Mẫu khoảng tin cậy cỡ mẫu nhỏ|Xác xuất và thống kê|Khan Academy

Xây dựng khoảng tin cậy cỡ nhỏ sử dụng phân phối t

Xem bài học tiếp theo: https://www.khanacademy.org/math/probability/statistics-inferential/margin-of-error/v/mean-and-variance-of-bernoulli-distribution-example?utm_source=YT&utm_medium=Desc&utm_campaign=ProbabilityandStatistics

Bỏ lỡ bài học trước? https://www.khanacademy.org/math/probability/statistics-inferential/confidence-intervals/v/confidence-interval-example?utm_source=YT&utm_medium=Desc&utm_campaign=ProbabilityandStatistics

Xác suất và thống kê trên Học viện Khan: Hãy thách mình qua một ngày mà không xem xét hoặc sử dụng xác suất. Hôm nay, bạn đã có kiểm tra dự báo thời tiết chưa? Bạn đã có quyết định liệu mình nên lái xe hoặc đi bộ đến một địa điểm nào đó? Trong đời thường sống, chúng ta sẽ luôn tạo ra các giả thuyết, đưa ra dự đoán, thử nghiệm và phân tích. Cuộc sống đầy những xác suất, và những thống kê liên quan đến xác suất. Phần lớn các dữ liệu chúng ta thường sử dụng để xác định những chuyện có thể xảy ra đến từ hiểu biết về thống kê. Trong các bài hướng dẫn này, chúng tôi sẽ đề cập đến một loạt các chủ đề bao gồm: sự kiện độc lập, xác suất phụ thuộc, toán học tổ hợp, kiểm tra giả thuyết, thống kê mô tả, biến ngẫu nhiên, phân phối xác suất, hồi quy và thống kê suy luận. Xác suất và thống kê trên Học viện Khan: Hãy thách mình qua một ngày mà không xem xét hoặc sử dụng xác suất. Hôm nay, bạn đã có kiểm tra dự báo thời tiết chưa? Bạn đã có quyết định liệu mình nên lái xe hoặc đi bộ đến một địa điểm nào đó? Trong đời thường sống, chúng ta sẽ luôn tạo ra các giả thuyết, đưa ra dự đoán, thử nghiệm và phân tích. Cuộc sống đầy những xác suất, và những thống kê liên quan đến xác suất. Phần lớn các dữ liệu chúng ta thường sử dụng để xác định những chuyện có thể xảy ra đến từ hiểu biết về thống kê. Trong các bài hướng dẫn này, chúng tôi sẽ đề cập đến một loạt các chủ đề bao gồm: sự kiện độc lập, xác suất phụ thuộc, toán học tổ hợp, kiểm tra giả thuyết, thống kê mô tả, biến ngẫu nhiên, phân phối xác suất, hồi quy và thống kê suy luận. Bạn hãy thắt dây an toàn và bắt đầu phiêu liêu cũng Khan Academy. Chúng tôi biết rằng trong quá trình học, bạn chắc sẽ được thử thách!

Về Khan Academy: Khan Academy là một tổ chức phi lợi nhuận có nhiệm vụ cung cấp giáo dục miễn phí, đẳng cấp thế giới cho bất kỳ ai, bất cứ nơi nào. Chúng tôi tin rằng mọi người bất kể lứa tuổi nên có quyền truy cập không giới hạn vào nội dung giáo dục miễn phí và học theo tốc độ riêng của mình. Sử dụng phần mềm thông minh, phân tích dữ liệu sâu và giao diện người dùng trực quan, Khan Academy tự hào mang đến cho người dùng những bài luyện tập, các video hướng dẫn, và một bảng quá trình học tập cho hơn 50 môn học, có gồm Toán học, Khoa học, Lập trình máy tính, Lịch sử, Lịch sử nghệ thuật, Kinh tế và hơn thế nữa. Chúng tôi đang cùng đồng hành với các viện nghiên cứu như NASA, Bảo tàng Nghệ thuật Hiện đại (The Museum of Modern Art), Viện Khoa Học California (The California Academy of Sciences), và những học viện uy tín như MIT để mang đến các nội dung mang tính chuyên ngành. Hiện giờ, Khan Academy đã được dịch sang hàng chục ngôn ngữ, và đã có hơn 100 triệu người trên toàn thế giới sử dụng nền tảng của chúng tôi mỗi năm. Để biết thêm thông tin, hãy truy cập www.khanacademy.org, tham gia Facebook của chúng tôi hoặc theo dõi chúng tôi trên twitter tại @khanacademy.

