Calculateur d’estimation de points
Une estimation ponctuelle représente notre « meilleure estimation » d’un paramètre de population.
Par exemple, une moyenne d’échantillon peut être utilisée comme estimation ponctuelle d’une moyenne de population.
De même, une proportion d’échantillon peut être utilisée comme estimation ponctuelle d’une proportion de population. Cependant, il existe plusieurs façons de calculer l’estimation ponctuelle d’une proportion de population, notamment :
Estimation du point MLE : x / n
Estimation du point Wilson : (x + z 2 /2) / (n + z 2 )
Estimation Jeffrey Point : (x + 0,5) / (n + 1)
Estimation du point de Laplace : (x + 1) / (n + 2)
où x est le nombre de « succès » dans l’échantillon, n est la taille de l’échantillon ou le nombre d’essais, et z est le score z associé au niveau de confiance.
Pour trouver la meilleure estimation ponctuelle, entrez simplement les valeurs du nombre de réussites, du nombre d’essais et du niveau de confiance dans les cases ci-dessous, puis cliquez sur le bouton « Calculer ».
Meilleure estimation = 0,45695
Estimation du point MLE = 0,45161
Estimation du point Wilson = 0,45695
Estimation du point Jeffrey = 0,45313
Estimation du point de Laplace = 0,45455
Ce calculateur utilise la logique suivante pour déterminer quelle estimation ponctuelle est la meilleure à utiliser :
Si x / n ≤ 0,5 , utilisez l’estimation du point Wilson.
Sinon, si x / n < 0,9 , utilisez l’estimation de points MLE.
Sinon, si x / n < 1,0 , utilisez la plus petite des estimations de Jeffrey Point ou de Laplace Point Estimate.
Sinon, si x / n = 1,0 , utilisez l’estimation du point de Laplace.
à propos de l'auteur
Dr. Benjamin Anderson
Il est un professeur de statistiques à la retraite devenu éducateur dévoué sur Statorials. Avec une vaste expérience et une expertise dans le domaine des statistiques, je m'engage à partager mes connaissances pour responsabiliser les étudiants grâce à Statorials. Lire plus