← Matematika at istatistika

Pagsasampol at Bootstrap — CLT Explorer (may mga hakbang)

Mabilis na mag-generate ng mga halimbawa ng uniform, normal, eksponensyal, at Bernoulli gamit ang deterministic LCG, tingnan ang mga halaga at interval ng tiwala ng percentile/t/normal, at suriin ang mga CLT histogram na may malinaw na mga hakbang.

Para sa klase: may URL na puwedeng ibahagi, pag-export ng CSV, lugar para sa ad, mga komento na pinapaandar lang sa kahilingan, at mga kaugnay na tool para sa posibilidad at inferensiya.

Iba pang wika 日本語 | English | 简体中文 | 繁體中文 | 繁體中文（香港） | Español | Español (México) | Português (Brasil) | Português (Portugal) | Bahasa Indonesia | Tiếng Việt | 한국어 | Français | Deutsch | Italiano | Русский | हिन्दी | العربية | বাংলা | اردو | Türkçe | ไทย | Polski | Filipino | Bahasa Melayu | فارسی | Nederlands | Українська | עברית | Čeština

Mga kontrol

Pagkalat at estadistika
Mga halaga ng eksponensyal
Mga binhi ng CLT
Interbalo ng tiwala na 95%

Buod ng resulta

Tinatayang punto
—
Karaniwang halaga ng sample
—
Medyan ng sample
—
Pamantayang paglihis ng sample
—
n / B
— / —
Teoretikal na karaniwang halaga / σ
— / —

  • Bootstrap percentile

    —

  • Tahasang t (karaniwang halaga)

    —

  • Normal na pagtatantya (proporsyon)

    —

Paano kinakalkula

  1. Inisyalin ang LCG (a=1664525, c=1013904223, m=232) gamit ang binhi 13579 para ulitin nang eksaktong parehong halimbawa.
  2. Kunin ang n=40 obserbasyon mula sa Eksponensyal λ at kalkulahin ang napiling istatistika Karaniwan.
  3. Gawin ang bootstrap resampling nang B=2000 (Binhi ng bootstrap: 97531) beses, kunin ang Type-1 na kuantil, at itala ang napiling interval (Bootstrap percentile (Uri-1), Paglapit na t (karaniwang halaga), Normal na pagtatantya (proporsyon)).
  4. Sa CLT explorer, gamitin ang binhi ng CLT 2468 at mag-generate ng K=5000 na na-standardisang hanay ng halimbawa; ihambing ang karaniwang halaga at wariyans ≈ —.

Iba sa URL na puwedeng ibahagi at CSV, ang parehong binhi at setting ay naka-save para madali mong maulit ang eksperimento.

Mga histogram

Pamamahagi ng bootstrap

Ipinapakita ang sampling pamamahagi ng istatistika sa lahat ng bootstrap replicates at ang lawak ng interval ng tiwala.

Standardisadong karaniwang halaga (CLT)

Kapag inilalapat ang N(0,1), malinaw na makikita kung gaano kabilis lumalapit ang empirikal na karaniwang halaga at wariyans sa 0 at 1.

Mga madalas itanong

Bakit gamitin ang Type-1 percentile?

Gumagamit ito ng floor((B−1)p) na order statistics kaya malinaw kung paano nabubuo ang gilid ng interval sa palatandaan ng paliwanag sa itaas.

Bakit mahalaga ang nakatakdang LCG?

Ang parehong halaga (a=1664525, c=1013904223, m=232) ay nagbibigay ng eksaktong pareho nating halimbawa kapag pareho ang binhi. Mainam ito sa plano ng aralin, handout, at pag-uulit ng resulta.