Introduction di campionamento e le distribuzioni di campionamento aiuto: distribuzione campionaria di una statistica è la distribuzione di probabilità immaginario della statistica, che è facile da valutare e si porta in statistica inferenziale o induttivi. Una statistica è una variabile possibilità perché il suo valore dipende da valori di esempio esperienziali che modificherà da modello a modello. Così ragione delle distribuzioni di campionamento di un valore è fondamentalmente un problema aritmetica. Vediamo sulle distribuzioni argomento di campionamento aiuto dato qualche problema di esempio nel seguito Problemi articles.Example per il campionamento Distribuzioni Aiuto: Vediamo sull'argomento distribuzioni campionarie aiutano Nei rispettivi esempio problemi di esempio con le risposte risolti, Esempio 1: Trovare la media e il campionamento distribuzione dei valori determinati strumenti di 500 campioni casuali di dimensione n = 66 sono tratti da una popolazione di n = 1800which è normalmente distribuita con media? 23. 4 e campionamento distribuzione di media di 0,050, se il campionamento è effettuato (a) con sostituzione e (b) senza replacement.Solution: a. con sostituzione:? 'Barx' =? 23.40s 'Barx' = 'Sigma' /'(sqrt (n))' = '0,050 /(sqrt (66))' = 0.00615b. senza sostituzione:? 'Barx' =? 23.40s 'Barx' = 'sigma /(sqrt (n))' '(sqrt (Nn) /(N-1))' = '0,050 /(sqrt (66))' '(sqrt ((1800-1866) /(1800 -1))) '=' 0.00603s barx '' ~~ '0.6Example: 2Sampling distribuzione delle differenze e delle somme, per non U1 = {5, 10, 12} U2 = {6,11). Trova (a) U1 (b) U2 (c) U1 + U2 .Solution:??? (A). ? U1 = '(5+ 10 + 12) /3' = '27 /3 '= 9 (b). ? U2 = '(6+ 11) /2' = '17 /2 '= 8.5 (c) Popolazione costituito dalle somme di qualsiasi membro di U1 e U2 qualsiasi membro del is5 + 6 = 11, 10 + 6 = 16, 12 + 6 = 185 + 11 = 16, 10 + 11 = 21, 12 + 11 = 23 = U1 + U2 = {10, 15, 17, 15, 20, 22}? U1 + U2 = '(10 + 15 + ? 17 + 15 + 20 + 22) /6 '= 16,5 = 6 + 16,5 = U1 + U2Extra distribuzioni campionarie Aiuto ProblemsLet a vedere sull'argomento campionamento distribuzioni aiutano nei rispettivi esempio problemi di esempio con le risposte risolti, Esempio 1: Trovare la media e il campionamento distribuzione dei valori determinati strumenti di 500 campioni casuali di dimensione n = 76 sono tratti da una popolazione di n = 1900, che è distribuito normalmente con media? 23. 4 e campionamento distribuzione di media di 0,050, se il campionamento è effettuato (a) con sostituzione e (b) senza replacement.Solution: a. con sostituzione:? 'Barx' =? 23.40s 'Barx' = 'Sigma' /'(sqrt (n))' = '0,050 /(sqrt (76))' = 0.0057b. senza sostituzione:? 'Barx' =? 23.40s 'Barx' = 'sigma /(sqrt (n))' '(sqrt (Nn) /(N-1))' = '0,050 /(sqrt (76))' '(sqrt ((1900-1976) /(1900 -1))) '=' 0.00558s barx '' ~~ '0.55Example: 2Sampling distribuzione delle differenze e delle somme, Let U1 = 6, 11, 13 U2 = {7,12). Trova (a) U1 (b) U2 (c) U1 + U2 .Solution:??? (A). ? U1 = '(6+ 11 + 13) /3' = '30 /3 '= 10 (b). ? U2 = '(7 + 11) /2' = '18 /2 '= 9 (c) Popolazione costituito dalle somme di qualsiasi membro di U1 e U2 qualsiasi membro del IS6 + 7 = 13, 11 + 7 = 18, 13 + 7 = 206 + 12 = 18, 11 + 12 = 23, 13 + 12 = 25 = U1 + U2 = {} 13,18,20,18,23,25? U1 + U2 = '(13 + 18 + 18 + 20 + 23 + 25) /6 '= 19.5 = 6 + 19.5 = U1 + U2