Minh họa cách phân phối lấy mẫu của trung bình tiếp cận tính chuẩn khi kích thước mẫu tăng lên.
Đi qua các đầu vào một cách cẩn thận rồi so sánh kết quả thay vì chỉ dựa vào một kịch bản.
Trung bình tổng thể (μ), Độ lệch chuẩn tổng thể (σ), Kích thước mẫu (n) → Z-score (cho một giá trị cụ thể - không được tính ở đây, điều này để hiểu về mặt khái niệm), Trung bình của Phân phối Lấy mẫu, Sai số chuẩn của Trung bình
Dùng các ví dụ này để kiểm tra cách hoạt động của máy tính trước khi nhập giá trị của riêng bạn.
Trung bình tổng thể (μ): 50; Độ lệch chuẩn tổng thể (σ): 5; Kích thước mẫu (n): 10
Z-score (cho một giá trị cụ thể - không được tính ở đây, điều này để hiểu về mặt khái niệm): 0; Trung bình của Phân phối Lấy mẫu: 50; Sai số chuẩn của Trung bình: 1,58113883
Trung bình tổng thể (μ): 50; Độ lệch chuẩn tổng thể (σ): 5; Kích thước mẫu (n): 100
Z-score (cho một giá trị cụ thể - không được tính ở đây, điều này để hiểu về mặt khái niệm): 0; Trung bình của Phân phối Lấy mẫu: 50; Sai số chuẩn của Trung bình: 0,5
Trung bình tổng thể (μ): 50; Độ lệch chuẩn tổng thể (σ): 20; Kích thước mẫu (n): 10
Z-score (cho một giá trị cụ thể - không được tính ở đây, điều này để hiểu về mặt khái niệm): 0; Trung bình của Phân phối Lấy mẫu: 50; Sai số chuẩn của Trung bình: 6,32455532
Dùng các máy tính cho đại số, hình học, lượng giác, xác suất, thống kê, giá trị trung bình, điểm z, kiểm định và vẽ đồ thị.
Các liên kết này được chọn để kéo dài phiên truy cập và trả lời câu hỏi tiếp theo có khả năng xuất hiện mà không đưa người dùng quay lại tìm kiếm.
Tính toán độ chính xác của một mô hình phân loại dựa trên Số dương thực (TP), Số âm thực (TN), Số dương giả (FP) và Số âm giả (FN). Độ chính xác là tỷ lệ các dự đoán chính xác trên tổng số dự đoán.
Tính toán độ lệch chuẩn của một điểm dữ liệu so với trung bình của phân phối.
Tính toán sự khác biệt giữa giá trị quan sát được và giá trị dự đoán từ một mô hình hồi quy.
Tính toán thống kê Chi-Square và giá trị p cho sự phù hợp hoặc kiểm định độc lập. Nó yêu cầu các tần số hoặc giá trị quan sát và dự kiến.