Доверительный интервал за 15 мин. Биостатистика.
HTML-код
- Опубликовано: 8 сен 2024
- Агентство Научных коммуникаций (lit-review.ru)
Кирилл Мильчаков:
instagram: kmilchakov
kmilchakov
Сегодня говорим о доверительном интервале. Генеральная совокупность, доверительный интервал как показатель возможной ошибки выборочной совокупности.
Кирилл, большое спасибо за такое полезное видео! Оно вышло еще лет 7 назад, но люди все еще смотрят! Прекрасное и понятное объяснение. Спасибо!
Если бы так преподавали статистику во время моего обучения в медуниверситете, я бы обожала этот предмет. Такой молодой, а умничка!
Пример с марсианами очень годный - такие истории лучше запоминаются целиком. Спасибо!
из книги медицинской статистики)
Очень полезное видео. В моём случае математики настолько нудно объясняют тему, что ты - медик сделал это в разы лучше них. Спасибо!)
Больше всего понравилось про борщ. Очень вкусное объяснение о ГС и выборке.
Спасибо большое , Кирилл , отлично излагаешь материал , всё что было так запутано в голове , легко распутывается благодаря твоим объяснениям . Учусь в Испании, в медицинском университете. Проходим на 1 курсе статистику , очень помогают твои уроки . Пожалуйста, продолжай выкладывать занятия , уверенна, ты многим помогаешь . СПАСИБО !!!!
все понятно и доступно! продолжай делать видео, у тебя талант! такого даже у знаменитых блогеров нет
Спасибо за высокую оценку!
Миллион лайков тебе, Кирилл Мильчаков! Спасибо!
1) Стоит сказать, что коэффициент стюдента зависит от кол-ва степеней свободы, обычно берут 1.96 для степеней свободы больше 100.
2) Если нам не известно среднее генеральной совокупности, то каким образом мы получим стандартную ошибку среднего через среднеквадратическое отклонение генеральной совокупности? Тут нужно использовать несмещенную оценку выборочной дисперсии.
ты про 95%?
Спасибо большое ! Только ты смог объяснить очень доходчиво ! Я уже потеряла надежду 😅
Большое спасиба за тему! Теперь мне надо будет рассчитать доверительный интервал в гидрологии 5 и 95% !
Очень, очень легко, понятно и наглядно, спасибо, Кирилл!
Объяснить сложные вещи просто - очень круто. К сожалению, редко встречается в образовании, в том числе онлайн.
Спасибо за разъяснение! Самое доступное объяснение понятными мне словами
Спасибо тебе огромное, мало того, что умный и талантливо объясняешь, так и очень симпатичный
Спасибо за видео. Всё понятно даже абсолютному нулю в статистике)
Предельно ясно и понятно! Спасибо!
Шикарно, не знаем что такое стандартное отклонение, не знаем что такое критерий Стьюдента (поговорим о них в след. видео), но уже считаем доверительный интервал.
Спасибо, Кирилл! Хотельсь бы больше послушать о нормальном распределении и что с ним делать, а то как в дремучем лесу.
Спасибо! Разжевал, теперь что-то складывается в голове, после теоретической части, что я прохожу.
Очень доходчиво и понятно! Начинаю заново изучать мат статистику для написания диплома ))
Молодец парень! Такой простой язык!
Пожалуйста, продолжайте снимать видео! У вас круто получается!
Не знаю, зачем я это посмотрела, если этого нет на экзаменах, но мои познания расширились, и было интересно)
Нереально понятное объяснение, спасибо огромное
Хорош! просто и доступно! Удачи тебе в этом деле, не бросай!
Спасибо, буду стараться!
Спасибо за объяснение человеческим языком! Я хоть и не биолог, но помогло
Суперррррррр Вот это РЕАЛЬНАЯ помощь, это не только в биостатистике этот вопрос важный
спасибо огромное! прекрасные речь и темп, объяснение очень доступное!
СУПЕР полезное видео! Про нормальное распределение бы еще такой же понятный ролик)
Кирилл, очень классное видео!!! Спасибо большое все медики будут твоими!!!
Хорошее объяснение. Более-менее понял)
Было бы неплохо записать про проверку гипотез.
+Timur Tsalikov да, это в ближайших планах. Спасибо за просмотр!
Боже, экзамен завтра, спасибо тебе большое
спасибо большое! отлично объясняете, хоть что-то для меня прояснилось в данной теме)
Метафора с супом отличная. Подписка и лайк. Умничка! Все понятно.
