Vaguely recollect that Student T distribution is more reliable after 30 samples.
-
-
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi
-
-
-
Oh well the linked article says just as much - no formal proofs
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi
-
-
-
I have published papers with only 8 samples. I think it really depends on your effect size.
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi
-
-
-
In banking audit we use a sample of 60 or more per OCC guidance.
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi
-
-
-
with samples >30 the effect of single random outliers on your stats becomes very small, approaching an asymptote. At one time I’d calculated this as 33, but 30 is close enough
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi
-
-
-
Is it coz the t-distn->normal as n gets closer to 30. Believe the difference gets reduced to 0.1%. What's your take on this?
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi
-
Čini se da učitavanje traje već neko vrijeme.
Twitter je možda preopterećen ili ima kratkotrajnih poteškoća u radu. Pokušajte ponovno ili potražite dodatne informacije u odjeljku Status Twittera.