Центральная предельная теорема и концепции выборочного распределения | Учебник по статистике | Ma...

Центральная предельная теорема и концепции выборочного распределения: Что нам говорит центральная предельная теорема (ЦПТ)? Что такое нормальное выборочное распределение? Что такое стандартная ошибка среднего значения? Изучите эти и другие концепции на примерах! 👉🏼Ссылка на инструмент веб-визуализации (https://bit.ly/2XDHr87); Видео «Нормальное распределение в R»: (   • Normal Distribution, Z Scores, and Normal ...  ) 👍🏼Лучшие обучающие материалы по статистике и языку программирования R: (https://goo.gl/4vDQzT)

►► Хотите поддержать нас? Сделайте пожертвование (https://bit.ly/2CWxnP2), поделитесь нашими видео, оставьте комментарий и поставьте лайк! В любом случае, спасибо!

В этом видеоуроке по статистике мы изучим концепцию центральной предельной теоремы (ЦПТ), выборочное распределение среднего значения и стандартное отклонение среднего значения на примерах. Мы также разработаем концепцию стандартной ошибки среднего значения.

Центральная предельная теорема (ЦПТ) утверждает, что при определённых условиях выборочное распределение среднего значения приблизительно нормально распределено. Выборочное распределение помогает нам понять, какие типы выборочных оценок, вероятно, появятся при сборе данных, если нам известны истинные значения для всей генеральной совокупности.

Мы рассмотрим некоторые вычисления, хотя основное внимание будет уделено концепции центральной предельной теоремы (ЦПТ) и выборочного распределения среднего значения, а не самим вычислениям, поскольку они являются чисто механическими и обычно могут быть выполнены с помощью программного обеспечения.

►► Смотрите ещё:

► Введение в статистику (полный курс): https://bit.ly/2SQOxDH
► Наука о данных в R (полный курс): https://bit.ly/1A1Pixc
► Начало работы с R (серия 1): https://bit.ly/2PkTneg
► Графики и описательная статистика в R (серия 2): https://bit.ly/2PkTneg
► Распределения вероятностей в R (серия 3): https://bit.ly/2AT3wpI
► Двумерный анализ в R (серия 4): https://bit.ly/2SXvcRi
► Линейная регрессия в R (серия 5): https://bit.ly/1iytAtm
► Концепция дисперсионного анализа и R: https://bit.ly/2zBwjgL
► Гипотеза Тестирование: https://bit.ly/2Ff3J9e
►Концепция линейной регрессии и лекции по R: https://bit.ly/2z8fXg1

Подпишитесь на MarinStatsLectures

Подпишитесь: https://goo.gl/4vDQzT
Сайт: https://statslectures.com
Facebook: https://goo.gl/qYQavS
Twitter: https://goo.gl/393AQG
Instagram: https://goo.gl/fdPiDn

Наша команда:
Автор контента: Майк Марин (бакалавр наук, магистр наук), старший преподаватель Университета Британской Колумбии.
Продюсер и креативный менеджер: Ладан Хамадани (бакалавр наук, бакалавр гуманитарных наук, магистр общественного здравоохранения)

Эти видео созданы #marinstatslectures для поддержки некоторых курсов по статистике и языку программирования R в Университете Британской Колумбии (UBC) (#IntroductoryStatistics и #RVideoTutorials for Health Science Research), хотя мы предоставляем все видео бесплатно всем желающим.

Спасибо за просмотр! Получайте удовольствие и помните, что статистика почти так же прекрасна, как единорог!