Огромно спасибо вам! Очень круто объясняете)
У меня нет слов, насколько этот парень харош. Я с этой штукой провозился 6 часов, а тут 15 и можно идти СР писать
Огромное спасибо, все супер! Но у меня все-таки есть вопрос:
Как мы можем посчитать стандартное квадратичное отклонение в генеральной совокупности??? Для чего нам нужно делать выборки в таком случае, когда мы можем использовать ВСЮ СОВОКУПНОСТЬ? Ведь фишка и кроется в том, что мы по выборке делаем выводы о всей популяции. А тут выходит так, что чтобы оценить всю совокупность с помощью выборки, мы должны использовать саму совокупность. Как так?)
Очевидно, на 7:55 все-таки ошибку среднего нужно находить не для генеральной совокупности, а для выборки: mean error = SD / sqrt(n-1)
Поразил!
Лаконично , доступно , не мог понять зачем задается ширина доверительного интервала , теперь вопрос закрыт)
Крутое объяснение! Продолжай рассказывать про статистику людям)))
Просто волшебство!!! Спасибо большое!
лучшее объяснение! спасибо!
Это слишком крутое объяснение♥️😲
умненький какой, просто Молодец!
Спасибо вам огромное! Теперь я понял то,что никак не получалось понять!
выпускайте еще видео!! очень здорово рассказываете
Ну очень доступно. Многое стало понятнее, спасибо)
Ну просто, УМНИЧКА.
Спасибо, дружище, выручил!!!
Господи, были бы все учителя такими ка ты
Отличное видео! Спасибо! :)))
Ошибка репрезентативности зависит от значений элементов генеральной совокупности и значений элементов выборки (в вашем случае от количества элементов выборки). Получается, что составив две выборки с одинаковым количеством элементов (например, 5), но разными значениями элементов, ошибка репрезентативности для обеих выборок будет одинаковой, хотя здравый смысл подсказывает, что должна быть разной. Складывается впечатление, что в выражении расчёта ошибки репрезентативности не хватает параметра оценки среднего отклонения значений выборки.
Так все понятно, спасибо большое!!!!
Прошу прощение. Возможно я несколько не понял, но разве расчет стандартной ошибки среднего не проводится с использованием стандартного отклонения выборки, а не генсовокупности. Я, возможно, ошибаюсь, но потому и рассчитывают стандартную ошибку среднего, поскольку при точечных оценках статистик и параметров выборок и генсовокупности стандартное отклонение генсовокупности и стандартное отклонение выборки не совпадают. И чтобы экстраполировать статистику на параметр генсовокупности и рассчитывают стандартную ошибку среднего. Поэтому не сигма на корень из количества образцов выборки, а стандартное отклонение выборки на корень из количества.
Круто!!!! Спасибо за видос!!!
Очень полезное видео, все понятно
Спасибо за видео, очень полезно
Спасибо!
спасибо большооое!
Какой хороший☺
Спасибо большое!)
Примеры шикарные, понятные.
Спасибо! Очень понятно! Единственное - может быть стоило внести для ясности шаг расчёта mr =2,7см. Сейчас буду искать как расчитывается ст. квадр. отклонение генеральной совокупности, что бы решить задачу)
Вот ещё такой вопрос: у меня есть среднее арифметическре (мю) генеральной совокупности (значения распределены по нормальному закону), но нет данных что бы расчитать среднеквадратичное отклонение (мю это всё что у меня есть). Можно ли найти предельную ошибку обладая только мю?
так как в итоге получилось 2.7 см? После этого момента видео стало неинтересно смотреть
Спасибо, красавчик 🤗
Огромное спасибо!
Красава! Так держать!
Спасибо большое
Молодец объяснил просто!
Супер! Я вае понял! А нам на физике это не рассказали, просто формулы дали и типо делайте замеры микрометром, пооом считайте ошибку. Мне же интеречно как это работает
thank you
спасибо за видео
Отличное видео 👍🏻 не могу найти годный курс по экономической статистике, так хоть биостатистика поможет
спасибо просто супер
Я тебя обожаю
да хорошее обьяснение!
Я в википедии прочитал, что для случая оценки мат ожидания при знании дисперсии, нужно использовать квантили именно нормального распределения, а не t
молодец, пацан. четко объяснил.
