Kontrola
Podsumowanie wyników
- Estymata punktowa
- —
- Średnia próby
- —
- Mediana próby
- —
- Odchylenie standardowe próby
- —
- n / B
- — / —
- Średnia teoretyczna / σ
- — / —
-
Percentyl bootstrap
—
-
Przybliżenie t (średnia)
—
-
Przybliżenie normalne (proporcja)
—
Jak to obliczono
- Inicjalizuj LCG (a=1664525, c=1013904223, m=232) z ziarnem , aby strumień próbkowania był powtarzalny.
- Wylosuj n= obserwacji z i oblicz wybraną statystykę .
- Powtórz bootstrap razy, weź kwantyle typu 1 i zgłoś wybrane przedziały ().
- Dla eksploratora CLT użyj ziarna z K= uśrednionymi standaryzowanymi średnimi, zbiorczo średnia/wariancja ≈ .
Histogramy
Dystrybucja Bootstrapa
Pokazuje rozkład próbkowania statystyki w replikacjach bootstrap i podkreśla zakres CI.
Średnie ustandaryzowane CLT
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?
Wykorzystuje statystyki porządkowe floor((B−1)p), więc końce przedziału są jasne dla uczniów i odpowiadają podręcznikowym wyjaśnieniom bootstrapu.
Jakie korzyści niesie ze sobą stały LCG?
Te same parametry co nasz symulator prawdopodobieństwa (a=1664525, c=1013904223, m=232) gwarantują identyczne próbki dla danego materiału siewnego, co idealnie nadaje się do scenariuszy lekcji, materiałów informacyjnych i zdalnej weryfikacji.