Приложение к главе 11 t-распределение

Жизнь несколько усложняется при выполнении регрессионного анализа (или других видов статистического вывода) с малой выборкой данных. Допустим, нам нужно проанализировать зависимость между весом и ростом на основе выборки, состоящей всего из 25 взрослых, вместо того чтобы использовать огромный набор данных, как в исследовании Americans’ Changing Lives. Логика подсказывает, что надо с меньшей уверенностью обобщать полученные результаты на все взрослое население, если выборка состоит не из 3000 взрослых, а лишь из 25. Одно из положений, которые неоднократно подчеркивались в этой книге, заключается в том, что меньшие выборки, как правило, порождают больший разброс исходов. Выборка из 25 взрослых по-прежнему обеспечивает значимые результаты, как обеспечивала бы выборка из 10 и даже 5 человек, но насколько значимыми они являются?

На этот вопрос ответит t-распределение. При анализе зависимости между ростом и весом для нескольких выборок из 25 взрослых уже нельзя исходить из того, что разные коэффициенты регрессии, которые мы получаем, будут распределены по нормальному закону вблизи «истинного» коэффициента регрессии для взрослого населения в целом. Они по-прежнему будут распределяться вблизи «истинного» коэффициента для взрослого населения в целом, но

<< | >>
Источник: Чарльз Уилан. Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке. 2016

Еще по теме Приложение к главе 11 t-распределение:

  1. Приложение к главе 4. Структура маркетингового канала
  2. ПРИЛОЖЕНИЕ К ГЛАВЕ 10.Десять школ стратегий.
  3. Приложение к главе 14 О норме процента в "Принципах экономики" Маршалла, "Началах политической экономии" Рикардо и у других авторов
  4. Приложения Приложение 1 Словарь терминов пенсионной реформы
  5. Введение к главе
  6. Каналы распределения. Понятия, функции и структура каналов распределения
  7. Введение к главе
  8. Введение к главе
  9. Выводы по главе 6
  10. Введение к главе
  11. Введение к главе
  12. Введение к главе
  13. Введение к главе
  14. Введение к главе
  15. Введение к главе
  16. Введение к главе