vino a nosotros desde el campo de la estadística.Este rango específico, que se utiliza para estimar los parámetros desconocidos con un alto grado de fiabilidad.La manera más fácil de explicar esto es con un ejemplo.
Supongamos que desea explorar cualquier variable aleatoria, por ejemplo, la velocidad de la respuesta del servidor a una petición de cliente.Cada vez que el usuario marca una dirección específica, el servidor responde a la misma a diferentes velocidades.Por lo tanto, el tiempo de respuesta de la prueba es al azar.Por lo tanto, el intervalo de confianza para determinar los límites del parámetro, y entonces será posible afirmar que con una probabilidad del 95% de la respuesta del servidor velocidad será en el rango calculado por nosotros.
O hacer lo que necesita saber cuántas personas son conscientes de la marca de la empresa.Cuando el intervalo de confianza calculado, será posible, por ejemplo, decir que con 95% de probabilidad de que el porcentaje de consumidores que son conscientes de esta marca se encuentra en el rango de 27% a 34%.
este término está estrechamente relacionado con un valor como un nivel de confianza.Se representa la probabilidad de que el parámetro deseado está incluido en el intervalo de confianza.A partir de este valor depende de qué tan grande será nuestro rango deseado.Cuanto mayor es el valor que recibe, más estrecho es el intervalo de confianza, y viceversa.Por lo general, se fija en 90%, 95% o 99%.El valor de 95% de los más populares.
Este indicador también afecta a la dispersión de las observaciones y tamaño de la muestra.Su definición se basa en la suposición de que el atributo analizado obedece a una ley normal de distribución.Esta declaración también se conoce como la ley de Gauss.Según él, esto se llama la distribución normal de probabilidades de una variable aleatoria continua que puede describir la densidad de probabilidad.Si el supuesto de distribución normal resultó ser errónea, la evaluación puede ser incorrecta.
primer acuerdo con la forma de calcular el intervalo de confianza para la expectativa.Hay dos casos posibles.La dispersión (grado de dispersión de la variable aleatoria) puede ser conocida o no.Si se sabe, nuestro intervalo de confianza se calcula utilizando la siguiente fórmula:
HSR - t * σ / (sqrt (n)) & lt; = α & lt; = HSR + t * σ / (sqrt (n)), donde
α- una señal,
t - opción de la mesa de la distribución de Laplace,
sqrt (n) - la raíz cuadrada del tamaño de la muestra,
σ - la raíz cuadrada de la varianza.
Si la varianza es desconocida, se puede calcular si se conoce todos los valores de la característica deseada.Para ello, utilice la siguiente fórmula:
σ2 = h2sr - (XCP) 2, donde
h2sr - el valor medio de los cuadrados de los rasgos estudiados,
(XCP) 2 - el cuadrado del valor medio de la característica.Intervalo de confianza fórmula
para que en este caso se calcula cambia ligeramente:
HSR - t * s / (sqrt (n)) & lt; = α & lt; = HSR + t * s / (sqrt (n)), en donde
XCP - media muestral, α
- una señal,
t - parámetro, que se encuentra en una tabla de la distribución t de Student = t (ɣ; n-1),
sqrt (n) - la raíz cuadrada del tamaño de la muestra,
s - la raíz cuadrada de la varianza.
Considere este ejemplo.Suponemos que los resultados de las mediciones de 7 se determinó el valor medio del atributo prueba es 30 y la varianza de muestreo, que es igual a 36. Tenemos que encontrar una probabilidad del intervalo de confianza del 99% que contiene el verdadero valor del parámetro medido.
primero definir lo que es la t: t = t (0,99; 7-1) = 3,71.Utilizando la fórmula anterior, obtenemos:
XCP - t * s / (sqrt (n)) & lt; = α & lt; = HSR + t * s / (sqrt (n))
30 a 3,71 * 36 / (sqrt(7)) & lt; = α & lt; = 30 + 3,71 * 36 / (sqrt (7))
21.587 & lt; = α & lt; = 38.413
intervalo de confianza para la varianza se calcula como es el caso de conocida secundaria ycuando no hay datos sobre la esperanza matemática, y que sólo conoce el valor de una estimación imparcial punto de la varianza.No nos damos la fórmula para su cálculo, ya que son bastante complejos y, si se desea, siempre se pueden encontrar en la red.
Sólo tenga en cuenta que el intervalo de confianza se determina convenientemente usando Excel o un servicio de red, que se llama.
