Error Estndar Wikipedia
Contents |
entre 0,1,2, y 3 desviaciones estándar por encima y por debajo del valor real. El error estándar es la desviación estándar de la distribución muestral de standard error formula un estadístico.[1] El término se refiere también a una estimación de la standard error vs standard deviation desviación estándar, derivada de una muestra particular usada para computar la estimación. Índice 1 Concepto 2 Error estándar de standard error calculator la media 3 Supuestos y utilización 4 Error estándar de la regresión 5 Referencias Concepto[editar] La media muestral es el estimador usual de una media poblacional. Sin embargo, diferentes muestras standard error excel escogidas de la misma población tienden en general a dar distintos valores de medias muestrales. El error estándar de la media (es decir, el error debido a la estimación de la media poblacional a partir de las medias muestrales) es la desviación estándar de todas las posibles muestras (de un tamaño dado) escogidos de esa población. Además, el error estándar de la
Standard Error Of The Mean
media puede referirse a una estimación de la desviación estándar, calculada desde una muestra de datos que está siendo analizada al mismo tiempo. En aplicaciones prácticas, el verdadero valor de la desviación estándar (o del error) es generalmente desconocido. Como resultado, el término "error estándar" se usa a veces para referirse a una estimación de esta cantidad desconocida. En tales casos es importante tener claro de dónde proviene, ya que el error estándar es sólo una estimación. Desafortunadamente, esto no es siempre posible y puede ser mejor usar una aproximación que evite usar el error estándar, por ejemplo usando la estimación de máxima verosimilitud o una aproximación más formal derivada de los intervalos de confianza. Un caso bien conocido donde se pueda usar de forma apropiada puede ser en la distribución t de Student para proporcionar un intervalo de confianza para una media estimada o diferencia de medias. En otros casos, el error estándar puede ser usado para proveer una indicación del tamaño de la incertidumbre, pero su uso formal o semi-formal para proporcionar intervalos de confianza o test debe ser evitado
dispersión para variables de razón (variables cuantitativas o cantidades racionales) y de intervalo. Se define como la raíz cuadrada de la varianza de la variable. Para conocer con detalle un conjunto de datos, no
Difference Between Standard Error And Standard Deviation
basta con conocer las medidas de tendencia central, sino que necesitamos conocer también la how to calculate standard error of the mean desviación que presentan los datos en su distribución respecto de la media aritmética de dicha distribución, con objeto de tener una standard error of estimate formula visión de los mismos más acorde con la realidad al momento de describirlos e interpretarlos para la toma de decisiones. Índice 1 Interpretación y aplicación 2 Desglose 2.1 Distribución de probabilidad continua 2.2 Distribución de https://es.wikipedia.org/wiki/Error_est%C3%A1ndar probabilidad discreta 3 Ejemplo 4 Véase también 5 Enlaces externos Interpretación y aplicación[editar] La desviación típica es una medida del grado de dispersión de los datos con respecto al valor promedio. Dicho de otra manera, la desviación estándar es simplemente el "promedio" o variación esperada con respecto a la media aritmética. Por ejemplo, las tres poblaciones (0, 0, 14, 14), (0, 6, 8, 14) y (6, 6, 8, 8) https://es.wikipedia.org/wiki/Desviaci%C3%B3n_t%C3%ADpica cada una tiene una media de 7. Sus desviaciones estándar poblacionales son 7, 5 y 1, respectivamente. La tercera población tiene una desviación mucho menor que las otras dos porque sus valores están más cerca de 7. La desviación estándar puede ser interpretada como una medida de incertidumbre. La desviación estándar de un grupo repetido de medidas nos da la precisión de éstas. Cuando se va a determinar si un grupo de medidas está de acuerdo con el modelo teórico, la desviación estándar de esas medidas es de vital importancia: si la media de las medidas está demasiado alejada de la predicción (con la distancia medida en desviaciones estándar), entonces consideramos que las medidas contradicen la teoría. Esto es coherente, ya que las mediciones caen fuera del rango de valores en el cual sería razonable esperar que ocurrieran si el modelo teórico fuera correcto. La desviación estándar es uno de tres parámetros de ubicación central; muestra la agrupación de los datos alrededor de un valor central (la media o promedio). Desglose[editar] La desviación estándar (DS/DE), también llamada desviación típica, es una medida de dispersión usada en estadística que nos dice cuánto tienden a alejarse los valores concretos del promedio en una distribución de datos. De hecho,
