Ensisijainen hyöty näytteen käyttämisestä laskennan sijaan on tehokkuus. Oletetaan, että joku haluaa tietää, mitä kongressin keskimääräinen mielipide on yksilöiden keskuudessa 18–24 (eli he haluavat tietää, mikä kongressin hyväksyntämäärä on tämän väestönosan joukossa). Yhdysvaltain väestönlaskennan mukaan vuonna 2010 Yhdysvalloissa oli yli 30 miljoonaa yksilöä.
Menemme kullekin näistä 30 miljoonasta ihmisestä ja kysyisivät heidän mielipiteensä, vaikka se varmasti johtaisi hyvin tarkkiin tuloksiin (olettaen, että kukaan ei valehtanut), olisi aika ja resurssit valtavasti kalliita. Kun otetaan huomioon, että yksittäisen henkilön henkilökohtaisella vastineella on hyvin pieni vaikutus kokonaistulokseen, voimme saada hyvin huonon tuoton, kun resurssit sijoitetaan tämän väestönkeruun.
Todellisen satunnaisen ja asianmukaisen kokoisen näytteen käyttäminen voi kuitenkin mahdollistaa halutun datan lähentämisen hyväksyttävän virhemarginaalin rajoissa, samalla kun lyhennetään huomattavasti aikaa ja resursseja. Näin ollen yllä oleva henkilö voi halutessaan valita satunnaisnäytteen, joka koostuu 10 000 yksilöstä, tai ehkä 100 jokaisesta kongressipiiristä. On kuitenkin korostettava, että ei-satunnainen näyte voi todennäköisesti johtaa dramaattiseen eroon näytetilaston ja populaatioparametrin välillä.
Oletetaan esimerkiksi, että yllä oleva henkilö valitsee 500 henkilöä 18–24-vuotiaana kussakin valtiossa rekisteröityjen demokraattien luettelosta. Ottaen huomioon, että kyselyyn osallistuneiden poliittinen sitoutuminen voi johtaa siihen, että heidän vastauksensa eroavat väestön keskimääräisen jäsenen antamista vastauksista, tämä otos voitaisiin sanoa olevan puolueellinenja näin ollen koko väestön tarkka esitys.
Keskiarvo on keskiarvon eniten käytetty mitta, mutta on aikoja, jolloin on suositeltavaa käyttää mediaa datanäyttöön ja analyysiin. Milloin on mahdollista käyttää mediaania keskiarvon sijasta?
Kun tietosarjassa on muutamia äärimmäisiä arvoja. Esimerkki: Sinulla on 1000 tapausta, joiden arvot eivät ole liian kaukana toisistaan. Niiden keskiarvo on 100, samoin kuin niiden mediaani. Nyt vaihdat vain yhden tapauksen tapauksessa, jonka arvo on 100000 (vain äärimmäisen). Keskiarvo nousee dramaattisesti (lähes 200: een), kun taas mediaani ei vaikuta. Laskenta: 1000 tapausta, keskiarvo = 100, arvojen summa = 100000 Lose one 100, lisää 100000, arvojen summa = 199900, keskiarvo = 199,9 mediaani (= tapaus 500 + 501) / 2 pysyy samana.
Voit käyttää nettomaksun laskemista käyttämällä tietoja, jotka tiedät yksilön palkkauksen määrittämisestä. Mikä on paras vastaus alla? Jesse ansaitsi $ 530,00 kahden viikon työn 32,86 dollaria sosiaaliturvamaksun 7,69 dollaria Medicare Tax
B) 489.45 Kysymyksessä oletetaan, että kaikki luvut ovat vähennyksiä bruttopalkasta. SST: n jakamiseen tai muihin veroihin ei tehdä oikaisuja. Joten NET on vain vero, josta on vähennetty verot. 530 - 32,86 - 7,69 = 489,45
Mikä on yleinen sääntö 3D-tason linjalla ja mitä pitäisi käyttää m: n sijasta nousun / juoksun sijasta?
Yritin tätä toivoen, ettet sekoita sinua liikaa! 3D-linja on esitetty kahden koneen risteyksessä! Harkitse kahta paperiarkkia; leikkaa pieni rivi molempiin ja aseta toinen toiseen ... saat rivin risteykseksi: Joten yhden yhtälön sijasta 3D: ssä tarvitset kaksi yhtälöä, joista kukin edustaa tasoa ja muodostaa järjestelmän kuten: {(ax + + + cz = d), (ex + fy + gz = k):} Kaltevuus voi ottaa huomioon rivisi PROJEKTIOT ja kummankin akselin komponentit: Vaikka piirustus ei ole todella hyvä, näkee, että: "rinne" = "nousu" / "ajaa"