Целесообразно выделить ряд видов погрешностей статистических данных. Погрешности, вызванные неточностью измерения исходных данных, называем метрологическими. Их максимальное значение можно оценить с помощью нотны. Рассмотрим следующие статистические методы. а) Способ последовательных разностей (критерий Аббе) – для обнаружения изменяющейся во времени систематической погрешности (при числе измерений до 20).
Статистические методы выявления систематической погрешности
Влияние размера выборки на статистическую погрешность Размер выборки является одним из самых важных факторов, влияющих на статистическую погрешность. Большие выборки обычно дают более точные оценки параметров, так как они лучше представляют всю генеральную совокупность. Маленькие выборки, с другой стороны, могут привести к большой статистической погрешности и низкой точности оценки. Формула для расчета статистической погрешности зависит от типа параметра и выборки. Для простых случаев, когда выборка является случайной и нормально распределенной, статистическая погрешность может быть оценена с помощью стандартной ошибки. Она рассчитывается как среднеквадратичное отклонение выборочного среднего от реального среднего значения в генеральной совокупности, деленного на квадратный корень из объема выборки. Однако, не всегда возможно использовать большие выборки из-за ограничений времени, ресурсов или доступности данных.
В таких случаях, для уменьшения статистической погрешности возможно использование статистических методов, таких как методика расчета доверительного интервала или увеличение точности измерений. В итоге, увеличение размера выборки может снизить статистическую погрешность, но также требует дополнительных ресурсов и времени для сбора и анализа данных. При выборе размера выборки необходимо учитывать цели исследования, доступные ресурсы и требуемую точность оценок параметров. Как уменьшить статистическую погрешность? Статистическая погрешность возникает из-за случайности в данных и может существенно влиять на результаты и выводы статистического анализа. Существует несколько способов уменьшить статистическую погрешность и повысить надежность получаемых результатов.
Ошибки при подготовке данных к машинной обработке Ошибки в процессе машинной обработки Причины возникновения Ошибки измерения Ошибки репрезентативности Преднамеренные ошибки Непреднамеренные ошибки Случайные ошибки - это результат действия различных случайных факторов например, цифры переставлены местами, перепутаны соседние строки или графы при заполнении статистического формуляра. Такие ошибки имеют разную направленность: они могут и повышать, и понижать значения показателей. При достаточно большой обследуемой совокупности в результате действия закона больших чисел эти ошибки взаимно погашаются. Систематические ошибки регистрации всегда имеют одинаковую тенденцию либо к увеличению, либо к уменьшению значения показателей по каждой единице наблюдения, и поэтому величина показателя по совокупности в целом будет включать в себя накопленную ошибку. Например, при проведении социологических опросов населения может служить округление возраста населения, как правило, на цифрах, оканчивающихся на 5 и 0. Ошибки регистрации - это отклонения между значением показателя, полученного в ходе статистического наблюдения, и фактическим, действительным его значением.
Этот вид ошибок может быть и при сплошном и при несплошном наблюдениях. Возникновение ошибок при подготовке данных к обработке и в процессе самой обработки связано с некачественным состоянием первичных документов или машинных носителей информации.
Погрешность в вычислении. Стилистические погрешности. Саянов, В боях за Ленинград. Недостаток, изъян в работе какого-л.
Погрешности в моторе трактора.
Погрешности известной природы, оценка величины которых по каким-либо причинам затруднена например, сопротивление контактов при подключении электронных приборов. Такие погрешности должны быть обязательно исключены посредством модификации методики измерения или замены приборов. Наконец, нельзя забывать о возможности существования ошибок, о которых мы не подозреваем, но которые могут существенно искажать результаты измерений. Такие погрешности самые опасные, а исключить их можно только многократной независимой проверкой измерений, разными методами и в разных условиях. В учебном практикуме учёт систематических погрешностей ограничивается, как правило, паспортными погрешностями приборов и теоретическими поправками к упрощенной модели исследуемого явления. Точный учет систематической ошибки возможен только при учете специфики конкретного эксперимента.
Особенное внимание надо обратить на зависимость корреляцию систематических смещений при повторных измерениях. Одна и та же погрешность в разных случаях может быть интерпретирована и как случайная, и как систематическая. Калибровка электромагнита производится при помощи внесения в него датчика Холла или другого измерителя магнитного потока. В первом случае погрешность полученного значения будет меньше, поскльку при проведении прямой, отдельные отклонения усреднятся.
Статистическая погрешность: определение и принципы
Задача статистической обработки результатов многократных измерений заключается в нахождении оценки измеряемой величины и доверительного интервала, в котором находится истинное значение. Статистическая обработка используется для повышения точности измерений с многократными наблюдениями, а также определения статистических характеристик случайной погрешности. Для прямых однократных измерений статистическая обработка менее сложна и громоздка, что значительно упрощает оценку погрешностей. Статистическую обработку результатов косвенных измерений производят, как правило, методами, основанными на раздельной обработке аргументов и их погрешностей, и методом линеаризации. Наиболее распространенные совместные измерения обрабатываются разными статистическими методами.
Среди них широко известен и часто применяется метод наименьших квадратов.
Это обусловлено тем, что вероятность совместного наступления любого числа взаимно независимых событий а погрешности, с точки зрения теории вероятностей, как раз и являются независимыми случайными событиями равна произведению вероятностей этих событий. Если, например, вероятность преувеличения данных из-за неправильного учета равна 0. Проиллюстрируем это общее положение о судьбе отдельных погрешностей при дальнейшей обработке и генерализации статистических сведений исследователем на конкретном историческом примере. Но вероятность этой максимальной ошибки ничтожно мала. Если вероятность каждой погрешности в отдельности не превышает 0. Практически возможность максимальной погрешности, исключена.
Этот вывод не должен обескураживать историков, потому что и в естественных науках тоже нет абсолютно точных данных об изучаемых явлениях. Очевидно, историческая статистика более ранних, чем XX в.
Таким образом, чем больше доверительная вероятность, тем строже должно быть неравенство. Рассмотрим следующие статистические методы.
Пусть имеется выборка из n измерений Х1, Х2, …Хn некоторого параметра Х и среднее его значение. Определяют дисперсию выборки по формуле:. Действительно, допустим, что среднее значение измеряемой величины Х дрейфует со временем, принимая текущие значения , то есть присутствует систематическая погрешность. В этом случае истинный разброс величины Х в каждый момент времени следовало бы оценивать относительно текущего среднего значения.
Грубые погрешности существенно превышают погрешности, оправданные условиями измерения, свойствами примененных средств измерений, методом измерений и квалификацией экспериментатора. Такие погрешности могут возникнуть, например, при резком изменении в сети питания если оно, в принципе, оказывает влияние на результат измерения. Грубые погрешности обнаруживаются статистическими методами и обычно исключаются из рассмотрения. Промахи - следствие неправильных действий экспериментатора. Это, например, неправильный отсчет показаний, ошибка при записи показаний. Промахи обнаруживаются нестатическими методами, и их следует всегда из рассмотрения.
Причинами возникновения инструментальных погрешностей могут быть: низкое качество изготовления узлов прибора инструмента , например, трение в опорах подвижной системы, зазоры в сочленениях деталей, неточность изготовления, сборки и регулировки деталей механизмов, а также изменение с температурой модуля упругости материалов чувствительных элементов, электрических и монтажных сопротивлений, линейных размеров деталей приборов так называемые инструментальные погрешности. Однако есть погрешности, которые останутся даже в том случае, если элементы прибора будут идеальными. Так, например, выходной сигнал мостовой неуравновешенной схемы зависит от изменения напряжения питания. Если вместо неуравновешенной системы применить уравновешенную с нулевым отсчетом, то есть заменить один метод измерения другим, тогда указанной методической погрешности не будет. В зависимости от значения измеряемой величины - аддитивные и мультипликативные. При анализе погрешностей большое значение имеет разделение погрешностей по их зависимости от значений Х измеряемой величины.
