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標本の大きさが大きいと、データがより正確に母集団を表すようになります。これは、たくさんのデータを集めることで、平均や分布が安定するからです。これにより、四分位範囲も小さくなり、平均値を推定しやすくなります。ただ、標本が大きくなると、いろいろなデータが混ざるので、仰っているように外れ値が出てきます。しかし、外れ値があっても、それ以前にたくさんのデータがあることで、その影響はそこまで大きくはならないというのが理由となります!
標本の大きさは大きい方が四分位範囲が小さくなり、母集団の平均値を推定しやすくなるそうですが、標本が多ければ多いほど外れた値がでる可能性も上がると思ったのですが、どうなのでしょうか?
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標本の大きさが大きいと、データがより正確に母集団を表すようになります。これは、たくさんのデータを集めることで、平均や分布が安定するからです。これにより、四分位範囲も小さくなり、平均値を推定しやすくなります。ただ、標本が大きくなると、いろいろなデータが混ざるので、仰っているように外れ値が出てきます。しかし、外れ値があっても、それ以前にたくさんのデータがあることで、その影響はそこまで大きくはならないというのが理由となります!
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