← Matematik

Bootstrap ve Merkezi Limit Teoremi (CLT)

Gerekli bilgileri girin ve sonucu doğrudan tarayıcınızda görün.

Sınıf kullanımı için: paylaşılabilir URL'ler, CSV dışa aktarma, reklam alanı rezervasyonu, gecikmeli Giscus yorumları ve olasılık ile çıkarım için ilgili araçlar.

Diğer diller ja | en | zh-CN | zh-TW | zh-HK | es | es-419 | es-MX | pt-BR | pt-PT | id | vi | ko | fr | de | it | ru-RU | hi-IN | ar | bn-BD | ur-PK | tr-TR | th-TH | pl-PL | fil-PH | ms-MY | fa-IR | nl-NL | uk-UA | he-IL | cs-CZ

Kontroller

Distribution & statistic
Exponential parametre
Seeds & CLT
95% confidence intervals

Sonuclar summary

Point estimate
Sample mean
Sample median
Sample standard deviation
n / B
/
Theoretical mean / σ
/
  • Bootstrap percentile

  • t approximation (mean)

  • Normal approximation (proportion)

Nasıl hesaplandı

  1. Örnekleme akışının tekrarlanabilir olması için LCG'yi (a=1664525, c=1013904223, m=232) tohumuyla başlatın.
  2. 'den n= gözlemleri çizin ve seçilen istatistiğini değerlendirin.
  3. B= kez yeniden örnekleyin, İpucu-1 niceliklerini alın ve seçilen aralıkları raporlayın ().
  4. CLT gezgini için, ortalama/varyans ≈ olarak özetlenen K= standartlaştırılmış örnek ortalamalarıyla tohumunu kullanın.

Hem paylaşılabilir URL hem de CSV, tekrarlanabilir gösterimler için çekirdekleri ve konfigürasyonu kodlar.

Histogramlar

Bootstrap distribution

Önyükleme çoğaltmaları genelinde istatistiğin örnekleme dağılımını gösterir ve CI aralığını vurgular.

CLT standardised means

N(0,1)'in üst üste bindirilmesi ampirik ortalama ve varyansın sırasıyla 0 ve 1'e ne kadar hızlı yaklaştığını ortaya koyar.

Sık sorulan sorular

Neden Tip-1 yüzdelik dilimini kullanmalı?

Taban((B−1)p) sıra istatistiklerini kullanır, böylece aralık uç noktaları öğrenciler için şeffaf olur ve ders kitabındaki önyükleme açıklamalarını yansıtır.

What benefits Arac fixed LCG bring?

Olasılık simülatörümüzün (a=1664525, c=1013904223, m=232) aynı etkisi, belirli bir tohum için aynı örnekleri garanti eder; Hangi, ders planları, çalışma notları ve uzaktan doğrulama için idealdir.