Статистическая погрешность: сущность и значение
- Что такое статистическая погрешность: определение и примеры
- Статистическая погрешность: определение, примеры, формулы
- Систематические, случайные, грубые, промахи
- Авторизоваться
- 1 Измерения и погрешности‣ Обработка результатов учебного эксперимента
- Статистическая значимость при анализе данных
Метрология и стандартизация
в) для стрелочных электроизмерительных приборов абсолютная приборная погрешность определяется по их классу точности Епр, который указан на шкале прибора (обычно в правом нижнем углу, цифры могут быть помещены в кружок или ромбик). Решая уравнение численным методом, вычисляем что истинное значение границы интервалов статистической погрешности для правдоподобной будет гипотеза каждого значения р*, лежащего в пределах 5-95%, наиболее правдоподобной будет для различных значений n. Чем больше выборка, тем меньше будет статистическая погрешность. 2. Вариация параметров. Если параметры в генеральной совокупности разнятся между собой, результаты выборки также будут различаться, что приводит к статистической погрешности. Статистическая погрешность позволяет оценить, насколько точным может быть наш результат. Статистическая погрешность является основой для проведения статистических тестов и интерпретации результатов.
Погрешность
При наличии случайных погрешностей появление того или иного значения величины xi является случайным событием. Вероятность появления того или иного значения чаще всего определяется законом нормального распределения Гаусса. Распределение случайных погрешностей также чаще всего бывает нормальным. Поэтому распределение Гаусса может быть записано и как закон нормального распределения случайных погрешностей , которое при бесконечно большом числе измерений имеет вид:. На кривой нормального распределения случайных погрешностей рис. В этом случае доверительный интервал расширяется и его границы могут быть рассчитаны с помощью так называемых коэффициентов Стьюдента.
Оценка статистической погрешности основана на математических методах и статистических расчетах. Часто используется стандартное отклонение или стандартная ошибка для измерения и оценки степени разброса данных вокруг среднего значения. Большое стандартное отклонение или стандартная ошибка указывают на большую статистическую погрешность и низкую точность результатов. Значение статистической погрешности является важным при интерпретации статистической информации и принятии решений на основе данных. Оно помогает определить, насколько можно доверять результатам и какие выводы можно сделать на основе этих результатов.
Некоторые указания при вычислениях. В особо точных измерениях три, но не больше.
Суммируя вышеизложенное, для минимизации статистической погрешности необходимо правильно определить выборку, увеличить объем выборки, использовать стратифицированную выборку, контролировать подделку данных, применять корректные статистические методы и повторять тестирование и воспроизводимость исследования. Значение статистической погрешности в научных исследованиях В научных исследованиях статистическая погрешность является важным показателем, который позволяет оценивать надежность полученных результатов. Она является мерой случайной изменчивости данных и указывает на то, насколько результаты могут отличаться от «истинного» значения параметра из-за ограничений выборки или других факторов, влияющих на исследование. Статистическая погрешность измеряется с помощью стандартного отклонения или доверительных интервалов и позволяет оценить вероятность того, что истинное значение параметра находится в определенном диапазоне. Чем больше статистическая погрешность, тем меньше вероятность того, что результаты исследования достаточно точные и репрезентативные. Примером использования статистической погрешности в научных исследованиях может служить опрос общественного мнения. Предположим, что проводится опрос с целью определить процент людей, поддерживающих определенную политическую партию. Статистическая погрешность важна, потому что она позволяет исследователям оценить надежность результатов и сделать выводы исходя из этой оценки. Без учета статистической погрешности результаты исследования могут быть неточными или искаженными, что может привести к неправильным выводам или неверным рекомендациям. Поэтому, при проведении научных исследований статистическая погрешность является неотъемлемой частью анализа данных и оценки достоверности результатов. Вопрос-ответ Как определяется статистическая погрешность? Статистическая погрешность — это мера отклонения между средним значением выборки и истинным значением популяции. Она определяется путем вычисления стандартной ошибки, которая учитывает размер выборки и стандартное отклонение данных. Какие факторы влияют на статистическую погрешность? Статистическая погрешность зависит от размера выборки, стандартного отклонения данных и уровня доверия, выбранного для исследования. Чем больше выборка и меньше стандартное отклонение, тем меньше будет статистическая погрешность. Какие могут быть примеры статистической погрешности? Примеры статистической погрешности могут включать опросы общественного мнения, где результаты выборки могут отличаться от истинного мнения всей популяции. Также статистическая погрешность может быть наблюдаема при проведении эксперимента, где результаты на выборке могут отличаться от результатов на всей популяции.
