This exercise would, in general, re

This exercise would, in general, reduce the number of observations above and below the threshold equally. In this case, while we would be able to estimate the threshold with less precision, the expected point estimate would remain unchanged. Now consider a case where the probability of observing a plan of sufficient quality were small, say five percent. Each high-quality draw is particularly important in identifying the threshold. Moreover, each such draw is from the
tail of the distribution, which in turn teaches us about the extent of this tail. Since the likelihood of observing extreme observations is low, we will infer that the ones we do observe are the most extreme, and systematically underestimate the size of the tail.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แบบฝึกหัดนี้จะ ทั่วไป จำนวนสังเกตข้างบน และข้าง ล่างขีดจำกัดเท่า ๆ กัน ในกรณีนี้ ในขณะที่เราจะต้องประเมินขีดจำกัดที่ มีความแม่นยำน้อยลง การประเมินจุดที่คาดว่าจะยังคงเหมือนเดิม ตอนนี้ พิจารณากรณีที่ความเป็นไปได้ของการปฏิบัติตามนโยบายแผนคุณภาพพอได้ขนาดเล็ก พูดห้าเปอร์เซ็นต์ วาดแต่ละคุณภาพสูงมีความสำคัญอย่างยิ่งในการระบุขีดจำกัด นอกจากนี้ แต่ละวาดดังกล่าวมาจากการหางของการแจก ซึ่งจะสอนเราเกี่ยวกับขอบเขตของหางนี้ เนื่องจากโอกาสสังเกตสังเกตมากคือต่ำ เราจะรู้ว่า เราปฏิบัติมากที่สุด และขนาดของหางที่ดูถูกดูแคลนอย่างเป็นระบบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การออกกำลังกายนี้จะโดยทั่วไปลดจำนวนของการสังเกตบนและด้านล่างเกณฑ์อย่างเท่าเทียมกัน ในกรณีนี้ในขณะที่เราจะสามารถที่จะประเมินเกณฑ์ที่มีความแม่นยำน้อยกว่าประมาณการจุดที่คาดว่าจะยังคงไม่เปลี่ยนแปลง ตอนนี้พิจารณากรณีที่น่าจะเป็นของการสังเกตการวางแผนที่มีคุณภาพเพียงพอที่มีขนาดเล็กว่าร้อยละห้า แต่ละคนวาดที่มีคุณภาพสูงเป็นสิ่งสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการระบุเกณฑ์ นอกจากนี้แต่ละวาดดังกล่าวมาจาก
หางของการจัดจำหน่ายซึ่งจะสอนเราเกี่ยวกับขอบเขตของหางนี้ เนื่องจากน่าจะเป็นของการสังเกตการสังเกตรุนแรงอยู่ในระดับต่ำเราจะสรุปว่าคนที่เราจะสังเกตเห็นเป็นมากที่สุดและระบบประมาทขนาดของหาง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การออกกำลังกายนี้จะ ทั่วไป ลดจำนวนค่าสังเกตที่ด้านบนและด้านล่างประตูเท่ากัน ในกรณีนี้ ในขณะที่เราสามารถประมาณค่ามีความเที่ยงตรงน้อยกว่า คาดว่าประมาณการจุดจะไม่เปลี่ยนแปลง ตอนนี้พิจารณากรณีที่ความน่าจะเป็นสังเกตแผนคุณภาพเพียงพอมีขนาดเล็ก , พูดร้อยละห้าแต่ละที่มีคุณภาพสูงวาดเป็นสำคัญโดยเฉพาะในการระบุเกณฑ์ นอกจากนี้ แต่ละเช่นวาดจาก
หางของการกระจาย ซึ่งจะสอนเราเกี่ยวกับขอบเขตของหางนี้ เนื่องจากโอกาสของการสังเกตมากสังเกตต่ำ เราจะสรุปได้ว่า ที่เราทำ สังเกตมีมากที่สุดและเป็นระบบประมาทขนาดของหาง