SAMPLING DISTRIBUTION Meaning in Thai - translations and usage examples

• การกระจายตัวตัวอย่าง

Examples of using Sampling distribution in English and their translations into Thai

So this is the sampling distribution.
นี่คือการกระจายตัวตัวอย่าง

The sampling distribution of the sample mean.
การกระจายตัวตัวอย่างของค่าเฉลี่ยตัวอย่าง

So this is the sampling distribution.
นี่ก็คือการกระจายตัวตัวอย่าง

Especially when we have a large sample size- so let me just draw a sampling distribution here.
โดยเฉพาะเมื่อเรามีตัวอย่างขนาดใหญ่--วาดการกระจายตัวตัวอย่างตรงนี้นะ

So the sampling distribution is like this.
การกระจายตัวตัวอย่างจะเป็นแบบนี้

As a sample from the sampling distribution.
เป็นตัวอย่างหนึ่งจากการกระจายตัวตัวอย่าง

It was in 1.8 standard deviations of the sample mean-- within 1.8 of these-- of our actual mean of our sampling distribution.
มันเท่ากับ1.8ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของค่าเฉลี่ยตัวอย่าง--ภายใน1.8เท่าของเจ้านี่--ของค่าเฉลี่ยจริงของการกระจายตัวตัวอย่าง

And even, frankly, sampling distribution.
หรือแม้กระทั่งเรื่องการกระจายตัวตัวอย่าง

Now if you do a one-tailed test like this, what we're thinking about is, what we want to look at is, all right, we have our sampling distribution.
ตอนนี้ถ้าเราทำการทดสอบหางเดียวแบบนี้, สิ่งที่เราจะคิดถึงว่า, สิ่งที่เราจะดูคือ, เอาล่ะ, เรามีการกระจายตัวตัวอย่างอยู่

So this is the sampling distribution.
สมมุติฐานใหม่ของเรา. นี่ก็คือการกระจายตัวตัวอย่าง

But what I want to do is first just use a simulation to understand, or to better understand, what the sampling distribution is all about.
แต่สิ่งที่ผมอยากทำก่อนคือใช้แบบจำลองทางคอมพิวเตอร์เพื่อเข้าใจ, หรือเพื่อให้เข้าใจมากขึ้น, ว่าการกระจายตัวตัวอย่างคืออะไรกัน

You had your sampling distribution of the sample mean.
คุณมีการกระจายตัวตัวอย่างของค่าเฉลี่ยตัวอย่าง

Now, what is the standard deviation of our sampling distribution?
ทีนี้, ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายตัวตัวอย่างเป็นเท่าไหร่?

So the mean of this sampling distribution right here is 0.
ดังนั้นค่าเฉลี่ยของการกระจายตัวตัวอย่างนี่ตรงนี้เป็น0

And the sampling distribution's standard deviation, so the standard deviation of the sampling distribution, so we could view that as one standard deviation right over there.
และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายตัวตัวอย่าง, ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายตัวตัวอย่างล เรามองมันเป็น1ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

I'm going to do the sample-- sampling distribution of the sample mean.
ผมจะทำตัวอย่าง--การกระจายตัวตัวอย่างของค่าเฉลี่ยตัวอย่าง

So there your sampling distribution of the sample mean for an n of 1 is going to look-- I don't care how many trials you do, it's not going to look like a normal distribution.
แล้วการกระจายตัวตัวอย่างของค่าเฉลี่ยตัวอย่างสำหรับnจะออกมาเป็น--ไม่สนใจว่าจะลองกี่ครั้ง, แต่มันจะไม่ออกมาเป็นการกระจายตัว

And so then the size of the standard deviation of your sampling distribution will go down.
แล้วขนาดของค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายตัวตัวอย่างจะลดลง

The mean of our sampling distribution of the sample mean is going to be 5.
ค่าเฉลี่ยของการกระจายตัวตัวอย่างของค่าเฉลี่ยตัวอย่างจะเป็น5

