Прилага ли се емпиричното правило за изкривени разпределения?
Прилага ли се емпиричното правило за изкривени разпределения?

Видео: Прилага ли се емпиричното правило за изкривени разпределения?

Видео: Прилага ли се емпиричното правило за изкривени разпределения?
Видео: Pain Management in Dysautonomia 2024, Ноември
Anonim

1 отговор. Не, правило е специфично за нормалното разпределения и не е необходимо Приложи към всякакви ненормални разпределение , изкривена или иначе. Вземете за пример униформата разпределение на [0, 1].

В тази връзка, върху кои разпределения на населението може да се използва емпиричното правило?

Емпиричното правило е твърдение за нормални разпределения . Вашият учебник използва съкратена форма на това, известна като правилото на 95%, тъй като 95% е най-често използваният интервал. Правилото за 95% гласи, че приблизително 95% от наблюденията попадат в рамките на две стандартни отклонения на средната стойност на a нормална дистрибуция.

Освен това, как емпиричното правило е свързано с нормалното разпределение? В Емпирично правило заявява, че почти всички данни се намират в рамките на 3 стандартни отклонения на средната стойност за a нормална дистрибуция . Под това правило 68% от данните попадат в рамките на едно стандартно отклонение. Деветдесет и пет процента от данните се намират в рамките на две стандартни отклонения. В рамките на три стандартни отклонения е 99,7% от данните.

Освен това, кога не можете да използвате емпиричното правило?

В Емпирично правило е ОЦЕНКА, така че Вие не трябва използване освен ако въпросът не е изрично зададен Вие разрешавам използвайки емпиричния (или 68-95-99.7) Правило . Начертайте нормална крива с линия по средата и три от двете страни.

Какво е емпирична формула за правило?

Емпирично правило (68-95-99.7): Проста дефиниция The емпирично правило заявява, че за нормално разпределение почти всички данни ще попаднат в рамките на три стандартни отклонения на средната стойност. В емпирично правило могат да бъдат разделени на три части: 68% от данните попадат в рамките на първото стандартно отклонение от средната стойност.

Препоръчано: