Our third sampling distribution wil

Our third sampling distribution will be the (exact) sampling distribution, Xn,N , of the means of simulated SDMs. Figure 2 shows Xn,N for N = 100 samples of size n = 5, n = 15, and n = 30 taken from the Mira Beach incomes. That is, each of the values in the histograms in Figure 2 is the mean of a simulated SDM constructed with N = 100 values randomly selected from Xn . Note how much closer the means of the simulated SDMs tend to be to the population mean, μXn = μ = 27,394, as the sample size increases.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จำหน่ายสุ่มตัวอย่างที่สามจะเป็นการแจกแจงการสุ่มตัวอย่าง (แน่นอน) Xn, N วิธีการจำลองข้อมูล. รูปที่ 2 แสดง Xn, N สำหรับ N = 100 ตัวอย่างขนาด n = 5, n = 15 และ n = 30 ที่นำมาจากรายได้มิร่าบีช นั่นคือ แต่ละค่าในฮิสโตแกรมในภาพที่ 2 เป็นความหมายของการ SDM จำลองสร้าง ด้วย N = 100 ค่าสุ่มจาก Xn หมายเหตุใกล้เท่าใดหมายถึงของข้อมูลจำลองมักจะ เป็นที่ค่าเฉลี่ยประชากร μXn =μ = 27,394 เป็นการเพิ่มขนาดตัวอย่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การกระจายการสุ่มตัวอย่างที่สามของเราจะเป็น (แน่นอน) การกระจายการสุ่มตัวอย่าง Xn, N ของวิธีการ SDMS จำลอง รูปที่ 2 แสดง Xn, N หา N = 100 ตัวอย่างที่มีขนาด n = 5, N = 15 และ n = 30 นำมาจากรายได้ไมราบีช นั่นคือแต่ละค่าใน histograms ในรูปที่ 2 เป็นค่าเฉลี่ยของ SDM จำลองสร้างด้วย N = 100 ค่าสุ่มเลือกจาก Xn หมายเหตุวิธีการใกล้ชิดมากวิธีการของ SDMS จำลองมีแนวโน้มที่จะให้กับประชากรหมายถึงμXn = μ = 27,394 ในขณะที่การเพิ่มขึ้นของขนาดของกลุ่มตัวอย่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ของเราสามคนแจกจะเป็น ( แน่นอน ) เพื่อกระจาย , คริสเตียน , N , วิธีการ sdms จำลอง รูปที่ 2 แสดงคริสเตียน , n n = 100 ของขนาดตัวอย่าง n = 5 , N = 15 , n = 30 ถ่ายจากมิร่า บีช รายได้ นั่นคือแต่ละค่าในฮิสโตแกรมในรูปที่ 2 คือ ค่าเฉลี่ยของค่า SDM สร้างด้วย n = 100 ค่าสุ่มจากคริสเตียน หมายเหตุวิธีใกล้ชิดมากวิธีการจำลอง sdms มีแนวโน้มที่จะให้ประชากร หมายถึง μซิน = = 27394 μเมื่อขนาดตัวอย่างเพิ่มขึ้น