解释用于估计的样本数量的边际误差

解释用于估计的样本数量的边际误差

解释

对于双侧置信区间,边际误差是估计的统计量到每个端点的距离。如果置信区间是对称的,则边际误差是置信区间宽度的一半。例如,如果凸轮轴的平均估计长度为 600 毫米,置信区间的范围是从 599 到 601,则边际误差为 1 毫米。当置信区间不对称时,Minitab 会显示两个值,用于表示估计的统计量到每个端点的的距离。

边际误差越大,区间越宽,参数的估计值越精确。

对于二项分布,当计划比率为 0.50 时,边际误差最大。如果与计划比率相比,样本比率离 0.50 较远,则样本的边际误差小于计划边际误差。

在下面的结果中,医院的研究人员想要确定当样本数量为 80 时,与包含缺失信息的病历所占比率的 95% 置信区间相关联的边际误差。基于此样本数量和计划值比率 0.2,下限方向的边际误差大约为 0.081。上限方向的边际误差大约为 0.104。如果在样本数量为 80 时研究人员采用的样本比率为 0.2,则置信区间将为 (0.20 – 0.081, 0.20 + 0.104)。

方法 参数比率分布二项比率0.2置信水平95%置信区间双侧

结果样本数量允许误差(下限)允许误差(上限)800.08114090.104369

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