Jika anda kira mean satu sample (n=10) sebagai estimation kepada population katakan 100/10 = 10, s.d 1.2. Nilai ini dikatakan sebagai “biased”
Jika anda kira mean sample tersebut (n=10) sebagai estimation kepada population, lalu mengira mean =100/10-1 = 11.1, s.d 1.7. Nilai terhasil selepas n-1 dikatakan sebagai “unbiased”.
Kes 2:
Jika sample bertambah (n=100) : mean = 1000/100 = 10, s.d 1.2 (biased)
Jika anda kira mean = 1000/100-1 = 10.1, s.d 1.4 (unbiased)
Perhatikan:
n = 10, mean = 10, s.d = 1.2 (biased)
n= 100, mean = 10, s.d = 1.2 (biased) ........ X
dan:
n =10, mean = 11.1, s.d = 1.7 (unbiased)
n = 1000, mean = 10.1. s.d = 1.4 (unbiased)
n= 10000, mean =10.01, s.d = 1.2 (unbiased) ...... Y
Tujuan n-1 dilakukan kerana statistician “sengaja” memberikan error (atau biased) yang besar kepada sample yang kecil.
Semakin besar nilai sample, semakin kecil perbezaan biased dgn unbiased. Jadi pada n=10000, nilai biased (mean =10.01, s.d 1.2) pada .... X dan unbiased (mean = 10.01, s.d 1.2) ... Y adalah sama !!
Khusyu , Jepan |
OT
No comments:
Post a Comment