Вы 1000 раз берёте случайные выборки размера n из одной популяции и каждый раз считаете x̄. Что из перечисленного является sampling distribution для x̄?
AГистограмма исходных значений метрики в одной выборке
BГистограмма 1000 значений
x̄, посчитанных по разным выборкамCГрафик изменения метрики по дням в продакшене
DСписок всех возможных значений параметра
μПравильный ответ.
Sampling distribution — это распределение статистики (например, x̄) при повторных выборках.Разбор
Распределение данных описывает, как ведёт себя отдельное наблюдение, а sampling distribution описывает, как 'плавает' статистика по выборкам. Даже если данные сильно разбросаны, распределение x̄ обычно уже. Типичная путаница — считать, что гистограмма исходных данных и есть распределение x̄.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
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)?Ещё вопросы по теме «Случайные величины и выборочные распределения»
- Вы посчитали `выборочное среднее` `x̄` по случайной выборке пользователей. Как корректно трактовать `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` (интуитивно) про `выборочное среднее` `x̄` при достаточно большом `n`?
- Что корректнее всего отличает стандартное отклонение данных от стандартной ошибки среднего `SE`?
- Что такое `sampling distribution` статистики (например, `x̄`)?
- Все вопросы по «Случайные величины и выборочные распределения» →