Kawalan
Ringkasan keputusan
- Anggaran titik
- —
- Min sampel
- —
- Median sampel
- —
- Sisihan piawai sampel
- —
- n / B
- — / —
- Min teori / σ
- — / —
-
Persentil bootstrap
—
-
Anggaran t (min)
—
-
Anggaran normal (perkadaran)
—
Cara pengiraan
- Mulakan LCG (a=1664525, c=1013904223, m=232) dengan benih 13579 supaya aliran sampel boleh diulang.
- Jana n=40 pemerhatian daripada Eksponen λ dan kira statistik terpilih Min.
- Lakukan pensampelan semula sebanyak B=2000 (Benih bootstrap: 97531), ambil kuantil Jenis-1, dan laporkan selang yang dipilih (Persentil bootstrap (Jenis-1), Anggaran t (min), Anggaran normal (perkadaran)).
- Untuk penjelajah CLT, guna benih 2468 dengan K=5000 min sampel tersandar, lalu ringkaskan sebagai min/varians ≈ —.
Histogram
Taburan bootstrap
Memaparkan taburan pensampelan statistik merentas ulangan bootstrap dan menonjolkan julat selang keyakinan.
Min tersandar CLT
Lapisan N(0,1) menunjukkan seberapa cepat min dan varians empirik menghampiri 0 dan 1.
Soalan Lazim
Mengapa guna persentil Jenis-1?
Kaedah ini menggunakan statistik tertib floor((B−1)p), jadi hujung selang mudah difahami oleh pelajar dan selari dengan penerangan bootstrap dalam buku teks.
Apakah kelebihan LCG tetap ini?
Tetapan yang sama seperti simulator kebarangkalian kami (a=1664525, c=1013904223, m=232) menjamin sampel yang sama bagi benih yang sama. Ini sesuai untuk rancangan pengajaran, helaian latihan, dan semakan jarak jauh.