Cara menghitung perkiraan poin di r (dengan contoh)

Estimasi titik mewakili angka yang kami hitung dari data sampel untuk memperkirakan parameter populasi. Ini adalah perkiraan terbaik kami mengenai parameter populasi sebenarnya.

Tabel berikut menunjukkan estimasi titik yang kami gunakan untuk memperkirakan parameter populasi:

Contoh berikut menunjukkan cara menghitung estimasi titik untuk rata-rata populasi dan proporsi populasi di R.

Contoh 1: Estimasi titik rata-rata populasi

Katakanlah kita ingin memperkirakan tinggi rata-rata (dalam inci) suatu jenis tanaman tertentu di lahan tertentu. Kami mengumpulkan sampel acak sederhana dari 13 tanaman dan mengukur tinggi setiap tanaman.

Kode berikut menunjukkan cara menghitung mean sampel:

 #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

Rata-rata sampel adalah 15,6 inci. Ini mewakili perkiraan titik kami mengenai rata-rata populasi.

Kita juga dapat menggunakan kode berikut untuk menghitung interval kepercayaan 95% untuk rata-rata populasi:

 #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

Interval kepercayaan 95% untuk rata-rata populasi adalah [12,0, 19,2] inci.

Contoh 2: Estimasi titik proporsi populasi

Misalkan kita ingin memperkirakan proporsi penduduk di suatu kota yang mendukung undang-undang tertentu. Kami mewawancarai sampel acak sederhana dari 20 warga.

Kode berikut menunjukkan cara menghitung proporsi sampel:

 #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

Proporsi sampel masyarakat yang mendukung hukum adalah 0,6 . Ini merupakan perkiraan utama kami mengenai proporsi populasi.

Kita juga dapat menggunakan kode berikut untuk menghitung interval kepercayaan 95% untuk rata-rata populasi:

 #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

Interval kepercayaan 95% untuk proporsi populasi adalah [0.39, 0.81] .

Sumber daya tambahan

Cara menghitung rangkuman lima angka di R
Cara mencari interval kepercayaan pada R
Cara memplot interval kepercayaan di R