Discrete EventsAnother measure that

Discrete Events
Another measure that is often used as an index of central tendency is the rate of
occurrence of some event. As a prototypical example, consider the rate of
contracting polio for children inoculated with the Salk vaccine. Even though
individual children either get the disease or do not, the rate tells us something about
the ability of inoculated children, as a group, to fight the disease.
How can we view a rate (or probability) as a measure of central tendency? First,
a probability can be formally viewed as a mean through what some would regard as
a bit of trickery. If we code the event “polio” as a 1, and the event “no polio” as a 0,
then the probability of getting polio is merely the mean of these Boolean values.
Producing a formal average, however, does not automatically give us a measure of
central tendency. We need to be able to interpret this average as a signal related to
the causes of polio. Compare the distribution of values in the dichotomous case to
the ideal case of the weighing example. In the dichotomous case, the mean is not a
value that can actually occur in a single trial. Rather than being located at either of
the peaks in the distribution, the mean is located in the valley between, typically
quite far from the observed values. Thus, it is nearly impossible to think about the
rate or probability as the true-value component of any single observation and the
occurrence or nonoccurrence of an individual case of polio as the sum of a true
value and a random error component. We suspect this is largely why the idea of a
central tendency in dichotomous situations is the least tangible of all.
It might help in reasoning about this situation to conceive of some process about
which the rate or probability informs us. In the disease example, the conception is
fairly similar to the earlier height example: A multitude of factors influence the
propensity of individuals to get polio—level of public health, prior development of
antibodies, incident rate of polio, age—all leading to a rate of getting the disease in
some population. So even though individuals either get polio or do not, the
propensity of a certain group of people to get polio is a probability between 0 and 1.
That value is a general indicator of the confluence of polio-related factors present in
that group.
As with our height example, although an absolute rate may have some meaning,
we think it is much easier to conceptualize the meaning of a signal when we are

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เหตุการณ์ที่ไม่ต่อเนื่องวัดอื่นที่มักใช้เป็นดัชนีของแนวโน้มกลาง เป็นอัตราการเกิดเหตุการณ์บางอย่างขึ้น เป็นตัวอย่าง prototypical พิจารณาอัตราสัญญาวัคซีนสำหรับเด็ก inoculated กับวัคซีน Salk ถึงแม้ว่าเด็กแต่ละโรคได้ หรือไม่ อัตราการบอกสิ่งที่เกี่ยวกับความสามารถของเด็ก inoculated เป็นกลุ่ม การต่อสู้กับโรควิธีสามารถเราดูอัตรา (หรือความน่าเป็น) เป็นการวัดแนวโน้มกลาง ครั้งแรกความน่าเป็นความสามารถอย่างเป็นกิจจะลักษณะดูเป็นหมายถึงอะไรบางอย่างจะพิจารณาเป็นบิตของทัน หากเราเหตุการณ์ "วัคซีน" เป็น 1 และเหตุการณ์ "ไม่วัคซีน" เป็น 0แล้ว ความน่าเป็นของการได้รับวัคซีนเป็นเพียงค่าเฉลี่ยของค่าบูลีน'เหล่านี้ผลิตเฉลี่ยอย่างเป็นทางการ อย่างไรก็ตาม ไม่ได้โดยอัตโนมัติให้การวัดแนวโน้มกลาง เราต้องสามารถแปลค่าเฉลี่ยนี้เป็นสัญญาณที่เกี่ยวข้องกับสาเหตุของโรคโปลิโอ เปรียบเทียบการกระจายของค่าในกรณีเป็น dichotomousกรณีห้องตัวอย่างน้ำหนัก ในกรณี dichotomous มัชฌิมคือไม่มีค่าที่สามารถเกิดขึ้นจริงในการทดลองเดียวกัน แทนที่จะอยู่ที่หนึ่งแห่งในการกระจาย มัชฌิมตั้งอยู่ในหุบเขาระหว่าง โดยทั่วไปจริง ๆ ค่าที่สังเกต ดังนั้น จึงแทบเป็นไปไม่ได้คิดเกี่ยวกับการอัตราหรือความน่าเป็นส่วนประกอบจริงค่าการเก็บข้อมูลเดียวและเหตุการณ์หรือ nonoccurrence กรณีแต่ละของโรคโปลิโอเป็นผลรวมของความเป็นจริงค่าและคอมโพเนนต์ของข้อผิดพลาดแบบสุ่ม เราสงสัยว่า นี้เป็นส่วนใหญ่ทำไมความคิดของการแนวโน้มกลางในสถานการณ์ dichotomous คือ จับต้องได้อย่างน้อยทั้งหมดมันอาจช่วยในการใช้เหตุผลเกี่ยวกับสถานการณ์นี้จะตั้งครรภ์กระบวนการบางอย่างเกี่ยวกับซึ่งอัตราการความน่าเป็นแจ้งเรา ตัวอย่างโรค เป็นความคิดค่อนข้างคล้ายกับตัวอย่างก่อนหน้านี้สูง: หลากหลายปัจจัยมีผลต่อการสิ่งของบุคคลจะได้รับวัคซีนซึ่งระดับของสาธารณสุข พัฒนาก่อนแอนตี้ วัคซีน แก้ไขปัญหาอัตราอายุ — ทั้งหมดนำไปสู่อัตราของโรคในประชากรบางอย่าง ดังนั้นแม้ว่าบุคคลที่ได้รับวัคซีน หรือไม่ การสิ่งของกลุ่มบุคคลจะได้รับวัคซีนมีความน่าเป็นระหว่าง 0 และ 1ค่าที่เป็นตัวบ่งชี้ทั่วไปบรรจบที่เกี่ยวข้องกับวัคซีนปัจจัยในกลุ่มนั้นอย่างสูง ด้วยแม้ว่ามีอัตราที่แน่นอนอาจมีบางความหมายเราคิดว่า มันง่ายมากที่จะ conceptualize ความหมายของสัญญาณเมื่อเรา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เหตุการณ์ไม่ต่อเนื่อง

