Erro padrão em r

“O erro padrão da média é uma palavra muito significativa e essencial em estatísticas. Apesar do desvio padrão, que é uma medição da dispersão de dados, revela até que ponto a amostra se desvia do verdadeiro médio. Não há função de erro padrão em r. Calcular; Você pode escrever seu método de erro padrão ou utilizar um programa como Plotrix. Em r, estimar o erro padrão da média é simples. O erro padrão (SE) em R é bastante direto. Podemos utilizar a std da plotrix.error () função ou escreva nosso próprio.”

Qual é o erro padrão no idioma R no Ubuntu 20.04?

O erro padrão de um dados é o desvio padrão da distribuição da amostra, ou uma estimativa dele (SE). Para ter o erro padrão, divida o erro padrão pela raiz quadrada dos dados experimentais. Exploraremos como estimar o erro padrão da média na linguagem de script r neste post. O erro padrão pode ser calculado matematicamente usando a fórmula:

sintaxe:

sd (a)/sqrt (comprimento ((a)))

Temos SD, que é mencionado como o método de desvio padrão. A entrada "A" é a variável dos dados da amostra. O MEV (erro padrão da média) é um critério para avaliar como os valores extensivamente estão espalhados em torno da média. Leve em consideração os dois fatores a seguir ao avaliar o erro padrão da média:

• Mais dos elementos de uma coleção são dispersos em toda a média, pois o desvio padrão da média aumenta.
• À medida que o tamanho dos dados fornecidos se expande, o desvio padrão da média cai.

O aplicativo de erro padrão em R no Ubuntu 20.04

• O desvio padrão calculado da distribuição da amostra é o erro padrão da estatística. Isso é criado pela amostragem da média ou outras estatísticas da população (incluindo o desvio padrão da amostra) repetidamente e observando a variação dentro de suas amostras. Esta estatística é freqüentemente encontrada nas perspectivas de resumo e estatística descritiva. Em um teste ou experimento, é fundamental utilizar uma abordagem de amostra aleatória para obter o modelo de ponto de dados mais preciso possível, para que o gráfico de barra ou outro exemplo de modelo de dados seja o mais preciso possível e o mais próximo possível de uma distribuição normal possível.
• O erro padrão da média de uma amostra é uma medida de quão perto está da população genuína significa. Se seu erro padrão for significativo, a estatística será imprecisa. À medida que os tamanhos das amostras aumentam, os meios da amostra tendem a se agrupar mais perto da média verdadeira.
• O erro padrão (dimensionado com base na raiz quadrada do tamanho da amostra) e a variação são afetadas pelo tamanho da amostra, como visto no exemplo acima. Isso tem ramificações para sua população significa intervalo de confiança da estimativa.

Como avaliar o erro padrão no R no Ubuntu 20.04?

Neste artigo, você aprenderá como calcular o erro padrão de um conjunto de dados usando alguns métodos diferentes em r. Vale a pena notar que os resultados de todos os procedimentos são idênticos.

Exemplo # 1: Usando o método SD para avaliação do erro padrão em r no Ubuntu 20.04

Usando as funções incluídas no pacote de scripts base, você pode determinar rapidamente o desvio padrão da média. Para cálculos independentes, implante o método SD (desvio padrão em r). O desvio padrão é calculado usando o método SD (), que aceita um vetor inteiro como entrada. Usaremos o método SD () para calcular o desvio padrão, seguido pelo método Length () para definir o número de observações no total.

No script fornecido, declaramos uma variável x onde o vetor numérico é inicializado. Em seguida, temos uma declaração de impressão e, dentro da declaração de impressão, temos uma função SD para obter a entrada x e depois dividir pela função SQRT, que tem a operação de comprimento na variável x. Quando executado, a declaração de impressão mostra a estimativa de saída do erro padrão.

Exemplo # 2: Usando a fórmula de erro padrão para avaliar o erro padrão em R no Ubuntu 20.04

Para obter as observações, usaremos a fórmula de erro padrão. A fórmula é sqrt (soma ((a-mean (a))^2/(comprimento (a) -1)))/sqrt (comprimento (a)) Para o erro padrão, onde a entrada é dados. A raiz quadrada é estimada usando a função SQRT de dados. A soma é um método usado para estimar o número agregado de itens em um conjunto de dados. A função é usada para calcular a média dos dados. O método de comprimento é usado para adquirir o comprimento dos dados.

A variável x é definida aqui e inicializada com os vetores com dez elementos. A fórmula de erro padrão é aplicada à entrada de dados x dentro do comando de impressão, que gera a estimativa do desvio padrão para este vetor.

Exemplo # 3: Usando o std.Função de erro do módulo plotrix para avaliar o erro padrão em r no Ubuntu 20.04

Instale o pacote plotrix em r para utilizar o std.Error () função. O std.Error () Método no módulo PloTrix Add-on. O desvio padrão é avaliado usando a DST.Error () Método. Um vetor numérico pode ser passado para a DST.Error () função.

Aqui, adicionamos o plotrix do módulo dentro da função da biblioteca, como incluímos o módulo Plotrix, então agora podemos usar facilmente o STD.Função de erro para a estimativa de erro padrão. Para isso, criamos os dados na variável V e passamos a variável V no std.Função de erro, que é chamada dentro do comando de impressão. Após a execução da declaração de impressão, o valor de erro padrão é gerado.

Conclusão

Aqui, fizemos com o erro padrão no idioma R. A média (SEM) é uma estatística para descobrir como os valores extensivamente em um conjunto de dados são distribuídos. Com a divisão do erro padrão pela raiz do tamanho da amostragem, a média da amostra é calculada. Analisamos três maneiras de avaliar o erro padrão neste artigo R: Usando o método SD () em combinação com a função de comprimento, a fórmula de erro padrão como guia e o último pacote plotrix é usado.