信頼区間（定義と要素）

NS 信頼区間 サンプル統計から導出された値の範囲を指します。これには、不明な母集団パラメーターの値が含まれている可能性があります。

その偶然の性質により、特定の母集団からの2つのサンプルが等しい間隔を生成できる可能性はほとんどありません。それにもかかわらず、サンプルが複数回繰り返される場合、結果の間隔のパーセンテージには、未知の母集団パラメーターが含まれている必要があります。

この記事では、次のことがわかります。

信頼区間とは何ですか？

これは、統計的推論で使用される推定手法であるため、ペアのディメンション化が可能になります。または値のいくつかのペア、あなたは特定の確率で、ある点推定値を見つけるでしょう検索。

間隔を使用すると、平均サンプルの上限と下限の周りの2つの値を計算できます。これらの値は、母集団パラメータが配置される確率が決定される範囲を区切ります。

信頼区間=平均+-許容誤差

真の母集団についての知識を持つことは、一般的にいくぶん複雑になる可能性があります。最初に500万人が住んでいた人口を考えると、その人口の各世帯の平均消費支出を見つけることができます。

あなたは1つだけをする必要があるでしょう投票すべての世帯で平均を計算します。それにもかかわらず、このプロセスを監視すると、研究をさらに複雑にする可能性のある多くの作業が発生する可能性があります。

このような状況に直面した場合、選択を行う方がはるかに効果的です。統計サンプル、たとえば500人ごとに、サンプルでサンプルの計算を行います。ただし、真の母集団の値については無知のままですが、サンプルの値を厳密に推測することはできます。

この測定値に許容誤差が追加され、このようにして 信頼区間. 一方、この誤差誤差は、別の値を取得するために平均から差し引かれます。その1つが母平均になります。

最後に、この間隔は母集団パラメータの正確な推定値を提供するのに役立つとは言えませんが、したがって、その結果の近似値がある場合は、母平均が見つかる2つの値を区切ることができます。

間隔の取得を検討するときは、次のような特定の以前の決定を考慮に入れる必要があります。

最も重要なのは、推定値を取得する場所から母集団パラメーターを選択することです。ほとんどの場合、この選択は、調査対象の変数に想定される分布のタイプに関連しています。
通常、母集団パラメーターは、分布の特定のパラメーターに関連しています。それにもかかわらず、場合によっては、あるタイプのパラメーターを取得することに関心があるかもしれません。
信頼水準は、間隔の幅に関連して得られる推定の精度がそれに依存するため、使用できるもう1つの選択肢です。年をとる 信頼水準 これが必要な場合、間隔半径が大きくなります。これは、推定の精度が低くなることを意味します。

間隔を計算する信頼できる 以下に示す要因によって異なります。

サンプル値の計算に使用されるデータの量に応じて、実際の母集団パラメーターにある程度近づきます。

見積もりが正しいケースの割合を報告します。通常、レベルは95％から99％の間です。

これはアルファと呼ばれ、間隔外の母集団値が存在する可能性があることを通知します。

間隔を計算する統計に依存します。

を通じて実施される特定の統計的研究の正規化からサンプルの分布、その値を通して母集団のパラメータを知ることが可能です統計。ほとんどの場合、それは未知のパラメーターの単一の値を示すのではなく、信頼区間として知られる値の範囲を示します。

次の分布が 母集団、がわかっていて、パラメータの1つの値を知りたい場合は、選択を行うことができます母集団を表すいくつかのサンプルの一部と、独自の値の特定の式を適用できます統計。この操作は、パラメトリック推定の名前で知られています。

このような推定を行うことにより、以下の結果が得られます。

サンプル分布の処理内のかなり一般的な操作は、 仮説をテストする 母集団から得られたサンプルの結果から始めます。この手順は、次の手順によって異なります。

に関するすべての疑問を明らかにしたことを願っています 信頼区間. 投稿が気に入ったら、コメントを残して、この情報を友達と共有してください。次回まで！