинской статистики)
Кирилл, большое спасибо за такое полезное видео! Оно вышло еще лет 7 назад, но люди все еще смотрят! Прекрасное и понятное объяснение. Спасибо!
Очень полезное видео. В моём случае математики настолько нудно объясняют тему, что ты - медик сделал это в разы лучше них. Спасибо!)
Больше всего понравилось про борщ. Очень вкусное объяснение о ГС и выборке.
все понятно и доступно! продолжай делать видео, у тебя талант! такого даже у знаменитых блогеров нет
Спасибо за высокую оценку!
Спасибо большое , Кирилл , отлично излагаешь материал , всё что было так запутано в голове , легко распутывается благодаря твоим объяснениям . Учусь в Испании, в медицинском университете. Проходим на 1 курсе статистику , очень помогают твои уроки . Пожалуйста, продолжай выкладывать занятия , уверенна, ты многим помогаешь . СПАСИБО !!!!
Спасибо за простое объяснение сложной тематики
1) Стоит сказать, что коэффициент стюдента зависит от кол-ва степеней свободы, обычно берут 1.96 для степеней свободы больше 100.
2) Если нам не известно среднее генеральной совокупности, то каким образом мы получим стандартную ошибку среднего через среднеквадратическое отклонение генеральной совокупности? Тут нужно использовать несмещенную оценку выборочной дисперсии.
ты про 95%?
Спасибо большое ! Только ты смог объяснить очень доходчиво ! Я уже потеряла надежду 😅
Объяснить сложные вещи просто - очень круто. К сожалению, редко встречается в образовании, в том числе онлайн.
Большое спасиба за тему! Теперь мне надо будет рассчитать доверительный интервал в гидрологии 5 и 95% !
Очень, очень легко, понятно и наглядно, спасибо, Кирилл!
Миллион лайков тебе, Кирилл Мильчаков! Спасибо!
Спасибо тебе огромное, мало того, что умный и талантливо объясняешь, так и очень симпатичный
Предельно ясно и понятно! Спасибо!
Молодец парень! Такой простой язык!
Пожалуйста, продолжайте снимать видео! У вас круто получается!
Шикарно, не знаем что такое стандартное отклонение, не знаем что такое критерий Стьюдента (поговорим о них в след. видео), но уже считаем доверительный интервал.
Спасибо за видео. Всё понятно даже абсолютному нулю в статистике)
Спасибо, Кирилл! Хотельсь бы больше послушать о нормальном распределении и что с ним делать, а то как в дремучем лесу.
Нереально понятное объяснение, спасибо огромное
Не знаю, зачем я это посмотрела, если этого нет на экзаменах, но мои познания расширились, и было интересно)
Очень доходчиво и понятно! Начинаю заново изучать мат статистику для написания диплома ))
Хорош! просто и доступно! Удачи тебе в этом деле, не бросай!
Спасибо, буду стараться!
СУПЕР полезное видео! Про нормальное распределение бы еще такой же понятный ролик)
Кирилл, очень классное видео!!! Спасибо большое все медики будут твоими!!!
Суперррррррр Вот это РЕАЛЬНАЯ помощь, это не только в биостатистике этот вопрос важный
Метафора с супом отличная. Подписка и лайк. Умничка! Все понятно.
Спасибо за объяснение человеческим языком! Я хоть и не биолог, но помогло
Хорошее объяснение. Более-менее понял)
Было бы неплохо записать про проверку гипотез.
+Timur Tsalikov да, это в ближайших планах. Спасибо за просмотр!
У меня нет слов, насколько этот парень харош. Я с этой штукой провозился 6 часов, а тут 15 и можно идти СР писать
умненький какой, просто Молодец!
Поразил!
Лаконично , доступно , не мог понять зачем задается ширина доверительного интервала , теперь вопрос закрыт)
Боже, экзамен завтра, спасибо тебе большое
Господи, были бы все учителя такими ка ты
Просто волшебство!!! Спасибо большое!
Огромно спасибо вам! Очень круто объясняете)
лучшее объяснение! спасибо!
спасибо большое! отлично объясняете, хоть что-то для меня прояснилось в данной теме)
Ну просто, УМНИЧКА.
