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Statements

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dbr:Sampling_error
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Error muestral Erro amostral Błąd z próby Error d'estimació Sampling error خطأ الاستعيان
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In statistics, sampling errors are incurred when the statistical characteristics of a population are estimated from a subset, or sample, of that population. Since the sample does not include all members of the population, statistics of the sample (often known as estimators), such as means and quartiles, generally differ from the statistics of the entire population (known as parameters). The difference between the sample statistic and population parameter is considered the sampling error. For example, if one measures the height of a thousand individuals from a population of one million, the average height of the thousand is typically not the same as the average height of all one million people in the country. En estadística, l'error d'etimació o error mostral és l'error que s'estableix quan s'estudia la mostra d'una població completa. L'estimació d'un valor d'interès, com la mitjana o el percentatge, generalment dependrà de la variació entre una mostra i una altra. Aquestes variacions en les possibles mostres d'una estadística es poden expressar, teòricament, com a errors mostrals. No obstant això, normalment, en la pràctica l'error exacte no es coneix. L'error mostral es refereix en termes més generals al fenomen de la variació entre mostres. Quan aquest error no s'esmenta es considera que el marge d'error bàsic és de 0,02 % (0,2 per a mostratge paral·lel i 2 per a mostratge directe). Em estatística, o erro amostral ou variabilidade amostral ocorre quando as características estatísticas de uma população são estimadas a partir de um subconjunto, ou amostra, daquela população. Já que a amostra não inclui todos os membros da população, estatísticas sobre a amostra, tais como médias e quantis, geralmente diferem das características da população inteira, que são conhecidas como parâmetros. Por exemplo, se alguém medir a altura de mil indivíduos de um país com um milhão de habitantes, a altura média dos mil indivíduos é tipicamente diferente da altura média de todos os habitantes no país. Visto que a amostragem é tipicamente feita para determinar as características da população inteira, a diferença entre os valores da amostra e da população é considerada um erro amostral. Do Błąd z próby (inaczej błąd losowy, ang. sampling error) – pojęcie z zakresu statystyki, oznaczające wielkość błędu jaki pojawi się w czasie szacowania wartości zmiennej w populacji na podstawie wartości tej zmiennej w próbie wylosowanej z tej populacji.Błąd z próby szacuje się uwzględniając 3 czynniki: (szacowany) parametr populacji, błąd standardowy oraz wielkość próby. Określając błąd z próby zawsze należy podać dwie liczby: poziom ufności oraz przedział ufności. En estadística, error muestral o error de estimación es el error que surge a causa de observar una muestra de la población completa.​ La estimación de valor de interés, como la media o el porcentaje, estará generalmente sujeta a una variación entre una muestra y otra.​ Estas variaciones en las posibles muestras de una estadística pueden, teóricamente, ser expresadas como errores muestrales, sin embargo, normalmente, en la práctica el error exacto es desconocido. El error muestral se refiere en términos más generales al fenómeno de la variación entre muestras. Cuando este no es mencionado se considera que el margen de error base es el 0.02% (0.2 para muestreo paralelo y 2 para muestreo directo). خطأ الإستعيان (بالإنجليزية: Sampling error)‏ يقصد به مقدار عدة الدقة الذي يظهر في الإحصائية نتيجة اقتصارها على نسبة معينة من العدد الكلي للعينات أو ما يعرف في الإحصاء بالفضاء الكلي للعينات ويعبر عنه بأنه . وتلتزم مجمل التقارير الإحصائية بذكر مقدار الخطأ في الإستعيان في ثنايا تقريرها والذي يعد أيضا توقعا لنسبة الخطأ الحقيقية والتي يلزم لمعرفتها على وجه الدقة تحليل كامل العينات كل واحدة على حدة. ومن أمثلة أخطاء الإستعيان البارزة أخطاء الاستطلاعات التي تأخذ رأي سكان بلد ما حيال قضايا معينة. في هذه الحالة تتولى الجهة المسؤولة عن الإستطلاع أختيار الأشخاص بعشوائية وأخذ رأيهم حيال القضية المثارة ثم تقوم بإبراز نتيجة استطلاعها. لكن هذه الإستطلاعات عند إجراءها تقتصر عادة على أخذ رأي بضعة آلاف من الأشخاص ثم تعميم النتيجة على نطاق البلد. بسبب اقتصار الإستطلاع على بضعة آلاف عوض سؤال جميع السكان واحد و
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Błąd z próby (inaczej błąd losowy, ang. sampling error) – pojęcie z zakresu statystyki, oznaczające wielkość błędu jaki pojawi się w czasie szacowania wartości zmiennej w populacji na podstawie wartości tej zmiennej w próbie wylosowanej z tej populacji.Błąd z próby szacuje się uwzględniając 3 czynniki: (szacowany) parametr populacji, błąd standardowy oraz wielkość próby. Określając błąd z próby zawsze należy podać dwie liczby: poziom ufności oraz przedział ufności. خطأ الإستعيان (بالإنجليزية: Sampling error)‏ يقصد به مقدار عدة الدقة الذي يظهر في الإحصائية نتيجة اقتصارها على نسبة معينة من العدد الكلي للعينات أو ما يعرف في الإحصاء بالفضاء الكلي للعينات ويعبر عنه بأنه . وتلتزم مجمل التقارير الإحصائية بذكر مقدار الخطأ في الإستعيان في ثنايا تقريرها والذي يعد أيضا توقعا لنسبة الخطأ الحقيقية والتي يلزم لمعرفتها على وجه الدقة تحليل كامل العينات كل واحدة على حدة. ومن أمثلة أخطاء الإستعيان البارزة أخطاء الاستطلاعات التي تأخذ رأي سكان بلد ما حيال قضايا معينة. في هذه الحالة تتولى الجهة المسؤولة عن الإستطلاع أختيار الأشخاص بعشوائية وأخذ رأيهم حيال القضية المثارة ثم تقوم بإبراز نتيجة استطلاعها. لكن هذه الإستطلاعات عند إجراءها تقتصر عادة على أخذ رأي بضعة آلاف من الأشخاص ثم تعميم النتيجة على نطاق البلد. بسبب اقتصار الإستطلاع على بضعة آلاف عوض سؤال جميع السكان واحد واحدا والذين يمثلون في هذه الحالة فضاء العينة، ينتج خطأ الإستعيان. En estadística, l'error d'etimació o error mostral és l'error que s'estableix