Teoría de la estimación estadística
teoría de la estimación estadística se centra en la exactitud y precisión de las cosas que estimar, medir, contar, o calcular. Se le da maneras de indicar el grado de precisión de sus mediciones son y para calcular el rango que es probable que incluya el valor verdadero.
Exactitud y precisión
Siempre que estimar o medir cualquier cosa, su valor estimado o medido puede diferir de la realidad de dos maneras - puede ser inexacta e imprecisa, o ambos.
Exactitud se refiere a qué tan cerca su medida tiende a venir a la verdadero valor, sin ser afectado sistemáticamente en una dirección u otra.
Precisión se refiere a qué tan cerca de un montón de mediciones repetidas vienen a El uno al otro - Es decir, ¿reproducibles que son.
La figura muestra cuatro blancos de tiro con un grupo de agujeros de bala de disparos de rifle repetidas. Estos objetivos ilustran la distinción entre exactitud y precisión - dos términos que describen diferentes tipos de errores que pueden ocurrir cuando se toman muestras o medir algo (o, en este caso, al disparar a un blanco).
El objetivo superior izquierda es lo que mucha gente la esperanza de alcanzar - los disparos todo el grupo junto (buena precisión), y se centrará en el centro de la diana (buena precisión).
El objetivo superior derecha demuestran que los disparos son muy coherentes entre sí (buena precisión), por lo que sabemos que el tirador era muy estable (sin grandes perturbaciones aleatorias de una toma a la siguiente), y cualesquiera otros efectos aleatorios también deben haber sido bastante pequeña .
Pero los disparos eran consistentemente alto y hacia la derecha (poca precisión). Tal vez la vista de la pistola estaba mal alineado o el tirador no sabía cómo usarlo correctamente. Se ha producido un error sistemático en alguna parte en el proceso de apuntar y disparar.
El objetivo inferior izquierda indica que el tirador no fue muy consistente de una toma a otra (que tenía poca precisión). Tal vez era inestable en la celebración de la rifle- tal vez respirado de forma diferente para Shot tal vez las balas no tenían forma de todos debidamente cada uno, y tenía diferentes aerodynamics- o cualquier número de otras diferencias aleatorias pueden haber tenido un efecto de una toma a la siguiente.
Lo único bueno que se puede decir acerca de este juego es que al menos tendía a ser más o menos centrado en el centro del blanco - los disparos no muestran ninguna tendencia a ser consistentemente alto o bajo, o consistentemente hacia la izquierda o la derecha del centro. No hay evidencia de error sistemático (o inexactitud) en su disparo.
El objetivo inferior derecha muestra la peor clase de tiro - los disparos no están estrechamente agrupados (precisión pobre) y que parecen mostrar una tendencia a ser alto ya la derecha (poca precisión). Tanto los errores aleatorios y sistemáticos son prominentes en el tiro de este juego de disparos.
El muestreo de las distribuciones y los errores típicos
los Error estándar (Abreviado SE) es una manera de indicar el grado de precisión de su estimación o medición de algo es. El SE le indica la cantidad o la estimación de valores de medición pueden variar si se va a repetir el experimento o la medición varias veces, utilizando una muestra aleatoria diferente de la misma población cada vez y registrar el valor que obtuvo cada vez.
Esta colección de números tendría una extensión de los valores, formando lo que se llama el distribución muestral para esa variable. El SE es una medida de la anchura de la distribución de muestreo.
Afortunadamente, usted no tiene que repetir todo el experimento un gran número de veces para calcular la SE. Generalmente, usted puede estimar la SE utilizando datos de un solo experimento.
Video: Estimación Estadística 1
Intervalos de confianza
Los intervalos de confianza proporcionan otra manera de indicar la precisión de una estimación o medición de algo. UN intervalo de confianza (IC) en torno a un valor estimado es el rango en el que hay un cierto grado de certeza, llamado nivel de confianza (CL), que el verdadero valor de esa variable se encuentra.
Video: Estimación Estadística 2
Si se calcula correctamente, su intervalo de confianza del citado debe abarcar el verdadero valor de un porcentaje del tiempo al menos igual al nivel de confianza del citado.
Supongamos que se trata a 100 migraña que sufren seleccionados al azar con un nuevo fármaco, y se encuentra que 80 de ellos responden al tratamiento (según los criterios de respuesta que ha establecido). Su tasa de respuesta observada es del 80 por ciento, pero el grado de precisión es esta tasa observada?
Se puede calcular que el intervalo de confianza del 95 por ciento para esta tasa de respuesta del 80 por ciento va desde el 70,8 por ciento a 87,3 por ciento. Esos dos números son llamados el inferior y superior del 95 por ciento límites de confianza alrededor de la tasa de respuesta observada.
Si usted afirma que la verdadera tasa de respuesta (en la población de pacientes de migraña que dibujó su muestra de) se encuentra entre el 70,8 por ciento y 87,3 por ciento, hay un 95 por ciento de posibilidades de que esa afirmación es correcta.