Это слишком крутое объяснение♥️😲
выпускайте еще видео!! очень здорово рассказываете
Спасибо!
Огромное спасибо, все супер! Но у меня все-таки есть вопрос:
Как мы можем посчитать стандартное квадратичное отклонение в генеральной совокупности??? Для чего нам нужно делать выборки в таком случае, когда мы можем использовать ВСЮ СОВОКУПНОСТЬ? Ведь фишка и кроется в том, что мы по выборке делаем выводы о всей популяции. А тут выходит так, что чтобы оценить всю совокупность с помощью выборки, мы должны использовать саму совокупность. Как так?)
Очевидно, на 7:55 все-таки ошибку среднего нужно находить не для генеральной совокупности, а для выборки: mean error = SD / sqrt(n-1)
Спасибо вам огромное! Теперь я понял то,что никак не получалось понять!
Спасибо, дружище, выручил!!!
Ну очень доступно. Многое стало понятнее, спасибо)
Так все понятно, спасибо большое!!!!
Прошу прощение. Возможно я несколько не понял, но разве расчет стандартной ошибки среднего не проводится с использованием стандартного отклонения выборки, а не генсовокупности. Я, возможно, ошибаюсь, но потому и рассчитывают стандартную ошибку среднего, поскольку при точечных оценках статистик и параметров выборок и генсовокупности стандартное отклонение генсовокупности и стандартное отклонение выборки не совпадают. И чтобы экстраполировать статистику на параметр генсовокупности и рассчитывают стандартную ошибку среднего. Поэтому не сигма на корень из количества образцов выборки, а стандартное отклонение выборки на корень из количества.
Отличное видео! Спасибо! :)))
Очень полезное видео, все понятно
Примеры шикарные, понятные.
Ошибка репрезентативности зависит от значений элементов генеральной совокупности и значений элементов выборки (в вашем случае от количества элементов выборки). Получается, что составив две выборки с одинаковым количеством элементов (например, 5), но разными значениями элементов, ошибка репрезентативности для обеих выборок будет одинаковой, хотя здравый смысл подсказывает, что должна быть разной. Складывается впечатление, что в выражении расчёта ошибки репрезентативности не хватает параметра оценки среднего отклонения значений выборки.
Спасибо за видео, очень полезно
Круто!!!! Спасибо за видос!!!
thank you
Какой хороший☺
Спасибо большое!)
Огромное спасибо!
Красава! Так держать!
Молодец объяснил просто!
Спасибо большое
В Вики вроде потечнее: "Доверительный_интервал_для_математического_ожидания_нормальной_выборки"
Спасибо! Очень понятно! Единственное - может быть стоило внести для ясности шаг расчёта mr =2,7см. Сейчас буду искать как расчитывается ст. квадр. отклонение генеральной совокупности, что бы решить задачу)
Вот ещё такой вопрос: у меня есть среднее арифметическре (мю) генеральной совокупности (значения распределены по нормальному закону), но нет данных что бы расчитать среднеквадратичное отклонение (мю это всё что у меня есть). Можно ли найти предельную ошибку обладая только мю?
так как в итоге получилось 2.7 см? После этого момента видео стало неинтересно смотреть
Супер! Я вае понял! А нам на физике это не рассказали, просто формулы дали и типо делайте замеры микрометром, пооом считайте ошибку. Мне же интеречно как это работает
всю статистику от начала до конца необходимо снять
Стоооп, а откуда мы должны знать среднее генеральной совокупности, если мы пытаемся оценить, как далеко от него находятся выборочные средние? Зачем тогда вообще это оценивать?
спасибо за видео
спасибо просто супер
Суп теперь хочу!
Я тебя обожаю
спасибо большооое!
Отличное видео 👍🏻 не могу найти годный курс по экономической статистике, так хоть биостатистика поможет
Я в википедии прочитал, что для случая оценки мат ожидания при знании дисперсии, нужно использовать квантили именно нормального распределения, а не t
Спасибо большое. Скажите, у вас есть ролик, где вы объясняете как расчитать маргинальную ошибку при вероятности 95% и когда известны размер выборочной и генеральной совокупности?
молодец, пацан. четко объяснил.
