In statistics, a sampling distribution or finite-sample distribution is the probability distribution of a given random-sample-based statistic. If an arbitrarily large number of samples, each involving multiple observations (data points), were separately used in order to compute one value of a statistic (such as, for example, the sample mean or sample variance) for each sample, then the sampling distribution is the probability distribution of the values that the statistic takes on. In many contexts, only one sample is observed, but the sampling distribution can be found theoretically.
| Attributes | Values |
|---|
| rdf:type
| |
| rdfs:label
| - Distribució mostral (ca)
- Stichprobenverteilung (de)
- Distribución muestral (es)
- Lagin-banaketa (eu)
- 표본 분포 (ko)
- Sampling distribution (en)
- Distribuição amostral (pt)
- Вибірковий розподіл (uk)
|
| rdfs:comment
| - En estadística, una distribució de mostreig o de distribució limitada de la mostra és la distribució de probabilitat d'una estadística donada sobre la base d'una mostra aleatòria. Les distribucions mostrals són importants en les estadístiques perquè proporcionen una important simplificació abans d'utilitzar la inferència estadística. Concretament, permeten que consideracions analítiques estiguin basades en la distribució de probabilitat d'un estadístic, i no en la distribució conjunta de tots els valors mostrals individuals. (ca)
- Estatistikan, zenbatesle edo estatistiko baten lagin-banaketa zenbatesle baten probabilitate-banaketa da, zenbatesleak har ditzakeen balioen edo balio-tarteen probabilitateak zehazten dituena. Funtsezkoak dira inferentzia estatistikoan, bereziki froga estatistikoak ebatzi eta konfiantza-tarteak eratzeko. (eu)
- En estadística, la distribución muestral es lo que resulta de considerar todas las muestras posibles que pueden ser tomadas de una población. Su estudio permite calcular la probabilidad que se tiene, dada una sola muestra, de acercarse al parámetro de la población. Mediante la distribución muestral se puede estimar el error para un tamaño de muestra dado. (es)
- 표본 분포(sampling distribution 또는 finite-sample distribution) 또는 표집분포는 크기 n의 확률 표본(random sample)의 확률 변수(random variable)의 분포(distribution)이다. 하나의 표본으로부터 계산된 통계량(statistic)은 여러가지가 있을 수 있으나 평균을 가장 많이 사용하므로 아래에서 평균을 사용한 표본 분포를 대표적으로 기술한다. (ko)
- Вибірковий розподіл або розподіл скінченних вибірок у статистиці — це розподіл імовірності заданої статистики, що базується на випадковій вибірці. Вибіркові розподіли є важливими у статистиці, оскільки вони забезпечують значне спрощення на шляху до статистичного висновування. Конкретніше, вони дозволяють аналітичним міркуванням ґрунтуватися на вибірковому розподілі статистики, а не на спільному розподілі ймовірності всіх окремих значень вибірки. (uk)
- In statistics, a sampling distribution or finite-sample distribution is the probability distribution of a given random-sample-based statistic. If an arbitrarily large number of samples, each involving multiple observations (data points), were separately used in order to compute one value of a statistic (such as, for example, the sample mean or sample variance) for each sample, then the sampling distribution is the probability distribution of the values that the statistic takes on. In many contexts, only one sample is observed, but the sampling distribution can be found theoretically. (en)
- Em Estatística, uma distribuição amostral é a distribuição de probabilidades de uma medida estatística baseada em uma amostra aleatória. Distribuições amostrais são importantes porque fornecem uma grande simplificação, usada para inferência estatística. Mais especificamente, elas permitem considerações analíticas serem baseadas na distribuição amostral de uma estatística, em vez de na . O conceito de distribuição de probabilidade de uma variável aleatória será agora utilizado para caracterizar a distribuição dos diversos valores de uma variável em uma população. (pt)
|
| dcterms:subject
| |
| Wikipage page ID
| |
| Wikipage revision ID
| |
| Link from a Wikipage to another Wikipage
| |
| Link from a Wikipage to an external page
| |
