Точечная оценка представляет собой нашу «наилучшую оценку» параметра популяции.
Например, выборочное среднее можно использовать в качестве точечной оценки генерального среднего.
Аналогичным образом, долю выборки можно использовать в качестве точечной оценки доли населения. Однако существует несколько способов расчета точечной оценки доли населения, в том числе:
Расчетная точка MLE : x/n
Расчетная точка Вильсона : (x + z 2 /2) / (n + z 2 )
Оценка Джеффри Пойнта : (x + 0,5) / (n + 1)
Оценка точки Лапласа : (x + 1) / (n + 2)
где x — количество «попаданий» в выборку, n — размер выборки или количество испытаний, а z — z-показатель, связанный с уровнем достоверности.
Чтобы найти наилучшую точечную оценку, просто введите значения «Количество успехов», «Количество попыток» и «Уровень уверенности» в полях ниже, а затем нажмите кнопку «Рассчитать».
Лучшая оценка = 0,45695
Расчетная точка MLE = 0,45161
Расчетный балл Вильсона = 0,45695
Оценка Джеффри в баллах = 0,45313
Расчетная точка Лапласа = 0,45455.
Этот калькулятор использует следующую логику, чтобы определить, какую точечную оценку лучше всего использовать:
Если x/n ≤ 0,5 , используйте точечную оценку Вильсона.
В противном случае, если x/n < 0,9 , используйте оценку точки MLE.
В противном случае, если x/n < 1.0 , используйте меньшую из оценок точки Джеффри или точки Лапласа.
В противном случае, если x/n = 1.0 , используйте оценку точки Лапласа.
function calc() {
//get input values
var x = document.getElementById('x').value*1;
var n = document.getElementById('n').value*1;
var conf = (1 - document.getElementById('conf').value/100)/2;
var z = Math.abs(jStat.normal.inv(conf, 0, 1));
//find estimates
var mle = x/n;
var wilson = (x - ((-z*z)/2)) / (n - (-z*z));
var jeffrey = (x - (-.5)) / (n - (-1));
var laplace = (x - (-1)) / (n - (-2));
//find best estimate
var val = x/n;
var best = x/n;
if (val <= 0.5) {
best = wilson;
} else if (val < 0.9) {
best = mle;
} else if (val < 1) {
best = Math.min(laplace, jeffrey);
} else {
best = laplace;
}
//output results
document.getElementById('best').innerHTML = best.toFixed(5);
document.getElementById('mle').innerHTML = mle.toFixed(5);
document.getElementById('wilson').innerHTML = wilson.toFixed(5);
document.getElementById('jeffrey').innerHTML = jeffrey.toFixed(5);
document.getElementById('laplace').innerHTML = laplace.toFixed(5);
}
Об авторе
бенджамин андерсон
Здравствуйте, я Бенджамин, профессор статистики на пенсии, ставший преданным преподавателем Statorials. Имея обширный опыт и знания в области статистики, я хочу поделиться своими знаниями, чтобы расширить возможности студентов с помощью Statorials. Узнать больше