Что такое статистическая ошибка и почему она так важна в науке о данных?
Как считать статистическую погрешность? Существует теория расчета статистической погрешности, в которую мы, конечно, вдаваться не будем. Но есть одно очень простое правило, которое легко запомнить и которое срабатывает почти всегда. 14. Поясните суть метода замещения, используемого для уменьшения систематической погрешности измерения. 15. В чём заключается метод компенсации по знаку, используемый для уменьшения систематической погрешности измерения? необходимости из статистического ряда или и получают новый ряд из новых членов. яют среднеарифметическое,погрешности отдельных измерений среднеквадратичное очищенного ряда. т среднеквадратичное серии измерений, коэффициент вариации.
Статистическая ошибка: что это такое, виды и примеры
Распределение случайных погрешностей также чаще всего бывает нормальным. Поэтому распределение Гаусса может быть записано и как закон нормального распределения случайных погрешностей , которое при бесконечно большом числе измерений имеет вид:. На кривой нормального распределения случайных погрешностей рис. В этом случае доверительный интервал расширяется и его границы могут быть рассчитаны с помощью так называемых коэффициентов Стьюдента. Стандартное отклонение характеризует среднюю погрешность отдельных измерений. Результат измерений есть разумная комбинация всех n измерений, и поэтому имеются основания полагать, что он будет более надёжным, чем любое из отдельных измерений.
Это побуждает участников исследования давать только положительные отзывы. Чтобы распознать возможность этой предвзятости, исследователям, возможно, потребуется приложить сознательные усилия, чтобы распознать области, в которых они могут чувствовать склонность воспринимать данные в пользу своего источника финансирования или личных убеждений. Предвзятость выбора Предвзятость отбора возникает, когда профессионалы выбирают для исследования людей, которые не отражают должным образом население. Это может происходить за счет неслучайного выбора определенных лиц или интервалов времени. Предвзятость выбора может быть результатом предвзятости подтверждения, которая является тенденцией профессионалов отдавать предпочтение данным, которые подтверждают их собственные убеждения или теории. Чтобы избежать последствий предвзятости при отборе, профессионалы могут случайным образом выбирать размер выборки и участников, при этом рассматривая наиболее подходящую аудиторию для своего исследования. Предвзятость наблюдателя Предвзятость наблюдателя является результатом субъективных точек зрения участников и руководителей исследования. Некоторые специалисты могут воспринимать и интерпретировать данные таким образом, который отражает их сознательную или бессознательную предвзятость. Поскольку у каждого специалиста может быть разное восприятие данных, которые они собирают в ходе исследования, важно записывать их субъективно, исключая любые личные предположения. Первоначально мониторинг данных для исследования субъективным образом позволяет профессионалам иметь объективный набор данных, который они могут позже исследовать дальше. Систематическая ошибка выживания Систематическая ошибка выжившего чаще всего встречается в исследованиях, целью которых является изучение влияния определенного продукта или действия с течением времени. Эта предвзятость возникает, когда профессионалы рассматривают только участников, которые прошли исследование во время анализа данных. Систематическая ошибка выжившего может изменить валидность исследования, поскольку в нем не учитываются важные данные. Профессионалы считают, что систематическая ошибка, связанная с выживанием, является подтипом систематической ошибки отбора, поскольку она возникает из-за того, что исследователи выбирают параметр данных, который неточно отражает результаты исследования. Исследователи могут избежать последствий систематической ошибки, связанной с выживанием, включив данные обо всех участниках исследования. Опущенное переменное смещение Смещение пропущенной переменной возникает, когда исследователи не учитывают важную переменную при записи и публикации своих результатов.
