ticamības intervāls atnāca pie mums no statistikas jomā.Šī īpašā diapazons, kas tiek izmantots, lai novērtētu nezināmos parametrus ar augstu ticamības pakāpi.Vieglākais veids, kā izskaidrot to ar piemēru.
Pieņemsim, ka jūs vēlaties, lai izpētītu jebkuru izlases mainīgo, piemēram, ātrums servera atbilde uz klienta pieprasījuma.Katru reizi, kad lietotājs izsauc konkrētu adresi, serveris atbild uz to ar dažādu ātrumu.Tādējādi testa reakcijas laiks ir nejauši.Tātad, ticamības intervāls, lai noteiktu robežas parametram, un tad tas būs iespējams apgalvot, ka ar varbūtību 95% no ātruma servera atbildes būs robežās aprēķina pēc mums.
Vai jums ir nepieciešams zināt, cik daudz cilvēku ir informēti par zīmolu kompānijas.Kad aprēķina ticamības intervāls, tas būs iespējams, piemēram, saka, ka ar 95% varbūtību procentuālais patērētāju, kuri ir informēti par šo zīmolu, ir robežās no 27% līdz 34%.
šis termins ir cieši saistīta ar tādu vērtību kā ticamības pakāpe.Tas atspoguļo varbūtību, ka vēlamais parametrs ir iekļauts ticamības intervālu.No šī vērtība ir atkarīga no tā, cik liels būs mūsu vēlamajā līmenī.Jo lielāka vērtība, ko tā saņem, jo šaurākas ticamības intervālu, un vice versa.Parasti, tas ir noteikts 90%, 95% vai 99%.Par 95% no populārākajiem vērtība.
Šis rādītājs ietekmē arī izkliedi novērojumu un parauga lielumu.Tā definīcija ir balstīta uz pieņēmumu, ka analizētais atribūts paklausa normālu izplatīšanas tiesības.Šis paziņojums ir arī pazīstams kā likumu Gauss.Pēc viņa teiktā, to sauc par normālu sadalījums varbūtību nepārtraukta gadījuma lieluma, kas var aprakstīt varbūtību blīvumu.Ja pieņēmums normālā sadalījuma izrādījās nepareizs, novērtējums var būt kļūdains.
vispirms nodarbojas ar to, kā aprēķināt ticamības intervāls cerības.Ir divi iespējamie gadījumi.Dispersija (dispersijas pakāpe no gadījuma lieluma), var būt zināms, vai ne.Ja tas ir zināms, mūsu ticamības intervāls aprēķina, izmantojot šādu formulu:
HSR - t * σ / (sqrt (n)) & lt; = α & lt; = HSR + t * σ / (sqrt (n)), kur
α - pazīme,
t - iespēja no galda Laplasa izplatīšanu,
sqrt (n) - kvadrātsakne no izlases lielumu,
σ - kvadrātsakne no dispersijas.
Ja dispersija nav zināms, tad to var aprēķināt, ja mēs zinām, visas vērtības vēlamā iezīme.Lai to izdarītu, izmanto šādu formulu:
σ2 = h2sr - (XCP) 2, kur
h2sr - vidējā vērtība kvadrātu pētītajā iezīme,
(XCP) 2 - kvadrātu vidējās vērtības rādītāju.
formula, kas šajā gadījumā ir aprēķināts ticamības intervālu nedaudz mainās:
HSR - t * s / (sqrt (n)) & lt; = α & lt; = HSR + T * s / (sqrt (n)), pie kam
XCP - paraugs nozīmē,
α - zīme,
t - parametrs, kas atrodas tabulā Studentu sadales t = t (ɣ; n-1),
sqrt (n) - kvadrātsakne no izlases lielumu,
s - kvadrātsakne no dispersijas.
Apsveriet šo piemēru.Mēs pieņemam, ka mērījumu 7. rezultāti tika noteikta vidējā vērtība testa atribūts ir 30 un izlases dispersija, kas ir vienāda ar 36. Mums ir jāatrod varbūtību 99% ticamības intervālu, kas satur patieso vērtību, mērot parametru.
vispirms definēt, kas ir t: t = t (0,99; 7-1) = 3,71.Izmantojot iepriekšminēto formulu, mēs iegūstam:
XCP - t * s / (sqrt (n)) & lt; = α & lt; = HSR + T * s / (sqrt (n))
30-3,71 * 36 / (sqrt(7)) & lt; = α & lt; = 30 + 3.71 * 36 / (sqrt (7))
21,587 & lt; = α & lt; = 38,413
ticamības intervāls dispersijas aprēķina kā tas ir gadījumā ar zināms sekundāro unja nav datu par matemātisko cerību, un mēs tikai zinām vērtību punktveida objektīvu novērtējumu dispersijas.Mēs nedod formulu tās aprēķināšanai, jo tie ir diezgan sarežģīti, un, ja ir vēlēšanās, tos vienmēr var atrast uz neto.
Mēs tikai atzīmēt, ka ticamības intervāls ir ērti nosaka, izmantojot Excel vai tīkla pakalpojumus, ko sauc.
