포인트 추정 계산기
점추정은 모집단 모수의 “최적 추정”을 나타냅니다.
예를 들어, 표본 평균은 모집단 평균의 점 추정치로 사용될 수 있습니다.
마찬가지로, 표본 비율은 모집단 비율의 점 추정치로 사용될 수 있습니다. 그러나 인구 비율의 점 추정치를 계산하는 방법에는 다음을 포함하여 여러 가지가 있습니다.
예상 MLE 포인트 : x / n
추정된 윌슨 포인트 : (x + z 2 /2) / (n + z 2 )
제프리 포인트 추정치 : (x + 0.5) / (n + 1)
라플라스 포인트 추정 : (x + 1) / (n + 2)
여기서 x 는 표본의 “적중” 수이고, n 은 표본 크기 또는 시행 횟수이고, z 는 신뢰 수준과 관련된 z-점수입니다.
최적의 추정점을 찾으려면 아래 상자에 성공 횟수, 시행 횟수 및 신뢰도 값을 입력한 다음 “계산” 버튼을 클릭하세요.
최적 추정치 = 0.45695
예상 MLE 포인트 = 0.45161
추정 윌슨 포인트 = 0.45695
제프리 포인트 추정치 = 0.45313
추정된 라플라스 포인트 = 0.45455
이 계산기는 다음 논리를 사용하여 어떤 점 추정치를 사용하는 것이 가장 좋은지 결정합니다.
x/n ≤ 0.5 이면 Wilson 점 추정을 사용합니다.
그렇지 않고 x/n < 0.9 이면 MLE 점 추정을 사용하십시오.
그렇지 않고 x/n < 1.0 이면 Jeffrey Point 또는 Laplace Point Estimate 중 더 작은 값을 사용하십시오.
그렇지 않고 x/n = 1.0 이면 Laplace 점 추정을 사용합니다.
저자 소개
벤자민 앤더슨
안녕하세요. 저는 통계학 교수를 퇴직하고 전임 통계 교사로 변신한 벤자민입니다. 통계 분야의 광범위한 경험과 전문 지식을 바탕으로 Statorials를 통해 학생들에게 힘을 실어주기 위해 지식을 공유하고 싶습니다. 더 알아보기