article by introducing more precise citations. (September 2016) (Learn how and when to remove this template message) Part of a series on Statistics Regression analysis Models Linear regression https://en.wikipedia.org/wiki/Errors_and_residuals Simple regression Ordinary least squares Polynomial regression General linear model Generalized linear model https://en.wikipedia.org/wiki/Error_bar Discrete choice Logistic regression Multinomial logit Mixed logit Probit Multinomial probit Ordered logit Ordered probit Poisson Multilevel model Fixed effects Random effects Mixed model Nonlinear regression Nonparametric Semiparametric Robust Quantile Isotonic Principal components Least angle Local Segmented Errors-in-variables Estimation Least squares Ordinary least squares Linear (math) Partial Total Generalized Weighted standard error Non-linear Non-negative Iteratively reweighted Ridge regression Least absolute deviations Bayesian Bayesian multivariate Background Regression model validation Mean and predicted response Errors and residuals Goodness of fit Studentized residual Gauss–Markov theorem Statistics portal v t e For a broader coverage related to this topic, see Deviation. In statistics and optimization, errors and residuals are two closely related and easily confused measures of the standard error of deviation of an observed value of an element of a statistical sample from its "theoretical value". The error (or disturbance) of an observed value is the deviation of the observed value from the (unobservable) true value of a quantity of interest (for example, a population mean), and the residual of an observed value is the difference between the observed value and the estimated value of the quantity of interest (for example, a sample mean). The distinction is most important in regression analysis, where the concepts are sometimes called the regression errors and regression residuals and where they lead to the concept of studentized residuals. Contents 1 Introduction 2 In univariate distributions 2.1 Remark 3 Regressions 4 Other uses of the word "error" in statistics 5 See also 6 References Introduction[edit] Suppose there is a series of observations from a univariate distribution and we want to estimate the mean of that distribution (the so-called location model). In this case, the errors are the deviations of the observations from the population mean, while the residuals are the deviations of the observations from the sample mean. A statistical er
error, or uncertainty in a reported measurement. They give a general idea of how precise a measurement is, or conversely, how far from the reported value the true (error free) value might be. Error bars often represent one standard deviation of uncertainty, one standard error, or a certain confidence interval (e.g., a 95% interval). These quantities are not the same and so the measure selected should be stated explicitly in the graph or supporting text. Error bars can be used to compare visually two quantities if various other conditions hold. This can determine whether differences are statistically significant. Error bars can also suggest goodness of fit of a given function, i.e., how well the function describes the data. Scientific papers in the experimental sciences are expected to include error bars on all graphs, though the practice differs somewhat between sciences, and each journal will have its own house style. It has also been shown that error bars can be used as a direct manipulation interface for controlling probabilistic algorithms for approximate computation.[1] Error bars can also be expressed in a plus-minus sign (±), plus the upper limit of the error and minus the lower limit of the error.[2] See also[edit] Box plot Confidence interval Graphs Model selection Significant figures References[edit] ^ Sarkar, A; Blackwell, A; Jamnik, M; Spott, M (2015). "Interaction with uncertainty in visualisations" (PDF). 17th Eurographics/IEEE VGTC Conference on Visualization, 2015. doi:10.2312/eurovisshort.20151138. ^ Brown, George W. (1982), "Standard Deviation, Standard Error: Which 'Standard' Should We Use?", American Journal of Diseases of Children, 136 (10): 937–941, doi:10.1001/archpedi.1982.03970460067015. This statistics-related article is a stub. You can help Wikipedia by expanding it. v t e Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Error_bar&oldid=724045548" Categories: Statistical charts and diagramsStatistics stubsHidden categories: All stub articles Navigation menu Personal tools Not logged inTalkContributionsCreate accountLog in Namespaces Article Talk Variants Views Read Edit View history More Search Navigation