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    Tableur

    Comment obtenez-vous le Cluster de données d'une distribution d'échantillonnage près de la moyenne ?

    Statistiques déductives est le processus de l'estimation d'une variable dans une population sur la base des données connues à partir d'un petit échantillon de cette population. Pour que des estimations précises à faire, la distribution de l'échantillon moyen et doivent être aussi proches que possible de la population à partir de laquelle il est pris . Il ya plusieurs étapes que vous pouvez prendre à cette fin. Instructions
    1

    utiliser une grande taille d'échantillon que le temps et les fonds le permettent . Si vous utilisez une taille réduite de l'échantillon , il est plus probable que votre échantillon se regroupent autour d'une moyenne qui ne représente pas votre population. Inversement , plus votre échantillon est élevé, plus la probabilité qu'il corresponde statistiquement la population.
    2

    Utilisez un échantillonnage aléatoire . Idéalement, chaque point de données dans la population devrait avoir une chance égale de se retrouver dans votre échantillon. Si ce n'est pas le cas, vos estimations seront biaisées . Par exemple, si vous voulez estimer la valeur nette moyenne des gens dans votre pays , et vous ne collectez des données de l'échantillon de la ville la plus riche , votre échantillon sera très probablement sur- estimer la moyenne de population.
    3

    Retirer aberrantes. Une valeur aberrante est un point de données qui se trouve loin de la grappe principale. Bien qu'ils représentent des points de données légitimes de votre échantillon, vous pouvez les supprimer dans certains cas , comme lorsque la taille de l'échantillon est relativement faible , ou lorsque, pour une raison quelconque, vous devez utiliser la moyenne à la place d'une autre mesure de la tendance centrale comme la médiane . Par exemple, si votre enquête valeur nette comprenait 10 personnes - 9 classes moyennes , et Bill Gates - votre estimation du salaire moyen est susceptible d'être gonflé , donc vous pouvez contrer cela en supprimant la valeur aberrante
    .

     
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