Две метрики имеют одинаковое истинное среднее, но первая намного более шумная (у данных больше дисперсия). При одинаковом размере выборки n у какой метрики выборочное распределение x̄ будет шире?
AУ менее шумной метрики: разброс исходных данных меньше, и поэтому среднее
x̄ колеблется в более узком диапазоне между выборкамиBУ более шумной метрики: стандартная ошибка для
x̄ растёт со стандартным отклонением исходных данных при том же объёме nCШирина выборочного распределения одинаковая: истинные средние совпадают и определяют форму распределения
x̄ при росте nDУ метрики с большим средним: чем выше центр распределения, тем шире его выборочное распределение
x̄ при том же nПравильный ответ. Ширина выборочного распределения среднего определяется
SE, а SE зависит от дисперсии данных и n.Разбор
Стандартная ошибка выборочного среднего считается как SE = σ / √n, где σ — стандартное отклонение исходных данных. Чем шумнее метрика (больше σ), тем больше разброс x̄ от выборки к выборке при фиксированном n, и тем шире доверительный интервал. Истинные средние одинаковы, но это центрирует распределения, а не определяет их ширину. Среднее значение метрики (центр распределения) на ширину SE напрямую не влияет — она зависит от стандартного отклонения, а не от математического ожидания.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Что такое выборочное распределение статистики (например,
x̄) при многократном отборе выборок одного и того же размера?Ещё вопросы по теме «Случайные величины и выборочные распределения»
- Вы посчитали `выборочное среднее` `x̄` по случайной выборке пользователей. Как корректно трактовать `x̄`?
- Вы 1000 раз берёте случайные выборки размера n из одной популяции и каждый раз считаете `x̄`. Что из перечисленного является выборочным распределением для `x̄`?
- Если стандартная ошибка среднего подчиняется приближению `SE ~ 1/√n`, как изменится `SE`, если размер выборки увеличится с 400 до 1600 (при том же разбросе данных)?
- Что утверждает `CLT` (центральная предельная теорема, интуитивно) про выборочное среднее `x̄` при достаточно большом `n`?
- Что корректнее всего отличает стандартное отклонение данных от стандартной ошибки среднего `SE`?
- Все вопросы по «Случайные величины и выборочные распределения» →