อีกวัดที่มักจะใช้เป็นดัชนีในการวัดแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลางคืออัตรา
เกิดบางเหตุการณ์ เป็นตัวธรรมดา พิจารณาอัตรา
โปลิโอสัญญาสำหรับเด็ก หัวเชื้อกับ Salk วัคซีน แม้ว่า
เด็กเป็นรายบุคคลให้ได้รับโรคหรือไม่ ซึ่งบอกเราบางอย่างเกี่ยวกับ
ความสามารถของเชื้อ เด็ก เป็น กลุ่มการต่อสู้กับโรค .
แล้วเราจะดูคะแนน ( หรือโอกาส ) เป็นตัวชี้วัดแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลาง ? แรก
ความน่าจะเป็นสามารถสุภาพดูเป็นว่าผ่านอะไรมาบ้าง จะเห็นว่า
บิตของกลอุบาย ถ้ารหัสเราเหตุการณ์ " โปลิโอ " เป็น 1 และกรณีที่ " โปลิโอ " เป็น 0
แล้วความน่าจะเป็นของการโรคโปลิโอเป็นเพียงค่าเฉลี่ยของค่าบูลีนเหล่านี้
การผลิตเฉลี่ยอย่างเป็นทางการ อย่างไรก็ตามไม่ได้โดยอัตโนมัติให้เรา
การวัดแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลาง เราต้องสามารถที่จะตีความโดยเฉลี่ย นี้เป็นสัญญาณที่เกี่ยวข้องกับ
สาเหตุของโรคโปลิโอ เปรียบเทียบการกระจายของค่าในกรณีไดโคโตมัส

กรณีอุดมคติของน้ำหนักตัวอย่าง ในกรณีไดโคโตมัส , หมายถึงไม่ใช่
มูลค่าที่สามารถเกิดขึ้นจริงในการทดลองเดียว แทนที่จะถูกตั้งอยู่ที่เหมือนกันของ
ยอดในกระจาย หมายถึง ตั้งอยู่ในหุบเขาระหว่างปกติ
ค่อนข้างห่างไกลจากอัตราค่า ดังนั้น , มันเป็นเกือบเป็นไปไม่ได้ที่จะคิดเกี่ยวกับ
เท่ากันหรือความน่าจะเป็นเป็นคุณค่าส่วนประกอบของการสังเกตเดี่ยวและ
เหตุการณ์หรือ nonoccurrence ของแต่ละกรณีโรคโปลิโอเป็นผลรวมของค่าจริง
และความคลาดเคลื่อนส่วนประกอบเราสงสัยว่า นี้คือไปถึงความคิดของ
แนวโน้มสู่ส่วนกลางในสถานการณ์ไดโคโตมัสเป็นรูปธรรมที่สุด มันอาจจะช่วยในการให้เหตุผลเกี่ยวกับ
สถานการณ์ตั้งครรภ์ของกระบวนการบางอย่างเกี่ยวกับ
ที่เท่ากันหรือความน่าจะเป็นแจ้งเรา ในโรค เช่น ความคิดคือ
ค่อนข้างคล้ายกับก่อนหน้านี้ความสูงเช่นความหลากหลายของปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อ
ความโน้มเอียงของแต่ละบุคคลได้รับโรคโปลิโอระดับกระทรวงสาธารณสุข พัฒนาก่อน
แอนติบอดี , อัตราอุบัติการณ์ของโรคโปลิโอ อายุทั้งหมดนำไปสู่อัตราการเกิดโรคในประชากร
บาง . ดังนั้น แม้ว่าบุคคลอาจได้รับเชื้อโปลิโอหรือไม่ ,
ความโน้มเอียงของกลุ่มคนที่จะได้รับวัคซีน คือ ความน่าจะเป็น ระหว่าง 0 และ 1
มูลค่าที่เป็นตัวบ่งชี้ทั่วไปของจุดบรรจบของโรคโปลิโอ ปัจจัยที่เกี่ยวข้องในปัจจุบัน

ตามด้วยเช่นกลุ่มที่ ความสูงของเรา ถึงแม้ว่าอัตราที่แน่นอนอาจจะมีความหมาย
เราคิดว่ามันง่ายมากที่จะคิดความหมายของสัญญาณเมื่อเรา