interval spoľahlivosti k nám prišiel z oblasti štatistiky.Tento špecifický rozsah, ktorý sa použije na odhad neznámych parametrov s vysokou mierou spoľahlivosti.Najjednoduchší spôsob, ako to vysvetliť, je na príklade.
Predpokladajme, že chcete, aby preskúmala akékoľvek náhodné premenné, napríklad, rýchlosť odozvy servera na požiadavku klienta.Zakaždým, keď používateľ vytáča konkrétnu adresu, server odpovie na ňu pri rôznych rýchlostiach.To znamená, že doba odozvy je skúška náhodné.Takže, interval spoľahlivosti pre určenie hranice parametra, a potom to bude možné tvrdiť, že s pravdepodobnosťou 95% odpovede server rýchlosť bude v rozsahu vypočítané nami.
Alebo potrebujete vedieť, koľko ľudí si uvedomuje značky spoločnosti.Ak vypočítaná interval spoľahlivosti, bude možné, napríklad, že sa 95% pravdepodobnosťou sa podiel spotrebiteľov, ktorí sú si vedomí tejto značky je v rozmedzí od 27% do 34%.
tento termín je úzko súvisí s takú hodnotu, ako je úroveň spoľahlivosti.To predstavuje pravdepodobnosť, že požadovaný parameter je obsiahnutý v intervale spoľahlivosti.Z tejto hodnoty, závisí na tom, aký veľký bude naša požadovanom rozsahu.Čím väčšia je hodnota, ktorú dostane, tým užší interval spoľahlivosti, a naopak.Typicky, je nastavený na 90%, 95% alebo 99%.Hodnota 95% najobľúbenejšie.
Tento ukazovateľ tiež ovplyvňuje rozptyl pozorovanie a veľkosti vzorky.Jej definícia je založená na predpoklade, že analyzovaný atribút počúva normálny zákon rozdelenia.Toto oznámenie je tiež známy ako zákon Gauss.Podľa neho, to sa nazýva normálne rozdelenie pravdepodobnosti spojité náhodné veličiny, ktoré môžu popisovať hustotu pravdepodobnosti.Ak je predpoklad normálneho rozdelenia sa ukázalo ako zlé, posúdenie môže byť nesprávna.
najprv zaoberať tým, ako vypočítať interval spoľahlivosti pre očakávania.Existujú dva možné prípady.Disperzie (disperzie stupeň náhodné premenné), môžu byť známe, alebo nie.Ak je známe, náš interval spoľahlivosti sa vypočíta pomocou nasledujúceho vzorca:
HSR - t * σ / (sqrt (n)), menšie alebo rovnú α & lt; = HSR + t * σ / (sqrt (n)), kde
α - znamenie,
t - voľba z tabuľky Laplaceovy distribúcia,
SQRT (n) - druhá odmocnina veľkosti vzorky,
σ - druhá odmocnina rozptylu.
Ak je rozptyl nie je známa, možno vypočítať, ak budeme poznať všetky hodnoty požadovaného znaku.Ak to chcete urobiť, použite nasledujúci vzorec:
σ2 = h2sr - (XCP) 2, kde
h2sr - priemerná hodnota štvorcov sledovaného znaku,
(XCP) 2 - štvorec stredné hodnoty znaku.
vzorec, pre ktoré je v tomto prípade sa vypočíta interval spoľahlivosti sa mierne zmení:
HSR - t * s / (sqrt (n)) & lt; = α & lt; = HSR + T * s / (sqrt (n)), vyznačujúci sa tým,
XCP - výberový priemer,
α - znamenie,
t - parameter, ktorý sa nachádza v tabuľke distribučnej Student t = T (ɣ; n-1),
SQRT (n) - druhá odmocnina veľkosti vzorky,
s - druhá odmocnina rozptylu.
Zoberme si tento príklad.Domnievame sa, že výsledky meraní 7 bola stanovená priemerná hodnota atribútu testu je 30 a vzorkovacej rozptyl, čo sa rovná 36. Je potrebné nájsť pravdepodobnosti 99% interval spoľahlivosti, ktorý obsahuje skutočné hodnoty meraného parametra.
najprv definovať, čo je t: t = t (0,99, 7-1) = 3,71.Pomocou vyššie uvedeného vzorca, dostaneme:
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
interval spoľahlivosti pre rozptylu je vypočítaná ako je tomu v prípade známej sekundárnej akeď tam je žiadne údaje o matematické očakávania, a my len poznať hodnotu bodu nestranný odhad rozptylu.Nebudeme dať vzorec pre výpočet, pretože sú pomerne zložité, a, ak je to žiaduce, môžu byť vždy k dispozícii na internete.
sme len na vedomie, že interval spoľahlivosti sa zvyčajne určuje pomocou programu Excel alebo sieťovú službu, ktorá sa nazýva.
