Esiste un modo più scientifico per determinare il numero di cifre significative da riferire per una media o un intervallo di confidenza in una situazione abbastanza standard, ad esempio la prima classe al college.
Ho visto Numero di cifre significative da mettere in una tabella , perché non usiamo cifre significative e numero di figure significative in forma quadrata chi , ma queste non sembrano mettere il dito sul problema.
Nelle mie lezioni cerco di spiegare ai miei studenti che è uno spreco di inchiostro riportare 15 cifre significative quando hanno un errore standard così ampio nei loro risultati - la mia sensazione è che dovrebbe essere arrotondato a circa un punto dell'ordine di . Questo non è troppo diverso da quanto affermato da ASTM - Risultati dei test di segnalazione riferiti a E29, dove dicono che dovrebbe essere compreso tra e .0,05 σ 0,5 σ
MODIFICARE:
Quando ho una serie di numeri come di x
seguito, quante cifre dovrei usare per stampare la media e la deviazione standard?
set.seed(123)
x <- rnorm(30) # default mean=0, sd=1
# R defaults to 7 digits of precision options(digits=7)
mean(x) # -0.04710376 - not far off theoretical 0
sd(x) # 0.9810307 - not far from theoretical 1
sd(x)/sqrt(length(x)) # standard error of mean 0.1791109
DOMANDA: Descrivi in dettaglio qual è la precisione (quando c'è un vettore di numeri a doppia precisione) per la deviazione media e standard in questo e scrivi una semplice funzione pedagogica R che stamperà la deviazione media e standard sul numero significativo di cifre che si riflette nel vettore x
.
R
(oltre a quasi tutti i software) la stampa è controllata da un valore globale (vedi options(digits=...)
), non da alcuna considerazione della precisione.