quan s'estudia la mostra d'una població completa. L'estimació d'un valor d'interès, com la mitjana o el percentatge, generalment dependrà de la variació entre una mostra i una altra. Aquestes variacions en les possibles mostres d'una estadística es poden expressar, teòricament, com a errors mostrals. No obstant això, normalment, en la pràctica l'error exacte no es coneix. L'error mostral es refereix en termes més generals al fenomen de la variació entre mostres. Quan aquest error no s'esmenta es considera que el marge d'error bàsic és de 0,02 % (0,2 per a mostratge paral·lel i 2 per a mostratge directe). L'error mostral desitjat, generalment pot ser controlat prenent una mostra aleatòria de la població, prou gran; tanmateix, el cost de fer-ho pot ser limitant. Si les observacions es fan d'una mostra aleatòria, la teoria estadística brinda càlculs probabilístics de la grandària desitjada de l'error mostral per a una estadística en particular o estimació. Aquests càlculs s'expressen generalment en termes de l'error estàndard. L'error mostral es pot contrastar amb l'error no mostral, que es refereix al conjunt de les desviacions del valor real que no van en funció de la mostra triada, entre els quals hi ha diversos errors sistemàtics i alguns errors aleatoris. Resulten molt més difícils de quantificar que l'error mostral. En estadística, error muestral o error de estimación es el error que surge a causa de observar una muestra de la población completa.​ La estimación de valor de interés, como la media o el porcentaje, estará generalmente sujeta a una variación entre una muestra y otra.​ Estas variaciones en las posibles muestras de una estadística pueden, teóricamente, ser expresadas como errores muestrales, sin embargo, normalmente, en la práctica el error exacto es desconocido. El error muestral se refiere en términos más generales al fenómeno de la variación entre muestras. Cuando este no es mencionado se considera que el margen de error base es el 0.02% (0.2 para muestreo paralelo y 2 para muestreo directo). El error muestral deseado, generalmente puede ser controlado tomando una muestra aleatoria de la población, suficientemente grande,​ sin embargo, el costo de esto puede ser limitante. Si las observaciones son tomadas de una muestra aleatoria, la teoría estadística brinda cálculos probabilísticos del tamaño deseado del error muestral para una estadística en particular o estimación. Estos usualmente son expresados en términos del error estándar. El error muestral puede ser contrastado con el error no muestral, el cual se refiere al conjunto de las desviaciones del valor real que no van en función de la muestra escogida, entre los cuales se encuentran varios errores sistemáticos y algunos errores aleatorios. Resultan mucho más difíciles de cuantificar que el error muestral.​ In statistics, sampling errors are incurred when the statistical characteristics of a population are estimated from a subset, or sample, of that population. Since the sample does not include all members of the population, statistics of the sample (often known as estimators), such as means and quartiles, generally differ from the statistics of the entire population (known as parameters). The difference between the sample statistic and population parameter is considered the sampling error. For example, if one measures the height of a thousand individuals from a population of one million, the average height of the thousand is typically not the same as the average height of all one million people in the country. Since sampling is almost always done to estimate population parameters that are unknown, by definition exact measurement of the sampling errors will not be possible; however they can often be estimated, either by general methods such as bootstrapping, or by specific methods incorporating some assumptions (or guesses) regarding the true population distribution and parameters thereof. Em estatística, o erro amostral ou variabilidade amostral ocorre quando as características estatísticas de uma população são estimadas a partir de um subconjunto, ou amostra, daquela população. Já que a amostra não inclui todos os membros da população, estatísticas sobre a amostra, tais como médias e quantis, geralmente diferem das características da população inteira, que são conhecidas como parâmetros. Por exemplo, se alguém medir a altura de mil indivíduos de um país com um milhão de habitantes, a altura média dos mil indivíduos é tipicamente diferente da altura média de todos os habitantes no país. Visto que a amostragem é tipicamente feita para determinar as características da população inteira, a diferença entre os valores da amostra e da população é considerada um erro amostral. Do mesmo modo, não se pode esperar que duas amostras, independentemente retiradas da mesma população, forneçam resultados iguais, porque existe esta variabilidade nas estimativas e a amostra não é uma perfeita representação da população. A medição exata do erro amostral geralmente não é plausível, já que os valores reais da população são desconhecidos. Entretanto, o erro amostral pode ser frequentemente estimado por modelagem probabilística da amostra. O erro amostral é controlável por ações como: * Técnicas de amostragem: optando por aquela que, no caso concreto, se revelar mais eficiente. Mediante a escolha de um processo de amostragem aleatória e o aumento do tamanho da amostra, pode-se assegurar a representatividade e associar os resultados com grau de confiança elevado. * Estimadores: optando por aquele que for mais eficiente, isto é, com menor variabilidade. O erro amostral é um erro aleatório, porque as estimativas se comportam aleatoriamente em torno do verdadeiro valor do parâmetro. Ou seja, não coincidem com o parâmetro, estando umas estimativas acima e outras abaixo deste, mas se concentram em torno de um valor central que coincide com o verdadeiro valor do parâmetro.
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