Kalkulator estimasi poin
Estimasi titik mewakili “perkiraan terbaik” kami mengenai parameter populasi.
Misalnya, mean sampel dapat digunakan sebagai estimasi titik mean populasi.
Demikian pula, proporsi sampel dapat digunakan sebagai estimasi titik proporsi populasi. Namun, ada beberapa cara untuk menghitung estimasi titik proporsi populasi, antara lain:
Estimasi poin MLE : x/n
Perkiraan titik Wilson : (x + z 2 /2) / (n + z 2 )
Perkiraan Jeffrey Point : (x + 0,5) / (n + 1)
Estimasi titik Laplace : (x + 1) / (n + 2)
dimana x adalah jumlah “hit” dalam sampel, n adalah ukuran sampel atau jumlah percobaan, dan z adalah skor-z yang terkait dengan tingkat kepercayaan.
Untuk menemukan perkiraan poin terbaik, cukup masukkan nilai Jumlah Keberhasilan, Jumlah Uji Coba, dan Tingkat Keyakinan pada kotak di bawah, lalu klik tombol “Hitung”.
Estimasi terbaik = 0,45695
Estimasi poin MLE = 0,45161
Perkiraan Wilson Point = 0,45695
Estimasi poin Jeffrey = 0,45313
Perkiraan titik Laplace = 0,45455
Kalkulator ini menggunakan logika berikut untuk menentukan perkiraan titik mana yang terbaik untuk digunakan:
Jika x/n ≤ 0,5 , gunakan perkiraan titik Wilson.
Sebaliknya, jika x/n < 0.9 , gunakan estimasi titik MLE.
Sebaliknya, jika x/n < 1.0 , gunakan Jeffrey Point atau Laplace Point Estimate yang lebih kecil.
Sebaliknya, jika x/n = 1.0 , gunakan estimasi titik Laplace.
Tentang Penulis
Benjamin anderson
Halo, saya Benjamin, pensiunan profesor statistika yang menjadi guru Statorial yang berdedikasi. Dengan pengalaman dan keahlian yang luas di bidang statistika, saya ingin berbagi ilmu untuk memberdayakan mahasiswa melalui Statorials. Baca selengkapnya