Kako izračunati pouzdanost i vjerojatnost

Posted on
Autor: Robert Simon
Datum Stvaranja: 23 Lipanj 2021
Datum Ažuriranja: 15 Studeni 2024
Anonim
Uvjetna vjerojatnost
Video: Uvjetna vjerojatnost

Sadržaj

Vjerojatnost je mjera koliko je vjerojatno da će se nešto dogoditi (ili ne dogoditi). Mjerna vjerojatnost obično se temelji na omjeru učestalosti događaja koji se može dogoditi u odnosu na to koliko šansi ima. Razmislite o bacanju matrice: Broj jedan ima jednu od šest šansi da se to dogodi na bilo kojem bacanju. Pouzdanost, statistički gledano, samo znači dosljednost. Ako nešto izmjerite pet puta i dođete do procjena koje su prilično blizu zajedno, vaša se procjena može smatrati pouzdanom. Pouzdanost se izračunava na temelju broja mjerenja - i mjerača.


Izračunavanje vjerojatnosti

    Definirajte "uspjeh" za slučaj koji je zanimljiv. Recimo da nas zanima saznanje vjerojatnosti prevrtanja četvorke na matricu. Zamislite svaki valjak matrice kao probno u kojem smo ili „uspjeli“ (roll a four) ili „fail“ (svitak bilo kojeg drugog broja). Na svakoj matrici nalazi se jedno lice "uspjeha" i pet lica "neuspjeha". Ovo će postati vaš brojnik u konačnom izračunu.

    Odredite ukupni broj mogućih ishoda za događaj od interesa. Na primjeru bacanja matrice ukupan broj rezultata je šest, jer na matricu postoji šest različitih brojeva. Ovo će vam postati nazivnik u konačnom izračunu.

    Mogući uspjeh podijelite na ukupne moguće ishode. U našem primjeru die vjerovatnoća bi bila 1/6 (jedna mogućnost uspjeha za šest mogućih ishoda za svaki valjak matrice).

    Izračunajte vjerojatnost više događaja, množeći pojedinačne vjerojatnosti. U našem slučaju die, vjerojatnost kotrljanja četvorke i prebacivanja šestice u sljedeći valjak višestruka je od pojedinih vjerojatnosti (1/6) x (1/6) = (1/36).


    Izračunajte vjerojatnost više događaja, dodajući pojedinačne vjerojatnosti. U našem slučaju die, vjerojatnost kotrljanja četvorke ili kotrljanja šestorice bila bi (1/6) + (1/6) = (2/6).

Izračunavanje pouzdanosti višestrukih mjerenja

    Procijenite promjenu srednje vrijednosti. Ako imamo grupu od pet ljudi i svaku osobu važemo dvaput, završimo s dvije grupne procjene težine (prosjek ili "prosjek"). Usporedite dva prosjeka da biste utvrdili je li razlika između njih razumno konzistentna ili se mjerenja bitno razlikuju. To se postiže statističkim testom - zvanim t-test - za usporedbu dvaju sredstava.

    Izračunajte uobičajenu očekivanu pogrešku, poznatu i kao standardno odstupanje. Kada bismo 100 puta izmjerili težinu jedne osobe, završili bismo s mjerenjima koja su vrlo blizu stvarnoj težini i onima koja su dalje. Ovo širenje mjerenja ima određenu očekivanu varijaciju i može se pripisati slučajnoj slučajnosti, koja se ponekad naziva i standardnim odstupanjem. Za mjerenja koja su izvan standardnog odstupanja smatra se da su posljedica nečega slučajnog slučaja.


    Izračunajte povezanost između dva skupa mjerenja. U našem primjeru težine, dvije skupine mjerenja mogu se kretati od zajedničkih vrijednosti (korelacija nula) do potpuno jednakih (korelacija jednog). Važno je odrediti konzistentnost mjerenja u dva uzoraka mjerenja. Visoka korelacija podrazumijeva visoku pouzdanost mjerenja. Razmislite o varijabilnosti koja bi se mogla uvesti upotrebom različitih skala svaki put ili ako različiti ljudi čitaju vagu. U eksperimentima i statističkim ispitivanjima važno je identificirati koliko je varijabilnost slučajna slučajnost i koliko zbog nečega što smo učinili različito u našem mjerenju.