Puan tahmini hesaplayıcı
Nokta tahmini, bir popülasyon parametresine ilişkin “en iyi tahminimizi” temsil eder.
Örneğin, bir örnek ortalama, bir popülasyon ortalamasının nokta tahmini olarak kullanılabilir.
Benzer şekilde, bir örneklem oranı, popülasyon oranının nokta tahmini olarak kullanılabilir. Bununla birlikte, nüfus oranının nokta tahminini hesaplamanın birkaç yolu vardır; bunlar arasında şunlar yer alır:
Tahmini MLE noktası : x/n
Tahmini Wilson noktası : (x + z 2 /2) / (n + z 2 )
Jeffrey Point tahmini : (x + 0,5) / (n + 1)
Laplace noktası tahmini : (x + 1) / (n + 2)
burada x , numunedeki “isabet” sayısıdır, n , numune boyutu veya deneme sayısıdır ve z , güven düzeyiyle ilişkili z puanıdır.
En iyi puan tahminini bulmak için Başarı Sayısı, Deneme Sayısı ve Güven Düzeyi değerlerini aşağıdaki kutulara girip “Hesapla” butonuna tıklamanız yeterlidir.
En iyi tahmin = 0,45695
Tahmini MLE puanı = 0,45161
Tahmini Wilson Noktası = 0,45695
Jeffrey nokta tahmini = 0,45313
Tahmini Laplace noktası = 0,45455
Bu hesaplayıcı, hangi nokta tahmininin kullanılmasının en iyi olduğunu belirlemek için aşağıdaki mantığı kullanır:
Eğer x/n ≤ 0,5 ise Wilson nokta tahminini kullanın.
Aksi takdirde, x/n < 0,9 ise MLE nokta tahminini kullanın.
Aksi takdirde, x/n < 1,0 ise Jeffrey Point veya Laplace Point Estimate’den küçük olanı kullanın.
Aksi takdirde, x/n = 1,0 ise Laplace noktası tahminini kullanın.
yazar hakkında
Dr.benjamin anderson
Merhaba, ben Benjamin, emekli bir istatistik profesörü ve Statorials öğretmenine dönüştüm. İstatistik alanındaki kapsamlı deneyimim ve uzmanlığımla, öğrencilerimi Statorials aracılığıyla güçlendirmek için bilgilerimi paylaşmaya can atıyorum. Daha fazlasını bil