And so what we're going to do is we're going to think about the sampling distribution, not for this, and not the sampling distribution for this.
แล้วสิ่งที่เราจะทำคือเราจะคิดถึงการกระจายตัวตัวอย่าง, ไม่ใช่อันนี้, ไม่ใช่การกระจายตัวตัวอย่างของอันนี้

Then the variance of your sampling distribution of your sample mean for an n of 20, well you're just going to take that, the variance up here-- your variance is 20-- divided by your n, 20.
แล้วความแปรปรวนของการกระจายตัวตัวอย่างของค่าเฉลี่ยตัวอย่างสำหรับnเป็น20,คุณก็แค่จับนั้น, ความแปรปรวนบนนั้น--ความแปรปรวนเป็น20

Now to show that this is the variance of our sampling distribution of our sample mean we will write it right here.
ตอนนี้เพื่อแสดงว่านี่คือความแปรปรวนของการกระจายตัวตัวอย่างของค่าเฉลี่ยตัวอย่าง, เราจะเขียนมันตรงนี้นะ

So the population mean of the sampling distribution is going to be denoted with this x bar, that tells us the distribution of the means when the sample size is n.
ค่าเฉลี่ยประชากรของการกระจายตัวตัวอย่างจะเขียนแทนด้วยxบาร์นี่, มันบอกเราถึงการกระจายตัวของค่าเฉลี่ยเมื่อขนาดตัวอย่างเป็นn

You're never going to for example, you're never going to get 7.5 in your sampling distribution of the sample mean for n is equal to 2 because it's impossible to get a 7 and it's impossible to get an 8.
คุณจะไม่มีทาง, ตัวอย่างเช่น, คุณไม่มีทางได้7.5ในการกระจายตัวตัวอย่างของค่าเฉลี่ยตัวอย่างสำหรับnเท่ากับ2เพราะมันเป็นไปไม่ได้ที่จะได้7และ

The standard deviation of our sampling distribution should be equal to the standard deviation of the population distribution divided by the square root of our sample size, so divided by the square root of 100.
ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายตัวตัวอย่างควรเท่ากับค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายตัวประชากรหารด้วยสแควร์รูทของขนาด

We don't know the true mean of the sampling distribution, and we also don't know the true standard deviation of the sampling distribution.
เราไม่รู้ค่าเฉลี่ยจริงของการกระจายตัวตัวอย่าง, และเราก็ไม่รู้ว่าค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานจริงของการกระจายตัวตัวอย่าง

So the standard deviation of our sampling distribution is going to be-- and we will put a little hat over it to show that we approximated it with-- we approximated the population standard deviation with the sample standard deviation.
ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายตัวตัวอย่างจะเป็น--เราใส่หมวกตรงนี้เพื่อแสดงว่าเราประมาณค่ามันด้วย--เราประมาณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

So it is 2.58 times our best estimate of the standard deviation of the sampling distribution, so times 0.031 is equal to 0.0-- well let's just round this up because it's so close to 0.08-- is within 0.08 of the population proportion.
นี่คือ2.58คูณเค่าประมาณที่ดีที่สุดของค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายตัวตัวอย่าง, แล้วคูณ0.031เท่ากับ0--อืมลองปัดนี่ขึ้นเพราะ

So the standard deviation of the sampling distribution, we have seen multiple times, is equal to the standard deviation-- let me do this in a different color-- is equal to the standard deviation of our original population divided by the square root of the number of samples.
ดังนั้นค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายตัวตัวอย่างเราเห็นมาหลายครั้งแล้ว, มันเท่ากับค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน--ใช้อีกสีนะ--เท่ากับ

Sample mean minus the mean of your sampling distribution of the sample mean divided by your sample standard deviation over the square root of your sample size.
ค่าเฉลี่ยตัวอย่างค่าเฉลี่ยของการกระจายตัวตัวอย่างของค่าเฉลี่ยตัวอย่างหารด้วยค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานตัวอย่างส่วนสแควร์รูทของขนาดตัวอย่าง