Стоооп, а откуда мы должны знать среднее генеральной совокупности, если мы пытаемся оценить, как далеко от него находятся выборочные средние? Зачем тогда вообще это оценивать?
Спасибо .Удачи
Ничего не понял откуда получились значения 2.7 а потом 5.4 и сразу же 10.8 хотя формула представлена только одна?
Здесь он ошибься
Здравствуйте! Думаю не поздно будет задать вопрос; скажите а сигма и дельта одно и тоже;то есть стандартное отклонение?
В Вики вроде потечнее: "Доверительный_интервал_для_математического_ожидания_нормальной_выборки"
Суп теперь хочу!
Хороший теоретик, но практик никакой. Когда выборка 10. Основной вопрос практической статистики это какую выборку надо делать? Примерно можно оценить как 1/x*100%. То есть при 10 ошибка будет примерно 10 %. Для среднего роста это очень много. Поэтому статистик начинается примерно с 20. То есть 5% это отклонение 2 сигма.. С выборкой "супа" - ошибка. Это не выборка, а проба средней)) Если суп разберем на молекулы, то это будет выборка))
Спасибо большое. Скажите, у вас есть ролик, где вы объясняете как расчитать маргинальную ошибку при вероятности 95% и когда известны размер выборочной и генеральной совокупности?
Стесняюсь спросить, а каким это хитрым способом была определена сигма?
ведь мы не знаем данных 1-ой экспедиции? откуда же мы вычислим СКО?
посчитали среднее. Дальше для каждого измерения посчитали квадрат отклонения от среднего. Сложили. Взяли корень из суммы. Не успели оглянуться, как у нас сигма
@@axtrace между "сложили" и "взяли корень" нужно ещё поделить на количество измерений.
@@astroganov поделить на количество измерений минус один, чтобы компенсировать смещение ;)
@@user-ck9uf6pw6j предполагаю, на 7:55 все-таки ошибку среднего нужно находить не для генеральной совокупности, а для выборки: mean error = SD / sqrt(n-1)
Вот блин молодец какой, хороший голос и приятная посадка видео, главное теперь держать рамку не выражатся в коментах и не зазвездится... уважение тебе от меня, будешь так держать с меня будет подписка...
я изучаю статистику самостоятельно для себя :-( из книг и видео... и не могу понять, сможешь ответить когда используется (и как понимать это вообще) понятие левый хвост и правый хвост в колоколообразной дуге? (ну когда считает t-test Student) почему иногда используется только левая сторона а иногда правая?
Руслан
Про суп и ложку классно сказано, но я искала видео с описанием того, что это вообще такое "доверительный интервал", тут не не стало понятней, с сожалению.
Объяснил очень хорошо. Ребята вы не знаете где можно найти таблицу с указанием того, что при t=0.1, 0.2, 0.5, ... и. т. д. сколько будет составлять ошибки вероятностей?
всю статистику от начала до конца необходимо снять
Информативно,просто,понятно . Спасибо)
Спасибо, все доходчиво, но все же, откуда взялось 2.7)?
m = 38/√(200)=2,68
m*t, где t = 2 ; 2,68*2 = 5,36
но интервал берется и в меньшую и в большую стороны, поэтому 5,36*2 = 10,4
Синклер Метройд, что то не так.
Почему средняя делится на сумму выборки? Ошибка же определяется как отношение стандартного отклонения к выборке?
@@user-vg7py5pf4g не так. 2.7 см - значение, взятое с потолка. в формуле для ошибки репрезентативности используется объем твоей подвыборки!, какова генеральная совокупность - ты не знаешь.
топчик!
Кирилл, благодарю :) мне интересны подобные темы. Если конкретнее: то, как считаются данные при оценке личности (в тестах). Я только начал изучать эту тему. Увидел там кривую нормального распределения и разные данные (цифры и буквы) в описании валидности теста.
Интересно в этом разобраться
То есть мы знаем мю (среднее Генеральной совокупности) и считаем насколько средняя выборки отличается? А смысл? Было бы интересно посчитать не зная мю, делая выводы только по выборке
отл, юноша, отл
Спасибо
Стандартная ошибка среднего разве обозначается не как сигма???
максимум в нормальном распределении это наиболее вероятный рост а не средний.
Медианный
В случае нормального распределения мода=медиана=среднее
Это же не только в биостатистике используется? Я наткнулся на эту историю в связи с прогнозом цен на нефть от минэнерго США.
очень странное допущение 8:50 "