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標本分布とは何ですか?

サンプリング分布は、特定の母集団から引き出され、多数のサンプルにより得られた統計量の確率分布です。与えられた母集団の標本分布は、おそらく人口の統計のために発生する可能性が異なる結果の範囲の周波数の分布です。

標本分布を理解します

学者、統計学者、研究者、マーケティング担当者、アナリストなどで描かれ、使用されるデータの多くは、実際のサンプルではなく、集団です。サンプルは、人口のサブセットです。例えば、同じ時間内に1995年から2005年まで、南アメリカで生まれたものに北米で生まれたすべての赤ちゃんの平均体重を比較したかった医学研究者は、妥当な時間内の全人口のデータを描画することはできません10年の時間枠の上に発生した万人以上出産。彼は代わりに結論だけを作るために、各大陸では、100人の赤ちゃん、たとえば、重量を使用します。使用される200人の赤ちゃんの重量はサンプルで算出した平均重量は、サンプルの平均です。

今、代わりに各大陸から100の新生児の重みのただ一つのサンプルを取る、医学研究者は、一般集団からの繰り返し無作為標本を取り、サンプルは各サンプル群の平均を計算したとします。米国での選択の病院から4つの100個のサンプル、カナダからの5つの70個のサンプルとメキシコから3つの150の記録、合計:だから、北米のために、彼は次のように米国、カナダ、メキシコに記録100の新生児の重みのためのデータをプルアップ1200年の新生児の重みは12セットでグループ化されました。彼はまた、南米の12カ国のそれぞれから100人の出生時体重のサンプルデータを収集します。

各サンプルは、独自のサンプルの平均を持っており、サンプルの分布は、サンプルの分布として知られていることを意味します。 各サンプルセットについて計算された平均重量は、平均のサンプリング分布です。ちょうど平均値は、サンプルから計算することができません。例えば、標準偏差、分散、比率、および範囲のような他の統計は、サンプルデータから計算することができます。標準偏差や分散は、サンプリング分布の変動を測定します。

人口の観測の数が、試料中の観測数とサンプルセットを描画するために使用される手順は、サンプリング分布の変動性を決定します。サンプリング分布の標準偏差は、標準エラーと呼ばれます。サンプリング分布の平均は、母集団の平均値に等しいが、標準誤差は母集団の標準偏差、母集団の大きさとサンプルのサイズに依存します。

どのサンプルセットのそれぞれの平均値を広げが互いからであり、母集団からの平均を知ることを意味集団にどれだけ近いか標本平均の指標を与えます。サンプリング分布の標準誤差は、サンプルサイズが増加するにつれて減少します。

特別な考慮事項

人口や数字の1つのサンプルセットは正規分布を持つことになります。サンプリング分布が観測の複数のセットを含み、しかし、それは必ずしもベル湾曲した形状を持っていないであろう。

いくつかの赤ちゃんは、ほとんどの赤ちゃんが平均の周り(の間に落ちると、(平均以上)(平均以下)低体重または太り過ぎになりますので、私たちの例に続き、北米では、南アメリカの赤ちゃんの人口平均重量は正規分布を持っています)。北米での新生児の平均体重は7ポンドである場合、サンプルは、北米のために記録サンプル観測の12セットのそれぞれに重みを意味するだけでなく7ポンドに近くなります。

あなたは、1200のサンプルグループのそれぞれで算出された平均値のそれぞれをグラフ場合は、得られた形状は、均一な分布をもたらすことができるが、実際の形状であることが判明するかを確実に予測することは困難です。研究者は、百万を超える重量の数字の集団から使用するより多くのサンプルは、より多くのグラフは、正規分布を形成することを開始します。

サンプリング分布は、所与の集団の特定population.Theサンプリング分布から引き出された多数のサンプルにより得られた統計量の確率分布は、可能性の統計のために起こり得る異なる結果の範囲の周波数の分布であります学者、統計学者、研究者、マーケティング担当者、およびアナリストが描かれ、使用されるデータのpopulation.Aの多くは、実際のサンプルではなく、集団です。