c:mrm:standard_error
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c:mrm:standard_error [2020/05/17 17:51] – [퍼센티지에서의 표준오차] hkimscil | c:mrm:standard_error [2020/05/17 17:54] – [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. | ||
- | + | ===== R 에서의 | |
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- | < | + | |
- | set.seed(12032) | + | |
- | p.n <- 100000 | + | |
- | + | ||
- | pop <- sample(c(" | + | |
- | pop <- factor(pop) | + | |
- | + | ||
- | s.2500 <- factor(sample(pop, | + | |
- | s.1600 <- factor(sample(pop, | + | |
- | s.900 <- factor(sample(pop, | + | |
- | s.400 <- factor(sample(pop, | + | |
- | s.100 <- factor(sample(pop, | + | |
- | s.49 <- factor(sample(pop, | + | |
- | + | ||
- | t.2500 < | + | |
- | t.1600 < | + | |
- | t.900 <- data.frame(summary(s.900)/ | + | |
- | t.400 <- data.frame(summary(s.400)/ | + | |
- | t.100 <- data.frame(summary(s.100)/ | + | |
- | t.49 <- data.frame(summary(s.49)/ | + | |
- | + | ||
- | p <- t.100[1, | + | |
- | q <- 1-p | + | |
- | n <- length(s.100) | + | |
- | + | ||
- | sd.p <- sqrt(p*q) ## 표준편차값 | + | |
- | se <- sd.p/ | + | |
- | se2 <- 2*se | + | |
- | + | ||
- | se | + | |
- | se2 | + | |
- | + | ||
- | p+(c(-se2, se2)) ## 샘플지지율에서 | + | |
- | p ## 샘플에서 구한 지지율 | + | |
- | + | ||
- | data.frame(summary(pop)/ | + | |
- | + | ||
- | </ | + | |
< | < | ||
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{{: | {{: | ||
+ | |||
+ | < | ||
+ | set.seed(12032) | ||
+ | p.n <- 100000 | ||
+ | pa <- .4 | ||
+ | pb <- .35 | ||
+ | pc <- .05 | ||
+ | pg <- .2 | ||
+ | |||
+ | pop <- sample(c(" | ||
+ | size=p.n, replace=TRUE, | ||
+ | prob=c(pa, pb, pc, pg)) | ||
+ | pop <- factor(pop) | ||
+ | |||
+ | s.2500 <- factor(sample(pop, | ||
+ | s.1600 <- factor(sample(pop, | ||
+ | s.900 <- factor(sample(pop, | ||
+ | s.400 <- factor(sample(pop, | ||
+ | s.100 <- factor(sample(pop, | ||
+ | s.49 <- factor(sample(pop, | ||
+ | |||
+ | t.2500 < | ||
+ | t.1600 < | ||
+ | t.900 <- data.frame(summary(s.900)/ | ||
+ | t.400 <- data.frame(summary(s.400)/ | ||
+ | t.100 <- data.frame(summary(s.100)/ | ||
+ | t.49 <- data.frame(summary(s.49)/ | ||
+ | |||
+ | p <- t.100[1,1] | ||
+ | q <- 1-p | ||
+ | n <- length(s.100) | ||
+ | |||
+ | sd.p <- sqrt(p*q) ## 표준편차값 | ||
+ | se <- sd.p/ | ||
+ | se2 <- 2*se | ||
+ | |||
+ | se | ||
+ | se2 | ||
+ | |||
+ | p+(c(-se2, se2)) ## 샘플지지율에서 추론한 모집단 지지율 | ||
+ | p ## 샘플에서 구한 지지율 | ||
+ | |||
+ | data.frame(summary(pop)/ | ||
+ | |||
+ | </ | ||
+ | |||
+ |
c/mrm/standard_error.txt · Last modified: 2023/05/18 10:19 by hkimscil