Como identificar um Distribuição de Amostragem

Em estatística, uma distribuição de amostragem é baseada em médias amostrais ao invés de resultados individuais. Isso o torna diferente de uma distribuição. Eis o porquê: A variável aleatória é uma característica de interesse, que assume valores determinados de forma aleatória. Por exemplo, o número de luzes vermelhas que você bateu no caminho para o trabalho ou escola é uma Variável aleatória o número de filhos que uma família selecionada aleatoriamente tem é uma variável aleatória. Você usar letras maiúsculas, como x ou Y para denotar variáveis ​​aleatórias e você usar letterssuch minúsculas como x ou y para denotar real, observados resultados de variáveis ​​aleatórias.

UMA distribuição é um perfil, gráfico, ou função de todos os resultados possíveis de uma variável aleatória (por exemplo, x) E quantas vezes cada resultado real (x), Ou um conjunto de resultados, ocorre.

Por exemplo, suponha que um milhão de seus amigos mais próximos cada rolo um único die e gravar cada resultado real (x). A tabela ou gráfico de todos estes resultados possíveis (um a seis) e quantas vezes eles ocorreram representa a distribuição da variável aleatória x. Um gráfico da distribuição de x neste caso, é mostrado em um exemplo na figura acima, por exemplo (a). Ele mostra os números 1-6 aparecendo com igual frequência (cada um ocorrendo 1/6 do tempo), que é o que você espera ao longo de muitos rolos se o dado é justo.

Agora, suponha que cada um de seus amigos rola esse único dado 50 vezes (n = 50) e regista o valor médio dos referidos rolos 50,

O gráfico de todas as médias de todas as suas amostras representa a distribuição da variável aleatória

Porque esta distribuição é baseada em médias amostrais (de tamanho 50) ao invés de resultados individuais (de tamanho 1), esta distribuição tem um nome especial. É o chamado distribuição de amostras da média da amostra,

Exemplo (b) na figura acima mostra a distribuição amostral de

a média dos 50 rolos de fieira.

Exemplo (b) (média de 50 rolos) mostra a mesma gama (1 até 6) dos resultados do Exemplo (a) (rolos individuais), mas Exemplo (b) tem mais resultados possíveis. Você poderá obter uma média de 3,3 ou 2,8 ou 3,9 para 50 rolos, por exemplo, ao passo que alguém rolando um único dado só pode obter números inteiros de 1 a 6.

Além disso, a forma dos gráficos são diferentes- um exemplo mostra, uma forma uniforme plana, em que cada resultado é igualmente provável, e Exemplo (b) tem uma forma- montículo isto é, os resultados perto do centro (3,5) ocorrer com uma frequência elevada e os resultados perto das bordas (1 e 6) ocorrem com frequência extremamente baixa. Isto é esperado. Se você tivesse que rolar um dado 50 vezes, você esperaria que a média de estar perto da média dos valores 1,2,3,4,5,6 pois cada um destes valores são igualmente prováveis ​​de ocorrer. A média de 1,2,3,4,5,6 é 3.5.