Controls
Wyniki summary
- Point estimate
- —
- Sample mean
- —
- Sample median
- —
- Sample standard deviation
- —
- n / B
- — / —
- Theoretical mean / σ
- — / —
-
Bootstrap percentile
—
-
t approximation (mean)
—
-
Normal approximation (proportion)
—
Jak to obliczono
- Initialise the LCG (a=1664525, c=1013904223, m=232) with seed so the sampling stream is reproducible.
- Draw n= observations from and evaluate the selected statistic .
- Resample B= times, take Type-1 quantiles, and report the chosen intervals ().
- For the CLT explorer, use seed with K= standardised sample means, summarised as mean/variance ≈ .
Histograms
Dystrybucja Bootstrapa
Pokazuje rozkład próbkowania statystyki w replikacjach bootstrap i podkreśla zakres CI.
CLT standardised means
Nałożenie N(0,1) pokazuje, jak szybko średnia empiryczna i wariancja zbliżają się odpowiednio do 0 i 1.
Najczestsze pytania
Dlaczego warto używać percentyla typu 1?
It uses floor((B−1)p) order statistics so the interval endpoints are transparent to students, mirroring textbook bootstrap explanations.
Jakie korzyści niesie ze sobą stały LCG?
The same Parametry as our probability simulator (a=1664525, c=1013904223, m=232) guarantee identical samples for a given seed, which is ideal for lesson plans, handouts, and remote verification.