Вы посчитали выборочное среднее x̄ по случайной выборке пользователей. Как корректно трактовать x̄?
A
x̄ — случайная величина, потому что при повторном отборе выборки значение изменитсяB
x̄ — фиксированная константа и не зависит от того, какую выборку вы взялиC
x̄ — параметр популяции, который не меняется между выборкамиD
x̄ — это распределение исходных значений метрики, а не числоПравильный ответ. Любая статистика, посчитанная по случайной выборке, сама является случайной величиной.
Разбор
Статистика x̄ — функция от выборки, а выборка случайна, значит и результат случаен. Если мысленно повторять отбор выборок тем же способом, вы получите набор значений x̄, то есть его sampling distribution. Частая ошибка — путать параметр популяции (например, μ) и оценку по одной конкретной выборке.
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 1000 раз берёте случайные выборки размера n из одной популяции и каждый раз считаете `x̄`. Что из перечисленного является `sampling distribution` 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` (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» →