Punkteschätzungsrechner
Eine Punktschätzung stellt unsere „beste Schätzung“ eines Populationsparameters dar.
Beispielsweise kann ein Stichprobenmittelwert als Punktschätzung eines Populationsmittelwerts verwendet werden.
Ebenso kann ein Stichprobenanteil als Punktschätzung eines Bevölkerungsanteils verwendet werden. Es gibt jedoch mehrere Möglichkeiten, die Punktschätzung eines Bevölkerungsanteils zu berechnen, darunter:
Geschätzter MLE-Punkt : x / n
Geschätzter Wilson-Punkt : (x + z 2 /2) / (n + z 2 )
Jeffrey-Point-Schätzung : (x + 0,5) / (n + 1)
Schätzung des Laplace-Punktes : (x + 1) / (n + 2)
Dabei ist x die Anzahl der „Treffer“ in der Stichprobe, n die Stichprobengröße oder Anzahl der Versuche und z der Z-Score, der dem Konfidenzniveau zugeordnet ist.
Um die beste Punktschätzung zu ermitteln, geben Sie einfach die Werte für „Anzahl der Erfolge“, „Anzahl der Versuche“ und „Konfidenzniveau“ in die Felder unten ein und klicken Sie dann auf die Schaltfläche „Berechnen“.
Beste Schätzung = 0,45695
Geschätzter MLE-Punkt = 0,45161
Geschätzter Wilson-Punkt = 0,45695
Jeffrey-Punktschätzung = 0,45313
Geschätzter Laplace-Punkt = 0,45455
Dieser Rechner verwendet die folgende Logik, um zu bestimmen, welche Punktschätzung am besten zu verwenden ist:
Wenn x/n ≤ 0,5 , verwenden Sie die Wilson-Punktschätzung.
Andernfalls, wenn x/n < 0,9 , verwenden Sie die MLE-Punktschätzung.
Andernfalls, wenn x/n < 1,0 , verwenden Sie die kleinere von Jeffrey Point oder Laplace Point Estimate.
Andernfalls, wenn x/n = 1,0 , verwenden Sie die Laplace-Punktschätzung.
Über den Autor
Dr. Benjamin Anderson
Hallo, ich bin Benjamin, ein pensionierter Statistikprofessor, der sich zum engagierten Statorials-Lehrer entwickelt hat. Mit umfassender Erfahrung und Fachwissen auf dem Gebiet der Statistik bin ich bestrebt, mein Wissen zu teilen, um Studenten durch Statorials zu befähigen. Mehr wissen