Cómo identificar una distribución muestral

En estadística, una distribución de muestreo se basa en promedios de la muestra en lugar de los resultados individuales. Esto hace que sea diferente de una distribución. He aquí por qué: A variable al azar es una característica de interés que se lleva en ciertos valores de una manera aleatoria. Por ejemplo, el número de luces rojas que ha golpeado en el camino al trabajo o la escuela es una variable aleatoria el número de hijos que una familia seleccionada al azar tiene es una variable aleatoria. Utiliza mayúsculas como X o Y para denotar variables aleatorias y utiliza letras minúsculas como X o y para denotar real, observa los resultados de variables aleatorias.

LA distribución es un perfil, gráfica, o la función de todos los resultados posibles de una variable aleatoria (como X) Y con qué frecuencia cada resultado real (X), O un conjunto de resultados, se produce.

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Por ejemplo, supongamos que un millón de sus amigos más cercanos cada rollo un solo dado y registrar cada resultado real (X). Una tabla o un gráfico de todos estos posibles resultados (uno al seis) y la frecuencia con que ocurrieron representa la distribución de la variable aleatoria X. Un gráfico de la distribución de X En este caso se muestra en el Ejemplo A de la figura anterior para el Ejemplo (a). Muestra los números 1-6 que aparece con la misma frecuencia (cada una de ellas se producen 1/6 del tiempo), que es lo que usted espera lo largo de muchos rollos si el dado es justo.

Ahora supongamos que cada uno de tus amigos rollos este solo dado 50 veces (n = 50) y registra el valor medio de esos 50 rollos,

El gráfico de todas sus promedios de todos sus muestras representa la distribución de la variable aleatoria

Debido a que esta distribución se basa en promedios de la muestra (tamaño 50) en lugar de los resultados individuales (de tamaño 1), esta distribución tiene un nombre especial. Se llama la distribución muestral de la media muestral,

Ejemplo (b) en la figura anterior muestra la distribución muestral de

el promedio de 50 rollos de un dado.

Ejemplo (b) (promedio de 50 rollos) muestra la misma gama (1 a 6) de los resultados que en el ejemplo (a) (rollos individuales), pero el ejemplo (b) tiene más resultados posibles. Usted podría recibir un promedio de 3.3 o 2.8 o 3.9 de 50 rollos, por ejemplo, mientras que alguien rodar un dado sólo puede obtener números enteros de 1 a 6.

Además, la forma de los gráficos son diferentes- ejemplo, una muestra, forma uniforme plana, donde tiene la misma probabilidad de cada resultado, y en el ejemplo (b) tiene un shape- montículo que es, los resultados cerca del centro (3,5) se producen con alta frecuencia y los resultados de cerca de los bordes (1 y 6) se producen con frecuencia extremadamente baja. Esto es de esperar. Si se va a tirar un dado 50 veces, que se puede esperar de la media para estar cerca de la media de los valores 1,2,3,4,5,6 desde cada uno de esos valores son igualmente probables de ocurrir. El promedio de 1,2,3,4,5,6 es de 3.5.