Если выборочные данные не являются нормально распределенными, это может повысить статистическую погрешность. Поэтому важно проверять распределение данных и применять соответствующие методы нормализации при необходимости. В целом, статистическая погрешность является неизбежной частью статистического анализа, но ее можно минимизировать, учитывая вышеперечисленные факторы и осознанно принимая во внимание потенциальную погрешность при получении статистических выводов. Примеры статистической погрешности Статистическая погрешность возникает в ряде ситуаций, где мы используем выборочные данные для оценки параметров генеральной совокупности. Рассмотрим несколько примеров: Исследование общественного мнения: Если мы хотим оценить процент людей, поддерживающих определенного кандидата на выборах, мы можем провести опрос среди небольшой группы людей. Однако результаты этого выборочного опроса могут отличаться от результатов реального голосования, так как они могут быть смещены влево или вправо относительно истинного значения. Это явление называется статистической погрешностью. Исследование клинических испытаний: В медицинских исследованиях обычно используется выборка пациентов, чтобы проверить эффективность нового лекарства или процедуры. Результаты клинических испытаний могут быть подвержены статистической погрешности из-за случайных факторов, таких как различия в возрасте, поле или состоянии здоровья пациентов в выборке. Опросы потребителей: Компании часто проводят опросы среди потребителей, чтобы оценить их предпочтения и мнения о продуктах или услугах. Эти опросы могут также содержать статистическую погрешность, так как выборка может быть представлена не всеми представителями целевой аудитории и мнения опрошенных могут различаться в зависимости от разных факторов. Во всех этих примерах статистическая погрешность связана с использованием выборочных данных вместо полной генеральной совокупности. Это значит, что оценка параметров на основе выборочных данных может быть несколько отличаться от истинных значений в генеральной совокупности. Однако, с помощью статистических методов мы можем оценить статистическую погрешность и учесть ее в наших выводах и решениях. Как уменьшить статистическую погрешность Существуют различные методы и стратегии, которые помогают уменьшить статистическую погрешность при проведении исследований. Рассмотрим некоторые из них: Увеличение выборки: Одним из основных способов уменьшить статистическую погрешность является увеличение размера выборки. Чем больше данных в анализе, тем точнее будут полученные результаты.