Miễn phí. Cho tất cả mọi người. Mãi mãi. #YouCanLearnAnything

Theo dõi kênh Khan Academy: https://www.youtube.com/subscription_center?add_user=khanacademy

7 mẫu huyết áp của 7 bệnh nhân được đo

sau khi sử dụng loại thuốc mới trong 3 tháng

Huyết áp của họ tăng, và đề bài cho ta

7 điểm dữ liệu

mình cũng không rõ, nhưng chắc là đơn vị đo huyết áp

Xây dựng 95% khoảng tin cậy cho mức huyết áp

dự kiến cho tổng thể tất cả các bệnh nhân

Đây là một số phân bố tổng thể

Đó là một giả thiết có căn cứ khi cho rằng đây là một điều bình thường

Đó là quá trình sinh học

Vậy nếu bạn đưa loại thuốc này cho tất cả những ai đang sống

và kết quả sẽ là huyết áp sẽ tăng hoặc

ta không biết được, có lẽ nó sẽ giảm

Và cũng sẽ có một số độ lệch chuẩn

Đây gọi là phân phối chuẩn

Và lí do ta nói nó có căn cứ khi cho giả thiết rằng

đó là phân phối chuẩn

bởi vì đó là quá trình sinh học bình thường

Nó sẽ là kết quả của hàng nghìn và hàng trăm các sự kiện ngẫu nhiên

Và thứ mà là kết quả của hàng trăm và hàng nghìn

các sự kiện ngẫu nhiên chính là phân phối chuẩn

Vậy đây chính là phân phối tổng thể

Và ta không biết cái gì về những cái ở ngoài

những mẫu ta có ở đây hết

Giờ, ta có thể, và cho rằng đây là một điều tốt

khi bạn có một mẫu

hãy đi tìm hiểu tất cả những gì bạn có thể

từ mẫu đó

Vậy ta có 7 điểm dữ liệu

Và ta có thể cộng chúng lại và chia cho 7

để có được trung bình mẫu

Vậy trung bình mẫu ở đây là 2,34

Và bạn có thể tính toán được

độ lệch chuẩn mẫu

Tìm khoảng cách bình phương từ mỗi điểm

cho tới trung bình mẫu, cộng chúng lại, chia cho n trừ 1

bởi vì nó là mẫu, rồi lấy căn bậc 2

rồi lấy độ lệch chuẩn mẫu

Mình đã làm trước để tiết kiệm thời gian rồi

Độ lệch chuẩn mẫu là 1,04

Và khi ta không biết gì về phân phối tổng thể

thứ ta đã làm từ đầu là

ước tính đặc tính đó với độ lệch chuẩn mẫu của ta

Vậy ta đã ước tính được độ lệch chuẩn

của tổng thể với độ lệch chuẩn mẫu

Giờ ta sẽ đi vào một vấn đề

Ta đang ước tính độ lệch chuẩn với n là 7

Vậy đây có lẽ không phải là một sự ước tính tốt

vì n là số nhỏ

Nói chung, nó sẽ là một sự ước tính không chính xác

nếu n ít hơn 30

Trên 30 thì lại là một sự đánh giá khá tốt

Vấn đề chính của video này là

ta

Vậy 95% khoảng tin cậy của ta là từ 1,38 tới 3,3