Pagkakaiba sa pagitan ng "Sampling Distribution Ng Sample Mean" At Ang "Sample Mean" (Detalyadong Pagsusuri) - Lahat ng Mga Pagkakaiba
Talaan ng nilalaman
Ang rate ng populasyon ay lumalaki bawat minuto bawat minuto, dahil ang rate ng kapanganakan ay mas mataas kaysa sa rate ng pagkamatay. Nangangahulugan ito na bawat minuto, ang pamamahagi ng mga likas na yaman, mga produktong pang-agrikultura, mga produktong pang-industriya, at lahat ng iba pang pangangailangan at karangyaan ay kailangang rebisahin at patas na ipamahagi sa lahat ng populasyon.
Tingnan din: Ang pagiging isang Lifestyler vs. Pagiging Isang Polyamorous (Detalyadong Paghahambing) – Lahat ng Mga PagkakaibaNgunit sa kabila ng mga katotohanan at numero ng ang kabuuang populasyon, ang mga mapagkukunan ay hindi naipamahagi. Sa parehong paraan, mayroon pa ring ilang lugar, tribo, at lungsod kung saan ang mahahalagang pagkain ay wala sa mga kamay ng lahat.
Ang sampling distribution ng mean ay ang pamamahagi ng mga posibleng sample kapag pumili ka ng sample mula sa populasyon. Ang pamantayan ng distribusyon ng sampling ay tumutukoy sa mean ng kabuuang populasyon kung saan na-sample ang mga marka. Halimbawa, kung ang populasyon ay may mean na Μ, kung gayon ang mean ng sampling distribution ng pamantayan ay Μ din.
Alam Mo Ba Kung Bakit Kinakalkula ang “Sample Mean”?
Ang sample mean ay tinukoy bilang isang average ng isang set ng data. Maaaring gamitin ang sample mean upang kalkulahin ang central tendency, standard deviation, at variance ng set ng data.
Maaaring gamitin ang “sample mean” para sa pagkalkula ng mga average sa isang random na populasyon. Maaari din itong tukuyin bilang ang istatistikang nakuha sa pamamagitan ng pagkalkula ng arithmetic average ng mga halaga ng isang variable sa sample.
Kung naipit ang samplemula sa mga pamamahagi ng probabilidad at may karaniwang inaasahang halaga, kung gayon tama na sabihin na ang sample mean ay isang estimator ng inaasahang halaga na iyon.
Panoorin ang video na ito para malaman ang higit pa tungkol sa sampling distribution
Paano Tukuyin Ang "Sampling Distribution Ng Sample Mean"?
Ang probability distribution ng isang statistic na nakuha mula sa isang makabuluhang sample size ng isang partikular na populasyon ay kilala bilang " the sampling distribution ng isang sample mean .”
Tingnan din: Pagkakaiba sa pagitan ng formula v=ed at v=w/q – All The DifferencesAng dalas ng iba't ibang posibleng resulta para sa istatistika ng populasyon ay bumubuo sa sampling distribution ng isang partikular na populasyon.
Malaking dami ng data ang nakolekta ng mga manggagawa sa pananaliksik, mga istatistika, at mga taong may kaugnayan sa akademiko mula sa malalaking sukat ng populasyon. Ang nakolektang data na ito ay tinatawag na sample, na isang subset ng partikular na populasyong iyon.
Data
“Sample Mean” vs. “Sampling Distribution of Sample Mean”
| Mga Feature | Sampling Distribution ng Sample Mean | Sample Mean |
|---|---|---|
| Kahulugan | “Ang sampling distribution ng sample mean” ay karaniwang tinutukoy bilang ang ibig sabihin ng populasyon kung saan kinokolekta ang data. Malawak na itong ginagamit sa mundo ngayon. | Maaaring tukuyin ang “the sample mean” sa paraang gaya ng pagdaragdag ng bilang ng mga item sa isang sample set at pagkatapos ay paghahatiin ang kabuuan sa bilang ng mga item sa sampleset. |
| Equation | Ang paraan ng pagkalkula ng “sample distribution ng sample mean” ay nagsasangkot ng simple ngunit mas epektibong formula. Sa paggamit ng formula na ito, ang mean ng sample distribution ng sample ay madaling mahanap: ΜM = Μ
| Ang proseso ng pagkalkula ng sample Ang ibig sabihin ay kasing simple ng pagbubuod ng bilang ng mga item na nasa sample set. Hatiin ang kabuuan sa bilang ng mga item sa sample set. Maaaring gumamit ng formula: x̄ = ( Σ xi ) / n |
| Mga Istatistika | Isinasaalang-alang ng distribusyon ng sampling ang pamamahagi ng mga istatistika ng sample | Isinasaalang-alang ng sample mean ang mga obserbasyon na nakuha mula sa data ng populasyon |
| Kahulugan | Ang sampling distribution ay isang posibleng distribusyon ng isang istatistikang nakuha mula sa isang malaking bilang ng mga sample na kinuha mula sa isang partikular na populasyon; ang sampling distribution ng isang kinakailangang populasyon ay ang scattering ng mga frequency ng isang hanay ng iba't ibang resulta na maaaring mangyari para sa mga istatistika ng isang populasyon. | Ang sample mean ay tumutukoy sa mean value ng isang sample ng data na kinakalkula mula sa loob isang malaking populasyon ng data. Ito ay isang mahusay na tool upang ma-access ang ibig sabihin ng populasyon kung ang laki ng sample ay malaki at ang mga istatistikal na mananaliksik ay random na kumukuha ng mga fragment mula sa populasyon. |
