Błąd standardowy w R

„Błąd standardowy średniej jest bardzo znaczącym i niezbędnym słowem w statystykach. Pomimo odchylenia standardowego, które jest pomiarem dyspersji danych, ujawnia, jak daleko próbka odbiega od prawdziwej średniej. W R nie ma standardowej funkcji błędu. Liczyć; Możesz napisać standardową metodę błędu lub użyć programu takiego jak Plotrix. W R oszacowanie standardowego błędu średniej jest proste. Błąd standardowy (SE) w R jest dość prosty. Możemy wykorzystać Std Plotrix.error () funkcja lub napisz własną."

Jaki jest błąd standardowy w języku R w Ubuntu 20.04?

Błąd standardowym danych jest odchylenie standardowe jego rozkładu próbki lub jego oszacowanie (SE). Aby mieć błąd standardowy, podziel błąd standardowy przez pierwiastek kwadratowy danych eksperymentalnych. Zbadamy, jak oszacować błąd standardowy średniej w języku skryptu R w tym poście. Błąd standardowy można obliczyć matematycznie za pomocą wzoru:

składnia:

sd (a)/sqrt (długość ((a)))

Mamy SD, który jest wymieniony jako metoda odchylenia standardowego. Wejście „a” jest zmienną przykładowych danych. SEM (błąd standardowy średniej) jest kryterium oceny, w jaki sposób szeroko rozpowszechniane są wartości wokół średniej. Weź pod uwagę następujące dwa czynniki podczas oceny błędu standardowego średniej:

• Więcej elementów w kolekcji jest rozproszone na średnią, ponieważ standardowe odchylenie średniej wzrasta.
• W miarę rozwoju rozmiaru danych danych, odchylenie standardowe średniej spada.

Standardowa aplikacja błędu w R w Ubuntu 20.04

• Obliczone odchylenie standardowe rozkładu próbki jest błędem standardowym statystyki. Jest to tworzone przez wielokrotne próbkowanie średniej lub innych statystyk populacji (w tym odchylenia standardowego próbki) i obserwowanie zmian w próbkach. Ta statystyka jest często występująca zarówno w perspektywach statystyki podsumowującej, jak i opisowej. W teście lub eksperymencie ważne jest, aby zastosować losowe podejście próbki w celu uzyskania możliwie najdokładniejszego modelu punktu danych, aby barplot lub inny przykład modelu danych był tak dokładny, jak to możliwe, i tak zbliżone do rozkładu normalnego, jak to możliwe.
• Błąd standardowy średniej próbki jest miarą tego, jak blisko jest do prawdziwej liczby populacji. Jeśli twój błąd standardowy jest znaczący, statystyka jest nieprecyzyjna. W miarę wzrostu wielkości próbek średnie próbki mają tendencję do skupienia się bliżej prawdziwej średniej.
• Błąd standardowy (skalowany w oparciu o pierwiastek kwadratowy rozmiaru próbki) i wariancja ma wpływ wielkość próbki, jak pokazano w powyższym przykładzie. Ma to konsekwencje dla Twojej populacji oznacza przedział ufności oszacowania.

Jak ocenić błąd standardowy w R w Ubuntu 20.04?

W tym artykule dowiesz się, jak obliczyć standardowy błąd zestawu danych, używając różnych metod w R. Warto zauważyć, że wyniki wszystkich procedur są identyczne.

Przykład nr 1: Za pomocą metody SD do oceny błędu standardowego w R w Ubuntu 20.04

Korzystając z funkcji zawartych w pakiecie skryptów podstawowych, możesz szybko określić odchylenie standardowe średniej. Do samodzielnych obliczeń wdrożenie metody SD (odchylenie standardowe w R). Odchylenie standardowe jest obliczane za pomocą metody SD (), która akceptuje wektor całkowitego jako wejście. Zastosujemy metodę SD () do obliczenia odchylenia standardowego, a następnie metody długości () w celu zdefiniowania liczby obserwacji w ogóle.

W danym skrypcie zadeklarowaliśmy zmienną x, w której wektor numeryczny jest inicjowany. Następnie mamy instrukcję drukowania i w instrukcji drukowania mamy funkcję SD do przyjmowania wejścia x, a następnie podzielenia przez funkcję SQRT, która ma działanie długości na zmiennej x. Po wykonaniu instrukcja drukowania pokazuje oszacowanie wyjściowe błędu standardowego.

Przykład nr 2: Korzystanie ze standardowego wzoru błędu do oceny błędu standardowego w R w Ubuntu 20.04

Aby uzyskać obserwacje, będziemy używać standardowego wzoru błędu. Formuła jest sqrt (sum ((a-minan (a))^2/(długość (a) -1)))/sqrt (długość (a)) dla błędu standardowego, w którym dane wejściowe są danymi. Pierwiastek kwadratowy jest szacowany za pomocą funkcji SQRT danych. Suma jest metodą stosowaną do oszacowania zagregowanej liczby elementów w zestawie danych. Funkcja służy do obliczenia średniej danych. Metoda długości służy do uzyskania długości danych.

Zmienna X jest tutaj zdefiniowana i zainicjowana wektorami z dziesięcioma elementami. Standardowy wzór błędu jest stosowany do wejścia danych x wewnątrz polecenia druku.

Przykład nr 3: Korzystanie z STD.Funkcja błędu modułu Plotrix do oceny błędu standardowego w R w Ubuntu 20.04

Zainstaluj pakiet Plotrix w R, aby wykorzystać STD.funkcja błędu (). STD.Metoda błędu () w module dodatku Plotrix może również oszacować błąd standardowy. Odchylenie standardowe jest oceniane za pomocą STD.Metoda błędu (). Wektor numeryczny może być przekazany do STD.funkcja błędu ().

Tutaj dodaliśmy moduł plotrix wewnątrz funkcji biblioteki, ponieważ dołączyliśmy moduł plotrix, więc teraz możemy łatwo użyć STD.Funkcja błędu dla standardowego oszacowania błędu. W tym celu utworzyliśmy dane w zmiennej V i przeszliśmy zmienną V w STD.Funkcja błędu, która jest wywoływana w poleceniu drukowania. Po wykonaniu instrukcji drukowania generowana jest standardowa wartość błędu.

Wniosek

Tutaj zrobiliśmy ze standardowym błędem w języku R. Średnia (SEM) jest statystyką do ustalenia, w jaki sposób rozmieszczone są wartości w zestawie danych. Z podziałem błędu standardowego według korzenia wielkości próbkowania obliczana jest średnia próbki. Przeanalizowaliśmy trzy sposoby oceny błędu standardowego w niniejszym artykule R: Za pomocą metody SD (.