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 будет шире?

AУ менее шумной метрики: разброс исходных данных меньше, и поэтому среднее колеблется в более узком диапазоне между выборками
BУ более шумной метрики: стандартная ошибка для растёт со стандартным отклонением исходных данных при том же объёме n
CШирина выборочного распределения одинаковая: истинные средние совпадают и определяют форму распределения при росте n
DУ метрики с большим средним: чем выше центр распределения, тем шире его выборочное распределение при том же n
Правильный 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 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, ) при многократном отборе выборок одного и того же размера?
Тренировать статистику в Telegram

Ещё вопросы по теме «Случайные величины и выборочные распределения»