Generalnie wykupiłem jakiś czas temu wszystkie kursy od Was - jedne z najlepszych jakie widziałem, zwłaszcza statystyka - prosty język i praktyka. wszytkim polecam!
Związane jest to ze sposobem obliczania odchylenia standardowego. Jeśli s, a dokładniej s^2, było liczone poprzez podzielenie przez "n" (bo w sumie od początku nas tak uczyli w szkole średniej), to jest to twz. odchylenie (wariancja) w populacji. Jest to jednak estymator obciążony. Na bardziej zaawansowanej statystyce wyznaczane są i omawiane własności estymatorów, w Internecie możesz więcej o tym poczytać. Żeby wariacja s^2 była dobrze "doszacowana", tzn. była estymatorem nieobciążonym, powinno się prawidłowo dzielić przez "n-1" (np. tutaj zostało to fajnie pokazane: ua-cam.com/video/F2mfEldxsPI/v-deo.html). W zadaniach ze statystyki jeśli podana jest wariancja lub odchylenie standardowe uznaje się że było liczone jak w pierwszym przypadku. Dlatego we wzorze na statystykę "t" mnożymy razy pierwiastek z (n-1), żeby "dołożyć" tę "nieobciążoność" estymatora. Oczywiście to takie duuuże uproszenie i wyjaśnienie, ale mnie więcej o to chodzi :)
Myślę, że wybrała t-Studenta, gdyż nie znamy odchylenia standardowego ani wartości oczekiwanej rozkładu z którego jest ta próba. Pani niejawnie zakłada że ta próba jest z rozkładu N(u, sigma) przy nieznanych parametrach u i sigma.. W takich sytuacjach "zostaje jedynie" rozkład t-studenta. Chodzi o to że funkcją wiodącą jest wtedy (średnia - mi ) / s i to ma rozkład t studenta o n-1 stopniach swobody
Generalnie wykupiłem jakiś czas temu wszystkie kursy od Was - jedne z najlepszych jakie widziałem, zwłaszcza statystyka - prosty język i praktyka. wszytkim polecam!
ładnie opowiedziane i wytłumaczone
where Krystian Karczyński
Dlaczego we wzorze na t mnożymy przez pierwiastek z n-1, a nie pierwiastek z n?
Związane jest to ze sposobem obliczania odchylenia standardowego. Jeśli s, a dokładniej s^2, było liczone poprzez podzielenie przez "n" (bo w sumie od początku nas tak uczyli w szkole średniej), to jest to twz. odchylenie (wariancja) w populacji. Jest to jednak estymator obciążony. Na bardziej zaawansowanej statystyce wyznaczane są i omawiane własności estymatorów, w Internecie możesz więcej o tym poczytać. Żeby wariacja s^2 była dobrze "doszacowana", tzn. była estymatorem nieobciążonym, powinno się prawidłowo dzielić przez "n-1" (np. tutaj zostało to fajnie pokazane: ua-cam.com/video/F2mfEldxsPI/v-deo.html).
W zadaniach ze statystyki jeśli podana jest wariancja lub odchylenie standardowe uznaje się że było liczone jak w pierwszym przypadku. Dlatego we wzorze na statystykę "t" mnożymy razy pierwiastek z (n-1), żeby "dołożyć" tę "nieobciążoność" estymatora. Oczywiście to takie duuuże uproszenie i wyjaśnienie, ale mnie więcej o to chodzi :)
@@etrapez Dziękuję!
pani jest szczerze goatem (lebron james)
Czemu wybrała Pani akurat rozkład Studenta?
Myślę, że wybrała t-Studenta, gdyż nie znamy odchylenia standardowego ani wartości oczekiwanej rozkładu z którego jest ta próba. Pani niejawnie zakłada że ta próba jest z rozkładu N(u, sigma) przy nieznanych parametrach u i sigma.. W takich sytuacjach "zostaje jedynie" rozkład t-studenta. Chodzi o to że funkcją wiodącą jest wtedy (średnia - mi ) / s i to ma rozkład t studenta o n-1 stopniach swobody
n30 to rozkład normalny.
@@ВоваДидинський Gdy N=30 to popełniamy bukkake
błąd dla estymacji S z próby powinoo być użyte jeszcze n/(n-1) pod pierwiastkiem
w przypadku całej populacji znamy dokładną wartość średniej i użyamy n=20, dla t-studenta lepiej użyć pierwiastek estymatora nieobciążonego wariancji
użyty Estymator największej wiarygodności nie jest tutaj najlepszym pomysłem
ptem jeszczed trzeba przyjąć Estymator nieobciążony c4 (dla n = 19) do korekty S
to wszystko bo zajmujemy sie próbą a nie polulacją
krystian mordo zjedz snickersa bo nie jesteś sobą
:)