Определение объема выборки | OTUS
⚡ Подписка на курсы OTUS!
Интенсивная прокачка навыков для IT-специалистов!
Подробнее

Курсы

Программирование
iOS Developer. Professional
-8%
Базы данных
-12%
Agile Project Manager
-5%
Python Developer. Basic
-10%
Java Developer. Professional
-7%
JavaScript Developer. Professional
-3%
MS SQL Server Developer
-8%
Scala-разработчик
-8%
Java Developer. Basic
-8%
Алгоритмы и структуры данных
-9%
Разработчик IoT
-13%
PostgreSQL
-8%
Подготовка к сертификации Oracle Java Programmer (OCAJP) Python Developer. Professional Golang Developer. Professional Разработчик программных роботов (RPA) на базе UiPath и PIX Unity Game Developer. Basic Разработчик голосовых ассистентов и чат-ботов C# ASP.NET Core разработчик VOIP инженер NoSQL Flutter Mobile Developer Супер - интенсив по Kubernetes iOS Developer. Basic Супер-интенсив «СУБД в высоконагруженных системах» Супер-интенсив "Tarantool"
Инфраструктура
Базы данных
-12%
Network engineer. Basic
-10%
Network engineer
-4%
Инфраструктурная платформа на основе Kubernetes
-6%
Экспресс-курс по управлению миграциями (DBVC)
-10%
Экспресс-курс «Введение в непрерывную поставку на базе Docker»
-10%
Экспресс-курс «CI/CD или Непрерывная поставка с Docker и Kubernetes»
-30%
Дизайн сетей ЦОД
-13%
PostgreSQL
-8%
DevOps практики и инструменты Cloud Solution Architecture Разработчик голосовых ассистентов и чат-ботов VOIP инженер Супер-практикум по работе с протоколом BGP NoSQL Супер-практикум по использованию и настройке GIT Супер-интенсив «СУБД в высоконагруженных системах» Экспресс-курс «IaC Ansible»
Специализации Курсы в разработке Подготовительные курсы
+7 499 938-92-02

Определение объема выборки

При планировании научного исследования представляет интерес получение оценки минимального объёма выборки. Как правило, объем выборки вычисляют для распределений случайных величин, близких к гауссовскому в соответствии со следующим выражением [1]: Screenshot_1-1801-020cc0.png

Для случая негауссовского закона распределения в формуле [2] предложено другое выражение для оценки объема выборки: Screenshot_2-1801-780db0.png

Приведенные выше выражения применяются, в основном, при небольших объемах выборки (условно до 40-50) в случае оценивания выборочных моментов первого и второго порядков – среднего и дисперсии. При большом объеме выборки законы распределения выборочных среднего и дисперсии близки к гауссовскому, и оценка объема выборки может быть получена сравнительно просто из выражения для построения доверительного интервала.

Более подробно изучить этот вопрос помогут [3][4] и, конечно, наш курс математики для Data Science.

Список источников: 1 Койчубеков Б.К. Определение размера выборки при планирования научного исследования / Койчубеков Б.К., Сорокина М.А., Мхитарян К.Э. – Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2014. №4. 2 Дианов В.Н. Перспективные направления повышения надежности вычислительной техники и систем управления // Надежность. 2004. №3 (10). С. 33–47 3 Вентцель Е.С. Теория вероятностей. - М., 1964. - 576 с. 4 https://applied-research.ru/ru/article/view?id=5074

Не пропустите новые полезные статьи!

Спасибо за подписку!

Мы отправили вам письмо для подтверждения вашего email.
С уважением, OTUS!

Автор
0 комментариев
Для комментирования необходимо авторизоваться