да хорошее обьяснение!
Спасибо .Удачи
Про суп и ложку классно сказано, но я искала видео с описанием того, что это вообще такое "доверительный интервал", тут не не стало понятней, с сожалению.
Хороший теоретик, но практик никакой. Когда выборка 10. Основной вопрос практической статистики это какую выборку надо делать? Примерно можно оценить как 1/x*100%. То есть при 10 ошибка будет примерно 10 %. Для среднего роста это очень много. Поэтому статистик начинается примерно с 20. То есть 5% это отклонение 2 сигма.. С выборкой "супа" - ошибка. Это не выборка, а проба средней)) Если суп разберем на молекулы, то это будет выборка))
Ничего не понял откуда получились значения 2.7 а потом 5.4 и сразу же 10.8 хотя формула представлена только одна?
Здесь он ошибься
Ты говоришь что стандартная ошибка нужна когда у нас нет данных по генеральной совокупности, при этом для ее расчета нужно СКО генеральной совокупности. А как быть если у нас нет СКО генеральной совокупности, а есть СКО только нашей выборки?
Вот блин молодец какой, хороший голос и приятная посадка видео, главное теперь держать рамку не выражатся в коментах и не зазвездится... уважение тебе от меня, будешь так держать с меня будет подписка...
я изучаю статистику самостоятельно для себя :-( из книг и видео... и не могу понять, сможешь ответить когда используется (и как понимать это вообще) понятие левый хвост и правый хвост в колоколообразной дуге? (ну когда считает t-test Student) почему иногда используется только левая сторона а иногда правая?
Руслан
Стесняюсь спросить, а каким это хитрым способом была определена сигма?
ведь мы не знаем данных 1-ой экспедиции? откуда же мы вычислим СКО?
посчитали среднее. Дальше для каждого измерения посчитали квадрат отклонения от среднего. Сложили. Взяли корень из суммы. Не успели оглянуться, как у нас сигма
@@axtrace между "сложили" и "взяли корень" нужно ещё поделить на количество измерений.
@@astroganov поделить на количество измерений минус один, чтобы компенсировать смещение ;)
@@БорисКатовский предполагаю, на 7:55 все-таки ошибку среднего нужно находить не для генеральной совокупности, а для выборки: mean error = SD / sqrt(n-1)
Спасибо
очень странное допущение 8:50 "
Информативно,просто,понятно . Спасибо)
Объяснил очень хорошо. Ребята вы не знаете где можно найти таблицу с указанием того, что при t=0.1, 0.2, 0.5, ... и. т. д. сколько будет составлять ошибки вероятностей?
Спасибо, все доходчиво, но все же, откуда взялось 2.7)?
m = 38/√(200)=2,68
m*t, где t = 2 ; 2,68*2 = 5,36
но интервал берется и в меньшую и в большую стороны, поэтому 5,36*2 = 10,4
Синклер Метройд, что то не так.
Почему средняя делится на сумму выборки? Ошибка же определяется как отношение стандартного отклонения к выборке?
@@ЛабораторныеПриборы не так. 2.7 см - значение, взятое с потолка. в формуле для ошибки репрезентативности используется объем твоей подвыборки!, какова генеральная совокупность - ты не знаешь.
топчик!
Как можно судить о статистической значимости рассчитанной величины эффекта по ее доверительным интервалам?
То есть мы знаем мю (среднее Генеральной совокупности) и считаем насколько средняя выборки отличается? А смысл? Было бы интересно посчитать не зная мю, делая выводы только по выборке
отл, юноша, отл
Отлично
Как он узнал Сигму, если допустил, что никто не измерял Генеральную совокупность, т.е. всех марсиан?
Это же не только в биостатистике используется? Я наткнулся на эту историю в связи с прогнозом цен на нефть от минэнерго США.
А если мы не знаем точные данные генеральной совокупности? Лишь интуитивно чувствуем что должно быть не быть не менее 200?
максимум в нормальном распределении это наиболее вероятный рост а не средний.
Медианный
В случае нормального распределения мода=медиана=среднее
где там Mr если везде написано Мz?
...и как быть, если ст.откл. Ген. Совокупности не известно?