Qu'est-ce que P hat et Q hat en statistiques ?
Qu'est-ce que P hat et Q hat en statistiques ?

Vidéo: Qu'est-ce que P hat et Q hat en statistiques ?

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Vidéo: Finding The Confidence Interval of a Population Proportion Using The Normal Distribution 2024, Novembre
Anonim

P . probabilité que les données (ou des données plus extrêmes) surviennent par hasard, voir P valeurs. p . proportion d'un échantillon ayant une caractéristique donnée. chapeau , les chapeau symbole au-dessus du q signifie "estimation de"

De là, qu'est-ce que Phat en statistique ?

Statistique : Une caractéristique de l'échantillon. (% des personnes interrogées qui aiment Trump). Dans statistiques nous avons tendance à utiliser le ' chapeau ' notation pour impliquer un statistique . Nous désignons P pour représenter la proportion dans la population. Parce que P est inconnu et inconnaissable nous utilisons Phat pour désigner la proportion dans l'échantillon.

De plus, qu'est-ce que P hat dans l'intervalle de confiance ? Intervalles de confiance et les tests d'hypothèse pour les données de comptage peuvent être effectués en utilisant la moyenne et l'écart type pour la distribution binomiale. Nous utiliserons p - chapeau (cela doit être une minuscule p avec un caret (^) circonflexe) pour désigner la proportion dans l'échantillon (il s'agit de la barre x, la moyenne de l'échantillon).

Sachez aussi, comment trouvez-vous P hat et Q hat ?

Pour ce faire, vous avez besoin de deux nombres. L'un est la taille de l'échantillon (n) et l'autre est le nombre d'occurrences de l'événement ou du paramètre en question (X). L'équation pour p - chapeau est p - chapeau = X/n. En mots: vous trouver p - chapeau en divisant le nombre d'occurrences de l'événement souhaité par la taille de l'échantillon.

Est-ce que P est une statistique ou un paramètre ?

UNE statistique est une estimation d'un paramètre . (ou la valeur "prédite"). est appelé " p - chapeau " et est la proportion d'un ensemble d'échantillons qui peut être utilisée pour prédire la proportion, p , d'une population plus importante.

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