كيفية حساب تقديرات النقاط في r (مع أمثلة)
يمثل تقدير النقطة رقمًا نحسبه من بيانات العينة لتقدير المعلمة السكانية. هذا هو أفضل تقدير ممكن لما قد تكون عليه المعلمة السكانية الحقيقية.
يوضح الجدول التالي تقدير النقاط الذي نستخدمه لتقدير المعلمات السكانية:
التدبير | المعلمة السكان | تقدير النقطة |
---|---|---|
يقصد | μ (متوسط عدد السكان) | س (متوسط العينة) |
حَجم | π (نسبة السكان) | ع (نسبة العينة) |
توضح الأمثلة التالية كيفية حساب تقديرات النقاط لمتوسط عدد السكان ونسبة السكان في R.
مثال 1: تقدير النقطة لمتوسط عدد السكان
لنفترض أننا نريد تقدير متوسط الارتفاع (بالبوصة) لنوع معين من النباتات في حقل معين. قمنا بجمع عينة عشوائية بسيطة مكونة من 13 نباتًا وقمنا بقياس ارتفاع كل نبات.
يوضح الكود التالي كيفية حساب متوسط العينة:
#define data data <- c(8, 8, 9, 12, 13, 13, 14, 15, 19, 22, 23, 23, 24) #calculate sample mean mean(data, na. rm = TRUE ) [1] 15.61538
متوسط العينة هو 15.6 بوصة. وهذا يمثل تقديرنا النقطي لمتوسط عدد السكان.
يمكننا أيضًا استخدام الكود التالي لحساب فاصل ثقة 95% لمتوسط المجتمع:
#find sample size, sample mean, and sample standard deviation n <- length(data) xbar <- mean(data, na. rm = TRUE ) s <- sd(data) #calculate margin of error margin <- qt(0.975,df=n-1)*s/sqrt(n) #calculate lower and upper bounds of confidence interval low <- xbar - margin low [1] 12.03575 high <- xbar + margin high [1] 19.19502
فاصل الثقة 95% لمتوسط السكان هو [12.0، 19.2] بوصة.
مثال 2: تقدير النقطة لنسبة السكان
لنفترض أننا نريد تقدير نسبة الأشخاص في مدينة معينة الذين يدعمون قانونًا معينًا. قمنا بمقابلة عينة عشوائية بسيطة مكونة من 20 مواطنا.
يوضح الكود التالي كيفية حساب نسبة العينة:
#define data data <- c('Y', 'Y', 'Y', 'N', 'N', 'Y', 'Y', 'Y', 'N', 'Y', 'N', 'Y', 'Y', 'N', 'N', 'Y', 'Y', 'Y', 'N', 'N') #find total sample size n <- length(data) #find number who responded 'Yes' k <- sum(data == ' Y ') #find sample proportion p <- k/n p [1] 0.6
وبلغت نسبة عينة المواطنين المؤيدين للقانون 0.6 . وهذا يمثل تقديرنا النقطي لنسبة السكان.
يمكننا أيضًا استخدام الكود التالي لحساب فاصل ثقة 95% لمتوسط المجتمع:
#find total sample size n <- length(data) #find number who responded 'Yes' k <- sum(data == ' Y ') #find sample proportion p <- k/n #calculate margin of error margin <- qnorm(0.975)*sqrt(p*(1-p)/n) #calculate lower and upper bounds of confidence interval low <- p - margin low [1] 0.3852967 high <- p + margin high [1] 0.8147033
فاصل الثقة 95% لنسبة السكان هو [0.39، 0.81] .
مصادر إضافية
كيفية حساب ملخص خمسة أرقام في R
كيفية العثور على فترات الثقة في R
كيفية رسم فاصل الثقة في R