NastanekZnanost

Interval zaupanja. Kaj je to in kako se lahko uporablja to?

interval zaupanja, je prišel k nam s področja statistike. To gotovo območje, ki služi za oceno neznanih parametrov z visoko stopnjo zanesljivosti. Najlažji način, da pojasni, da je to s primerom.

Recimo, da želite raziskati vsako naključno vrednost, npr odzivni strežnik čas na zahtevo stranke. Vsakič, ko uporabnik vrste poseben naslov, strežnik odziva nanj z različnimi hitrostmi. Tako test odzivni čas je naključno. Torej, interval zaupanja za določitev meje tega parametra, nato pa bo mogoče trditi, da z verjetnostjo 95% reakcija stopnja strežnika bo v območju izračuna z nami.

Ali želite vedeti, koliko ljudi se zaveda znamke družbe. Ko je interval zaupanja izračuna, potem bo mogoče, na primer, da pravijo, da je 95% verjetnost, delež potrošnikov, ki se zavedajo tega , blagovne znamke je v razponu od 27% do 34%.

Ker je ta izraz je tesno povezana s takšno vrednost, kot stopnjo zaupanja. To je možnost, da se zaželena možnost vključena v intervalu zaupanja. Od te vrednosti je odvisen od tega, kako velik bo naš želeno območje. Večja kot je vrednost, ki jo prejme, ožji interval zaupanja, in obratno. Značilno je nastavljena na 90%, 95% ali 99%. Vrednost 95%, je najbolj priljubljen.

Aktivna sestavina vpliva tudi na razpršenost opazovanj in velikost vzorca. Njegova opredelitev temelji na predpostavki, da je atribut zadevni predmet normalne porazdelitve prava. Ta izjava je znana tudi kot zakon Gauss. Po njegovem mnenju se to imenuje normalna porazdelitev stalno naključno spremenljivko, ki se lahko opiše z gostoto verjetnosti. Če predpostavka normalne porazdelitve je izkazalo, da se motim, potem bi bila ocena napačna.

Najprej se ukvarjajo s tem, kako izračunati interval zaupanja za pričakovanje. Obstajata dve možni primeri. Razpršenost (stopnja razprševanja za naključne spremenljivke) je morda znano, ali ne. Če je znano, je naša interval zaupanja izračuna po naslednji formuli:

HSR - t * σ / (sqrt (n)) <= α <= HSR + t * σ / (sqrt (n)), kjer je

α - znak,

t - parameter tabeli porazdelitve Laplace,

sqrt (n) - kvadratni koren celotnega volumna vzorca ,

σ - kvadratni koren variance.

Če je varianca ni znan, se lahko izračuna, če vemo, da vse vrednote želeno lastnost. Če želite to narediti, uporabite naslednjo formulo:

σ2 = h2sr - (HSR) 2, kjer je

h2sr - povprečna vrednost kvadratov obravnavanega lastnost,

(HSR) 2 - kvadratna srednja vrednost značilne.

Formula, s katero se v tem primeru meri interval zaupanja nekoliko drugačna:

HSR - T * s / (sqrt (n)) <= α <= HSR + T * s / (sqrt (n)), kjer je

XCP - vzorec pomeni,

α - znak,

t - parameter, ki se ugotovi s razdelilne Študent namizni t = t (ɣ n-1),

sqrt (n) - kvadratni koren velikosti vzorca,

y - kvadratni koren variance.

Razmislite o tem primeru. Predpostavimo, da je bil rezultati 7 meritev določi povprečno vrednost funkcijo test, ki je enaka 30 in varianco vzorca enaka 36. Treba je ugotovljeno z verjetnostjo 99% interval zaupanja, ki vsebuje prave vrednosti merjenega parametra.

Najprej moramo opredeliti, kaj je t: t = t (0,99; 7-1) = 3.71. Z uporabo zgornje formule, dobimo:

HSR - T * s / (sqrt (n)) <= α <= HSR + t * i / (sqrt (n))

30-3,71 * 36 / (sqrt (7)) <= α <= 30 + 3,71 * 36 / (sqrt (7))

21,587 <= α <= 38,413

Interval zaupanja za varianco je izračunana kot je to v primeru znano povprečje, in ko ni podatkov o matematično pričakovanje, in edini znani vrednost ocena nepristranska variance točka. Mi ne bo tukaj formula za njen izračun, saj so precej zapleteni in, po želji, se lahko vedno mogoče najti v omrežju.

Opažamo le, da je interval zaupanja prikladno določimo z uporabo Excel program ali storitev omrežja, ki se imenuje.

Similar articles

 

 

 

 

Trending Now

 

 

 

 

Newest

Copyright © 2018 sl.unansea.com. Theme powered by WordPress.