¿Es esta pelea dura con los fideicomisos? Veo una estrategia en Wiki pero no veo nada sobre el uso de fideicomisos. ¿Hay ciertos fideicomisos para usar para facilitar la lucha? Voy a intentar encontrar algunas peleas de YouTube en el próximo descanso que pueda obtener.
EDITAR: Pude tomar un jugador aburrido 99. Resultó ser una pelea súper fácil jajaja. Incluso establecemos el registro
Casi tengo miedo de mencionar este sitio FFXI ya que soy el único administrador en el sitio y tengo miedo de estar inundado con preguntas. Hay un sitio wiki ffxianswers. Intento verificarlo varias veces al día, soy demasiado prolijo e investigo feliz cuando se trata de responder preguntas de FFXI.
Para la pregunta anterior, hay toneladas de caminatas y páginas de estrategia en toda la web. Usted hace referencia a los «wikis», pero no tengo idea de cuáles viste. BG Wiki tiene una guía
Hace poco lo hice por mí mismo después de probarlo una vez, pensando «¡No puede ser tan difícil. No necesito cultivar las colas (estaba entre campañas de inicio de sesión)!» Y ser completamente destruido incluso con mis fideicomisos normalmente recibiendo 0 daños.
Farm (o comprar los ingredientes de la campaña de inicio de sesión) al menos dos colas, tomé tres para estar a salvo, pero no necesitaba el tercero. Dicho esto, era Sam con Sam Trusts y Shantotto 2, así que entre Self-SC y todos nuestros meditados y shan2 MBS, etc., lo estallamos muy rápido.
Sin embargo, el 100% necesita una cola porque la tapa de daño mantiene las cosas molestamente duras.
¿Qué es el intervalo de confianza del 95 %? Para qué sirve Parte 1?
En la discusión anterior, hemos estado utilizando S, la desviación estándar de la población, para calcular el error estándar. Sin embargo, realmente no conocemos la desviación estándar de la población, ya que estamos trabajando a partir de muestras. Para evitar esto, hemos estado utilizando las desviaciones estándar de muestra como estimación. Esto no es un problema si el tamaño de la muestra es 30 o más debido al teorema del límite central. Sin embargo, si la muestra es pequeña (<30), tenemos que ajustar y usar un valor T en lugar de una puntuación Z para tener en cuenta el tamaño de muestra más pequeño y usar la muestra SD.
Por lo tanto, si N <30, use la puntuación T apropiada en lugar de una puntuación Z, y tenga en cuenta que el valor T dependerá de los grados de libertad (DF) como un reflejo del tamaño de la muestra. Cuando se usa la distribución t para calcular un intervalo de confianza, df = n-1.
Cálculo de un intervalo de confianza del 95% cuando n <30 usará el valor t apropiado en lugar de z en la fórmula:
Una forma de pensar sobre la distribución en T es que en realidad es una gran familia de distribuciones que tienen una forma similar a la distribución estándar normal, pero se ajustan para tener en cuenta los tamaños de muestra más pequeños. Una distribución en T para un tamaño de muestra pequeño se vería como una versión aplastada de la distribución normal estándar, pero a medida que el tamaño de la muestra aumente, la distribución t se acercará cada vez más para aproximar la distribución normal estándar.
La siguiente tabla muestra una parte de la tabla para la distribución t. Observe que el tamaño de la muestra está representado por los «grados de libertad» en la primera columna. Para determinar el intervalo de confianza DF = N-1. Observe también que esta tabla está configurada de manera muy diferente a la tabla de las puntuaciones Z. Aquí, solo se muestran cinco niveles de probabilidad en los títulos de la columna, mientras que en la tabla de las puntuaciones Z, las probabilidades estaban en el interior de la tabla. En consecuencia, los niveles de probabilidad son mucho más limitados aquí, porque los valores T dependen de los grados de libertad, que se enumeran en las filas.
¿Cómo calcular un intervalo de confianza del 95?
Hemos visto que la muestra media ( bar {x} ) tiene media ( mu ) y varianza ( dfrac { sigma^2} {n} ), y que la distribución de ( ( La barra {x} ) es aproximadamente normal cuando el tamaño de la muestra (n ) es grande. Esto plantea la pregunta: ¿Qué tan grande es ‘un gran tamaño de muestra’? Las pautas apropiadas deben tener en cuenta la naturaleza de la población que se muestra, en la medida de lo posible; Esto se elaborará más adelante en esta sección.
La aproximación normal para la distribución de ( bar {x} ) nos dice que, para grande (n ),,
Es realmente importante reflexionar sobre esta declaración de probabilidad. Tenga en cuenta que tiene ( mu ) en el centro de las desigualdades. El parámetro de población ( mu ) no varía: es fijo, pero desconocido. El elemento aleatorio en esta declaración de probabilidad es el intervalo aleatorio alrededor de ( mu ).
Esto forma la base del intervalo de confianza aproximado del 95% para la media verdadera ( mu ). En un caso dado, tenemos solo una media de muestra ( bar {x} ). Un intervalo de confianza aproximado del 95% para ( mu ) está dado por
Sin embargo, permanece un problema. La incertidumbre en la estimación depende de ( Sigma ), que es un parámetro desconocido: la verdadera desviación estándar de la distribución principal.
En los métodos aproximados utilizados aquí, reemplazamos la desviación estándar de la población ( Sigma ) con la desviación estándar de muestra.
La desviación estándar de la muestra es una estimación de la desviación estándar de la población. Así como ( bar {x} ) es una variable aleatoria que estima ( mu ) y tiene un valor observado ( bar {x} ) para una muestra específica, entonces (s ) es un variable aleatoria que estima ( sigma ) y tiene un valor observado (s ) para una muestra específica. La desviación estándar de muestra (que se trata en el plan de estudios nacional en el año 10) se define de la siguiente manera. Para una muestra aleatoria (x_1, x_2, dots, x_n ) de una población con desviación estándar ( sigma ), la desviación estándar de la muestra se define como
¿Qué significa el intervalo de confianza del 95%?
En el área de estadísticas de inferencia, nos gustaría hacer declaraciones sobre la población en general con la ayuda de una muestra. En la primera parte, conocimos las estimaciones de los puntos: con ellas resumimos los datos recopilados en una muestra en un estimador (por ejemplo, en su media) para estimar el comportamiento de una característica en la población.
En el artículo «¿Qué es un parámetro?» Tenemos que saber un ejemplo para esto: estamos en el Oktoberfest y queremos saber si se llena muy poca cerveza en las jarras. Para hacer esto, pedimos 10 dimensiones y, por ejemplo, recibimos el agente de muestra 962 ml. Sabemos que la media en la muestra es de 962 ml, pero solo podemos estimar el promedio de la población, es decir, bajo todas las jarras en el Oktoberfest. Y nuestra mejor estimación para esto es este 962 ml de la muestra.
El estimador de puntos o el estimador de parámetros es solo el primer paso: solo respondimos a la pregunta: «¿Cuánta cerveza se estima en promedio en la jarra?». Sin embargo, aún no podemos responder algunas otras preguntas importantes:
- ¿Qué tan precisamente es esta estimación de 962 ml?
- ¿En qué área es el verdadero valor medio más probable?
- ¿Puede ser que toda la media/verdadera también sea de 950 ml? ¿Puede incluso ser que en realidad se llenan 1000 ml en las jarras, pero tuvimos mala suerte en esta muestra?
Un estimador de DOT no puede responder a estas preguntas, ¡pero un estimador de intervalo puede hacerlo!
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