Этот средний результат, конечно, тоже не фиксирован, он может меняться в зависимости от статистики, но он будет намного стабильнее, он не будет так сильно прыгать от одной статистической выборки к другой. У него тоже есть некая неопределенность в статистическом анализе она так и называется: «неопределенность среднего» , но она обычно небольшая. Вот эта величина и называется статистической погрешностью измерения. ЧИТАТЬ ТАКЖЕ: Подробности про микроскопические черные дыры Итак, когда экспериментаторы предъявляют измерение какой-то величины, то они сообщают результат усреднения этой величины по всей набранной статистике столкновений и сопровождают его статистической погрешностью. Именно такие средние значения имеют физический смысл, только их может предсказывать теория. Есть, конечно, и иной источник статистической погрешности: недостаточный контроль условий эксперимента при повторном измерении. Если в физике частиц этот источник можно попытаться устранить, по крайней мере, в принципе, то в других разделах естественных наук он выходит на первый план; например, в медицинских исследованиях каждый человек отличается от другого по большому числу параметров. Как считать статистическую погрешность? Существует теория расчета статистической погрешности, в которую мы, конечно, вдаваться не будем. Но есть одно очень простое правило, которое легко запомнить и которое срабатывает почти всегда. Пусть у вас есть статистическая выборка из N столкновений и в ней присутствует n событий какого-то определенного типа. Оценка истинного значения вероятности такого типа события примерно соответствует этому выражению. Сразу же, впрочем, подчеркнем, что эта простая оценка начинает сильно «врать», когда количество событий очень мало. В науке обсчета маленькой статистики есть много дополнительных тонкостей. Более серьезное но умеренно краткое введение в методы статистической обработки данных в применении к экспериментам на LHC см. Пример 1 Предположим, вы хотите измерить вероятность какого-то очень редкого распада определенного мезона. Вы набрали статистику в миллион событий рождения и распада этого мезона, и среди них обнаружилось 20 событий нужного вам типа распада.
Статистическая погрешность: определение, примеры, формулы
- Значение слова ПОГРЕШНОСТЬ. Что такое ПОГРЕШНОСТЬ?
- Статистический анализ случайных погрешностей
- Значение статистической погрешности
- Некоторые указания при вычислениях.
- Допустимая погрешность в статистике
Погрешности измерений и способы их описания с вероятностно-статистических позиций
Статистическая погрешность – это основное понятие, которое используется в статистике для описания различных видов ошибок, связанных с проведением и анализом статистических исследований. Для оценки размеров случайной ошибки выборки (статистической погрешности) и решения производных от этой оценки задач может быть использован математический аппарат, основанный на теории вероятностей и законе нормального распределения Гаусса. Оценки второй группы в рамках допустимой статистической погрешности совпали с оценками первой группы, просматривавшей 10-секундные клипы. Точный ответ, в пределах небольшой погрешности, почти сошёлся с вычисленном до этого приближённым ответом.
Статистическая погрешность в социологии понятие и значение
Абсолютная погрешность меры — это значение, вычисляемое как разность между числом, являющимся номинальным значением меры, и настоящим действительным значением воспроизводимой мерой величины. Относительная погрешность — это число, отражающее степень точности измерения. Относительная погрешность выражается в процентах. Приведенная погрешность — это значение, вычисляемое как отношение значения абсолютной погрешности к нормирующему значению.
Нормирующее значение определяется следующим образом: 1 для средств измерений, для которых утверждено номинальное значение, это номинальное значение принимается за нормирующее значение; 2 для средств измерений, у которых нулевое значение располагается на краю шкалы измерения или вне шкалы, нормирующее значение принимается равным конечному значению из диапазона измерений. Исключением являются средства измерений с существенно неравномерной шкалой измерения; 3 для средств измерений, у которых нулевая отметка располагается внутри диапазона измерений, нормирующее значение принимается равным сумме конечных численных значений диапазона измерений; 4 для средств измерения измерительных приборов , у которых шкала неравномерна, нормирующее значение принимается равным целой длине шкалы измерения или длине той ее части, которая соответствует диапазону измерения. Абсолютная погрешность тогда выражается в единицах длины.
Оценка погрешности при прямых измерениях[ править править код ] При прямых измерениях искомая величина определяется непосредственно по отсчётному устройству шкале средства измерения. В общем случае измерения проводятся по определённому методу и при помощи некоторых средств измерений. Эти компоненты несовершенны и вносят свой вклад в погрешность измерения [7]. Если тем или иным путём погрешность измерения с конкретным знаком удаётся найти, то она представляет собой поправку, которую просто исключают из результата.
Однако достичь абсолютно точного результата измерения невозможно, и всегда остаётся некоторая «неопределённость», которую можно обозначить, оценив границы погрешности [8]. В зависимости от имеющихся исходных данных и свойств погрешностей, которые подвергаются оценке, используют различные способы оценки. Случайная погрешность, как правило, подчиняется закону нормального распределения , для нахождения которого необходимо указать математическое ожидание M.