| sameAs
| |
| dbp:wikiPageUsesTemplate
| |
| has abstract
| - En estadística, una distribució de mostreig o de distribució limitada de la mostra és la distribució de probabilitat d'una estadística donada sobre la base d'una mostra aleatòria. Les distribucions mostrals són importants en les estadístiques perquè proporcionen una important simplificació abans d'utilitzar la inferència estadística. Concretament, permeten que consideracions analítiques estiguin basades en la distribució de probabilitat d'un estadístic, i no en la distribució conjunta de tots els valors mostrals individuals. (ca)
- Estatistikan, zenbatesle edo estatistiko baten lagin-banaketa zenbatesle baten probabilitate-banaketa da, zenbatesleak har ditzakeen balioen edo balio-tarteen probabilitateak zehazten dituena. Funtsezkoak dira inferentzia estatistikoan, bereziki froga estatistikoak ebatzi eta konfiantza-tarteak eratzeko. (eu)
- En estadística, la distribución muestral es lo que resulta de considerar todas las muestras posibles que pueden ser tomadas de una población. Su estudio permite calcular la probabilidad que se tiene, dada una sola muestra, de acercarse al parámetro de la población. Mediante la distribución muestral se puede estimar el error para un tamaño de muestra dado. (es)
- In statistics, a sampling distribution or finite-sample distribution is the probability distribution of a given random-sample-based statistic. If an arbitrarily large number of samples, each involving multiple observations (data points), were separately used in order to compute one value of a statistic (such as, for example, the sample mean or sample variance) for each sample, then the sampling distribution is the probability distribution of the values that the statistic takes on. In many contexts, only one sample is observed, but the sampling distribution can be found theoretically. Sampling distributions are important in statistics because they provide a major simplification en route to statistical inference. More specifically, they allow analytical considerations to be based on the probability distribution of a statistic, rather than on the joint probability distribution of all the individual sample values. (en)
- 표본 분포(sampling distribution 또는 finite-sample distribution) 또는 표집분포는 크기 n의 확률 표본(random sample)의 확률 변수(random variable)의 분포(distribution)이다. 하나의 표본으로부터 계산된 통계량(statistic)은 여러가지가 있을 수 있으나 평균을 가장 많이 사용하므로 아래에서 평균을 사용한 표본 분포를 대표적으로 기술한다. (ko)
- Em Estatística, uma distribuição amostral é a distribuição de probabilidades de uma medida estatística baseada em uma amostra aleatória. Distribuições amostrais são importantes porque fornecem uma grande simplificação, usada para inferência estatística. Mais especificamente, elas permitem considerações analíticas serem baseadas na distribuição amostral de uma estatística, em vez de na . O conceito de distribuição de probabilidade de uma variável aleatória será agora utilizado para caracterizar a distribuição dos diversos valores de uma variável em uma população. Ao retirar uma amostra aleatória de uma população estaremos considerando cada valor da amostra como um valor de uma variável aleatória cuja distribuição de probabilidade é a mesma da população no instante da retirada desse elemento para a amostra. Em consequência do fato de os valores de amostra serem aleatórios, decorre que qualquer quantidade calculada em função dos elementos da amostra também será uma variável aleatória. (pt)
- Вибірковий розподіл або розподіл скінченних вибірок у статистиці — це розподіл імовірності заданої статистики, що базується на випадковій вибірці. Вибіркові розподіли є важливими у статистиці, оскільки вони забезпечують значне спрощення на шляху до статистичного висновування. Конкретніше, вони дозволяють аналітичним міркуванням ґрунтуватися на вибірковому розподілі статистики, а не на спільному розподілі ймовірності всіх окремих значень вибірки. (uk)
|
| gold:hypernym
| |
| prov:wasDerivedFrom
| |
| page length (characters) of wiki page
| |
| foaf:isPrimaryTopicOf
| |
| is Link from a Wikipage to another Wikipage
of | |
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)