Primjenjuje li se empirijsko pravilo na iskrivljene distribucije?
Primjenjuje li se empirijsko pravilo na iskrivljene distribucije?

Video: Primjenjuje li se empirijsko pravilo na iskrivljene distribucije?

Video: Primjenjuje li se empirijsko pravilo na iskrivljene distribucije?
Video: Culture in Decline | Episode #2 "Economics 101" by Peter Joseph 2024, Maj
Anonim

1 odgovor. Ne, pravilo specifičan je za normalno distribucije i ne treba primijeniti na bilo koji nenormalan distribucija , iskrivljeno ili na neki drugi način. Uzmimo na primjer uniformu distribucija na [0, 1].

U tom smislu, na kojim se distribucijama stanovništva može koristiti empirijsko pravilo?

Empirijsko pravilo je izjava o normalne distribucije . Vaš udžbenik koristi skraćeni oblik ovoga, poznat kao pravilo 95%, jer je 95% najčešće korišteni interval. Pravilo 95% kaže da otprilike 95% opservacija spada u dva standardne devijacije od srednje vrednosti na a normalna distribucija.

Dodatno, kako je empirijsko pravilo povezano s normalnom distribucijom? The Empirijsko pravilo navodi da se gotovo svi podaci nalaze unutar 3 standardne devijacije srednje vrijednosti za a normalna distribucija . Pod ovim pravilo , 68% podataka spada u jednu standardnu devijaciju. Devedeset pet posto podataka nalazi se unutar dvije standardne devijacije. Unutar tri standardne devijacije nalazi se 99,7% podataka.

Nadalje, kada ne možete koristiti empirijsko pravilo?

The Empirijsko pravilo je PROCJENA, dakle ti ne bi trebalo koristiti osim ako pitanje nije posebno postavljeno ti riješiti koristeći Empirijski (ili 68-95-99.7) Pravilo . Nacrtajte normalnu krivu s linijom po sredini i tri na obje strane.

Šta je empirijska formula pravila?

Empirijsko pravilo (68-95-99.7): Jednostavna definicija The empirijsko pravilo navodi da će za normalnu distribuciju skoro svi podaci pasti unutar tri standardne devijacije srednje vrijednosti. The empirijsko pravilo može se podijeliti na tri dijela: 68% podataka spada u prvu standardnu devijaciju od srednje vrijednosti.

Preporučuje se: