Ovládání
Souhrn výsledků
- Bodový odhad
- —
- Průměr vzorku
- —
- Medián vzorku
- —
- Směrodatná odchylka vzorku
- —
- n / B
- — / —
- Teoretický průměr / σ
- — / —
-
Bootstrap percentil
—
-
t aproximace (průměr)
—
-
Normální aproximace (podíl)
—
Jak se to počítá
- Inicializujte LCG (a=1664525, c=1013904223, m=232) seedem , aby bylo vzorkování reprodukovatelné.
- Vytáhněte n= pozorování z a spočítejte zvolenou statistiku .
- Proveďte B= bootstrapových přepočtů, vezměte Type‑1 kvantily a nahlaste zvolené intervaly ().
- Pro průzkumník CLT použijte seed a K= standardizovaných průměrů; shrnutí průměr/rozptyl ≈ .
Histogramy
Bootstrapové rozdělení
Zobrazuje rozdělení statistiky napříč bootstrapovými replikacemi a zvýrazní rozpětí intervalu.
Standardizované průměry (CLT)
Překrytí N(0,1) ukáže, jak rychle se empirický průměr a rozptyl blíží 0 a 1.
Časté dotazy
Proč používat percentil Type‑1?
Používá pořadové statistiky floor((B−1)p), takže konce intervalu jsou pro studenty průhledné a odpovídají učebnicovým vysvětlením bootstrapu.
Jaký přínos má pevný LCG?
Stejné parametry jako v našem simulátoru pravděpodobnosti (a=1664525, c=1013904223, m=232) zaručí pro daný seed totožné vzorky – ideální pro výuku, pracovní listy i vzdálené ověření.