Статистическая ошибкатипа А обычно определяется по стандартному отклонению s, равному положительному квадратному корню из статистическиопределенной дисперсии , деленной на число измерений? Для отдельных компонентов стандартная статистическая ошибка иi обычно равна si. Стандартная ошибка показывает вклад каждого компонента в общуюстатистическую ошибку. Для оценки дисперсии обычно применяютстатистическую обработку результатовизмерений. Для этого методом наименьших квадратов находят уравнение зависимости, наиболее точно описывающей полученныеэкспериментальные данные, и определяютотклонения каждого измеренного значения от полученной таким образомосредненной кривой. Для определениястатистической ошибки типа Б обычно используют всю доступную информацию, включающую: все данные, полученные в предыдущихизмерениях, знания, полученные из анализахарактеристик и поведения аналогичных датчиков, использования подобныхматериалов и инструментов, спецификации, выданныепроизводителем, статистические данные, полученные изсправочников и другой литературы.
Если параметры в генеральной совокупности разнятся между собой, результаты выборки также будут различаться, что приводит к статистической погрешности. Измерение статистической погрешности: Статистическая погрешность измеряется с помощью показателей, таких как среднеквадратическое отклонение СКО , стандартная ошибка СО и доверительный интервал. Они позволяют оценить точность и достоверность полученных результатов выборки. При интерпретации статистических данных важно учитывать статистическую погрешность, чтобы избежать некорректных или неполных выводов. Учет статистической погрешности позволяет получить более объективную оценку и обеспечить статистическую достоверность результатов исследования. Как измеряется статистическая погрешность Статистическая погрешность измеряется с использованием таких показателей, как стандартное отклонение, стандартная ошибка и доверительный интервал. Стандартное отклонение — это мера разброса данных относительно их среднего значения. Чем больше стандартное отклонение, тем больше разброс данных и тем выше статистическая погрешность. Стандартное отклонение рассчитывается путем извлечения квадратного корня из дисперсии. Стандартная ошибка — это оценка погрешности выборки. Она показывает, насколько точно среднее значение выборки представляет собой среднее значение генеральной совокупности. Стандартная ошибка рассчитывается путем деления стандартного отклонения на квадратный корень из размера выборки. Доверительный интервал — это диапазон значений, в пределах которых находится истинное значение параметра генеральной совокупности с определенной доверительной вероятностью. Доверительный интервал рассчитывается с использованием стандартной ошибки и уровня доверия. Чем больше уровень доверия, тем шире доверительный интервал и тем выше статистическая погрешность. Используя эти показатели, исследователь может оценить статистическую погрешность и определить надежность полученных результатов. Чем меньше погрешность, тем более точными и надежными являются полученные данные.
Погрешности в статистике.
| Что такое статистическая погрешность: определение, примеры, формулы | это, по сути, случай, когда модель или статистика не репрезентативны для населения, и есть несколько источников систематической ошибки, которые вызывают это. |
| НОУ ИНТУИТ | Прикладная статистика. Лекция 12: Статистика интервальных данных | Как влияет допустимая погрешность на статистические выводы? Допустимая погрешность имеет прямое влияние на результаты статистических исследований. Она определяет, насколько сильно можно доверять полученным данным и какие выводы можно сделать. |
| Что такое статистическая погрешность: определение и особенности | У него тоже есть некая неопределенность (в статистическом анализе она так и называется: «неопределенность среднего»), но она обычно небольшая. Вот эта величина и называется статистической погрешностью измерения. |
| Что такое статистическая ошибка и почему она так важна в науке о данных? | Всё, что нужно знать из математики экономисту. Математическая статистика. Борис Бояршинов. Образование для всех. Первый образовательный канал. © Телекомпания. |