Statisztika II. III. Dr. Szalka Éva, Ph.D.
Becslés rétegezett mintavételkor Dr. Szalka Éva, Ph.D.
Becslés rétegezett mintavételkor A rétegezett mintavétel lényege az, hogy ha a sokaság heterogén, és van ismeretünk arra vonatkozóan, hogy hogyan lehet többé-kevésbé homogén részekre bontani, akkor ezeket a homogén részsokaságokat tekintjük rétegeknek, a mintavételt és a becslést rétegenként hajtjuk végre. Dr. Szalka Éva, Ph.D.
Nem arányos eloszlás Az átlagot az alap részsokaság elemszámával súlyozva számítjuk ki: Dr. Szalka Éva, Ph.D.
Nem arányos eloszlás A konfidencia intervallum meghatározásához szükségünk van a becslőfüggvény standard hibájára: Dr. Szalka Éva, Ph.D.
Nem arányos eloszlás A konfidencia intervallum: a hibahatár megállapítása a már ismert z-próbafüggvény segítségével történik Dr. Szalka Éva, Ph.D.
Nem arányos eloszlás Ha a sokaság rétegszórását nem ismerjük, akkor a mintákból kell kiszámítani : Dr. Szalka Éva, Ph.D.
Arányos eloszlás esetén Az egyes rétegek aránya megegyezik, azaz: Dr. Szalka Éva, Ph.D.
Arányos eloszlás esetén Szükségünk van a belső szórásnégyzetre, ugyanis a kombinált becslés szórása csak a rétegeken belüli szóródásoktól függ, és független a rétegek közötti (külső) szóródástól Dr. Szalka Éva, Ph.D.
Arányos eloszlás esetén Az intervallum pedig: Dr. Szalka Éva, Ph.D.