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c:mrm:standard_error

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c:mrm:standard_error [2020/05/17 17:51] – [퍼센티지에서의 표준오차] hkimscilc:mrm:standard_error [2020/05/17 17:53] – [퍼센티지에서의 표준오차] hkimscil
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 이 논리는 분자부분이 probability sampling을 취했다면 약간의 오차라도 큰 차이가 나지 않을 것이며, n이 충분히 크면, se 값이 충분히 작을 것이라는 논리이다.  이 논리는 분자부분이 probability sampling을 취했다면 약간의 오차라도 큰 차이가 나지 않을 것이며, n이 충분히 크면, se 값이 충분히 작을 것이라는 논리이다. 
- 
- 
-<code> 
-set.seed(12032) 
-p.n <- 100000 
- 
-pop <- sample(c("a", "b", "c", "g"), size=p.n, replace=TRUE, prob=c(0.4, 0.3, 0.1,0.2)) 
-pop <- factor(pop) 
- 
-s.2500 <- factor(sample(pop,2500)) 
-s.1600 <- factor(sample(pop,1600)) 
-s.900 <- factor(sample(pop,900)) 
-s.400 <- factor(sample(pop, 400)) 
-s.100 <- factor(sample(pop, 100)) 
-s.49 <- factor(sample(pop, 49)) 
- 
-t.2500 <-data.frame(summary(s.2500)/2500)  
-t.1600 <-data.frame(summary(s.1600)/1600)  
-t.900 <- data.frame(summary(s.900)/900) 
-t.400 <- data.frame(summary(s.400)/400) 
-t.100 <- data.frame(summary(s.100)/100) 
-t.49 <- data.frame(summary(s.49)/49) 
- 
-p <- t.100[1,1] 
-q <- 1-p 
-n <- length(s.100) 
- 
-sd.p <- sqrt(p*q) ## 표준편차값 
-se <- sd.p/sqrt(n) ## 표준오차값 sqrt(n)으로 나눠주기 
-se2 <- 2*se 
- 
-se 
-se2 
- 
-p+(c(-se2, se2)) ## 샘플지지율에서 추론한 모집단 지지율 
-p ## 샘플에서 구한 지지율 
- 
-data.frame(summary(pop)/p.n)[1,1] ## 실제 모집단의 지지율 
- 
-</code> 
- 
 <code> <code>
 set.seed(1203) set.seed(1203)
Line 338: Line 297:
  
 {{:c:mrm:pasted:20200517-172121.png}} {{:c:mrm:pasted:20200517-172121.png}}
 +
 +<code>
 +set.seed(12032)
 +p.n <- 100000
 +pa <- .4
 +pb <- .35
 +pc <- .05
 +pg <- .2
 +
 +pop <- sample(c("a", "b", "c", "g"), 
 +    size=p.n, replace=TRUE, 
 +    prob=c(pa, pb, pc, pg))
 +pop <- factor(pop)
 +
 +s.2500 <- factor(sample(pop,2500))
 +s.1600 <- factor(sample(pop,1600))
 +s.900 <- factor(sample(pop,900))
 +s.400 <- factor(sample(pop, 400))
 +s.100 <- factor(sample(pop, 100))
 +s.49 <- factor(sample(pop, 49))
 +
 +t.2500 <-data.frame(summary(s.2500)/2500) 
 +t.1600 <-data.frame(summary(s.1600)/1600) 
 +t.900 <- data.frame(summary(s.900)/900)
 +t.400 <- data.frame(summary(s.400)/400)
 +t.100 <- data.frame(summary(s.100)/100)
 +t.49 <- data.frame(summary(s.49)/49)
 +
 +p <- t.100[1,1]
 +q <- 1-p
 +n <- length(s.100)
 +
 +sd.p <- sqrt(p*q) ## 표준편차값
 +se <- sd.p/sqrt(n) ## 표준오차값 sqrt(n)으로 나눠주기
 +se2 <- 2*se
 +
 +se
 +se2
 +
 +p+(c(-se2, se2)) ## 샘플지지율에서 추론한 모집단 지지율
 +p ## 샘플에서 구한 지지율
 +
 +data.frame(summary(pop)/p.n)[1,1] ## 실제 모집단의 지지율
 +
 +</code>
 +
 +
c/mrm/standard_error.txt · Last modified: 2023/05/18 10:19 by hkimscil

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