Search

7.3 : Le théorème de la limite centrale pour les proportions
https://query.libretexts.org/Francais/Livre_%3A_Statistiques_commerciales_(OpenStax)/07%3A_Le_th%C3%A9or%C3%A8me_de_la_limite_centrale/7.03%3A_Le_th%C3%A9or%C3%A8me_de_la_limite_centrale_pour_les_proportions
Il est important de noter que dans le cas de l'analyse de la distribution des moyennes des échantillons, le théorème de la limite centrale nous a indiqué la valeur attendue de la moyenne des moyennes ...Il est important de noter que dans le cas de l'analyse de la distribution des moyennes des échantillons, le théorème de la limite centrale nous a indiqué la valeur attendue de la moyenne des moyennes des échantillons dans la distribution d'échantillonnage et l'écart type de la distribution d'échantillonnage.
7.3: 比例的中心极限定理
https://query.libretexts.org/%E7%AE%80%E4%BD%93%E4%B8%AD%E6%96%87/%E5%9B%BE%E4%B9%A6%EF%BC%9A%E5%95%86%E4%B8%9A%E7%BB%9F%E8%AE%A1_(OpenStax)/07%3A_%E4%B8%AD%E5%BF%83%E6%9E%81%E9%99%90%E5%AE%9A%E7%90%86/7.03%3A_%E6%AF%94%E4%BE%8B%E7%9A%84%E4%B8%AD%E5%BF%83%E6%9E%81%E9%99%90%E5%AE%9A%E7%90%86
如果随机变量是离散的，例如分类数据，那么我们要估计的参数是总体比例。当然，这是在任何一次随机抽奖中抽出成功的概率。与刚才讨论的连续随机变量的案例不同，我们不知道的总体分布， $X$ 这里我们实际上知道了这些数据的潜在概率密度函数；它是二项式。随机变量是 $X =$ 成功次数，我们想知道的参数是 $p$ ，获得成功的概率，当然是总体中成功的比例。有争议的问题是：样本比例是从什么分布\(p^{...如果随机变量是离散的，例如分类数据，那么我们要估计的参数是总体比例。当然，这是在任何一次随机抽奖中抽出成功的概率。与刚才讨论的连续随机变量的案例不同，我们不知道的总体分布， $X$ 这里我们实际上知道了这些数据的潜在概率密度函数；它是二项式。随机变量是 $X =$ 成功次数，我们想知道的参数是 $p$ ，获得成功的概率，当然是总体中成功的比例。有争议的问题是：样本比例是从什么分布 $p^{\prime}=\frac{x}{n}$ 得出的？样本数量 $X$ 是 $n$ ，也是在该样本中发现的成功次数。这是一个平行的问题，中央极限定理刚刚回答了这个问题：样本均值来自什么分布？ $\overline x$ 我们看到，一旦我们知道分布是正态分布，我们就能够为总体参数创建置信区间 $\mu$ 。稍后我们还将使用相同的信息来检验有关总体均值的假设。我们希望现在能够为二项式概率密度函数中的总体参数 $p$ “” 制定置信区间。
7.3: نظرية الحد المركزي للنسب
https://query.libretexts.org/%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D8%B9%D8%B1%D8%A8%D9%8A%D8%A9/%D9%83%D8%AA%D8%A7%D8%A8%3A_%D8%A5%D8%AD%D8%B5%D8%A7%D8%A1%D8%A7%D8%AA_%D8%A7%D9%84%D8%A3%D8%B9%D9%85%D8%A7%D9%84_(OpenStax)/07%3A/7.03%3A_%D9%86%D8%B8%D8%B1%D9%8A%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D8%AD%D8%AF_%D8%A7%D9%84%D9%85%D8%B1%D9%83%D8%B2%D9%8A_%D9%84%D9%84%D9%86%D8%B3%D8%A8
السؤال المطروح هو: من أي توزيع تم $p^{\prime}=\frac{x}{n}$ استخلاص نسبة العينة؟ حجم العينة $X$ هو $n$ ولا يزال عدد النجاحات التي تم العثور عليها في تلك العينة. مرة أخرى، مع زيادة حجم العينة، يتبين ...السؤال المطروح هو: من أي توزيع تم $p^{\prime}=\frac{x}{n}$ استخلاص نسبة العينة؟ حجم العينة $X$ هو $n$ ولا يزال عدد النجاحات التي تم العثور عليها في تلك العينة. مرة أخرى، مع زيادة حجم العينة، يتبين أن تقدير النقاط لأي منهما $\mu$ يأتي من توزيع ذي توزيع أضيق وأضيق. $p$ لقد خلصنا إلى أنه مع مستوى معين من الاحتمال، يكون النطاق الذي يأتي منه تقدير النقاط أصغر كلما زاد حجم العينة. $n$ $\PageIndex{8}$ يوضح الشكل هذه النتيجة لحالة وسائل العينة.
7.3: Theorem ya Kati ya Kikomo kwa Uwiano
https://query.libretexts.org/Kiswahili/Kitabu%3A_Takwimu_za_Biashara_(OpenStax)/07%3A_Theorem_ya_Kati_ya_Kikomo/7.03%3A_Theorem_ya_Kati_ya_Kikomo_kwa_Uwiano
Kutokana na hili tunapata sampuli uwiano $p^{\prime}$ ,, na graph juu ya mhimili wa $p$ '. Sisi kufanya hivyo tena na tena nk, nk mpaka tuna usambazaji wa kinadharia ya $p$ 'S Baadhi ya idadi sampul...Kutokana na hili tunapata sampuli uwiano $p^{\prime}$ ,, na graph juu ya mhimili wa $p$ '. Sisi kufanya hivyo tena na tena nk, nk mpaka tuna usambazaji wa kinadharia ya $p$ 'S Baadhi ya idadi sampuli itaonyesha upendeleo juu kuelekea suala dhamana na wengine kuonyesha chini favorability kwa sababu sampuli random kutafakari tofauti ya maoni ndani ya idadi ya watu.
7.3: O teorema do limite central para proporções
https://query.libretexts.org/Idioma_Portugues/Livro%3A_Estatisticas_de_negocios_(OpenStax)/07%3A_O_teorema_do_limite_central/7.03%3A_O_teorema_do_limite_central_para_propor%C3%A7%C3%B5es
Esta é uma pergunta paralela que acabou de ser respondida pelo Teorema do Limite Central: de qual distribuição foi extraída a média da amostra? $\overline x$ Vimos que, uma vez que soubemos que a dis...Esta é uma pergunta paralela que acabou de ser respondida pelo Teorema do Limite Central: de qual distribuição foi extraída a média da amostra? $\overline x$ Vimos que, uma vez que soubemos que a distribuição era a distribuição Normal, pudemos criar intervalos de confiança para o parâmetro da população, $\mu$ .