| Halimbawa | Halimbawa, sa halip na iboto ang 1000 pusamay-ari tungkol sa kung ano ang kinakain ng kanilang mga alagang hayop at may mga kagustuhan sa pagkain ng kanilang mga pagkain, maaari mong ulitin ang iyong poll nang maraming beses. | Para sa halimbawa ng sample na ibig sabihin, kapag nanood ka ng baseball game, at nakakita ka ng mga manlalarong humahampas sa Midian. Ipinapakita ng numerong iyon ang kabuuang bilang ng mga hit na hinati sa dami ng beses na nagpakita ang isang manlalaro upang kumabog. Sa mas simpleng salita, ang numerong iyon ay isang mean. |
Mga Pagkakaiba sa Pagitan ng Sample Mean at Sampling Distribution ng Sample Mean
Praktikal na Application ng Sampling Distribution
Ang distribusyon ng sampling ng isang sample ay lubhang kapaki-pakinabang sa pang-araw-araw na buhay dahil maaari nitong sabihin sa amin ang posibilidad na makakuha ng anumang partikular na mean mula sa isang random na sample. Ang epekto ng sampling distribution ng isang sample ay ginagamit nang napakalawak sa ating pang-araw-araw na buhay.
- Ang sampling distribution ng isang sample ay kapag inuulit natin ang ating pananaliksik o pool para sa lahat ng posibleng sample ng isang populasyon.
- Ang sampling distribution ng isang sample ay tumutukoy sa isang population distribution ng isang statistic na nagmumula sa pagpili ng anumang sample ng isang partikular na populasyon.
- Ito ay kumakatawan sa distribusyon ng mga frequency kung paano ipagkalat ang iba't ibang mga resulta para sa isang partikular na populasyon.
- Malawakang ginagamit din ang sample mean at ginagampanan ang papel nito sa pang-araw-araw na buhay ng isang ordinaryong tao na hindi man lang alam kung ano ito.
- Para sa pagpapakita, habang bumibili ng mga prutas mula sa isang tindahan,karaniwan naming sinusuri ang ilan upang ma-access o makuha ang isa sa pinakamahusay na kalidad na magagamit.
Mga Halimbawa ng Pagkalkula ng “Sample Mean”
Halimbawa, gusto naming kalkulahin ang edad ng isang partikular na hanay ng isang populasyon. Para sa kaginhawahan, isaalang-alang natin ang mga edad na 15 tao lamang na napili nang mali. Paano mahahanap ang ibig sabihin ng sample?
| Hindi. ng mga tao | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| Edad | 75 | 45 | 57 | 63 | 41 | 59 | 66 | 82 | 33 | 78 | 39 | 80 | 40 | 52 | 65 |
Pagkalkula ng Sample Mean
Upang kalkulahin ang sample mean, idagdag ang lahat ng mga numero ng edad ng hanay ng populasyon sa itaas.
75+45+57+63+41+59+66+82+33+78+39+80 +40+52+65=875
Ngayon, bilangin ang kabuuang bilang ng mga indibidwal sa sample na ito hal., 15.
Para sa pagkalkula ng “sample mean,” hatiin natin ang “a kabuuang edad" sa pamamagitan ng "kabuuang hindi. ng mga kalahok.”
Ang sample na ibig sabihin: 875/15=58.33 taon
Mga Uri ng “Sampling Distribution ng Sample Mean”
May tatlong uri ng sampling distribution ng sample mean:
- Sampling Distribution of Proportion
- Sampling Distribution of Mean
- T-Distribution
Paano Mo Nakikita AngSampling distribution?
Para sa pagkalkula ng sampling distribution ng sample mean, kailangan mong malaman ang mean at standard deviation ng populasyon. Ngayon ay kailangan mong pagsama-samahin ang lahat ng mga halagang ito at sa wakas ay hatiin ang halagang ito sa kabuuang mga obserbasyon na nasa sample .
Sampling Distribution ng Sample Mean
Konklusyon
- Sa kabuuan, ang sampling distribution ng sample mean ay tumutukoy sa hanay ng mga paraan mula sa lahat ng posibleng sample ng isang partikular na laki na kilala bilang n pinili mula sa isang partikular na populasyon.
- Samantalang ang ibig sabihin ng sample ay ang average ng mga value ng sample na pinili mula sa ibig sabihin ng populasyon hanggang sa isang tiyak na lawak. Kung ikukumpara sa populasyon, maliit ang sample size at kinakatawan ng n .
- Sa pangkalahatan, ang " mean ng sampling " ay isang average ng isang set ng data, at maaari itong malawakang gamitin upang kalkulahin ang central tendency, standard deviation, at variance ng isang set ng data.
- Napakahalaga ng sample distribution ng sample mean. Dahil kadalasang malaki ang populasyon, mahalagang gamitin ang distribusyon ng sampling para mapili mo nang basta-basta ang isang subset ng buong populasyon.
