przedział ufności odnosi się do zakresu wartości, który pochodzi z przykładowej statystyki, która prawdopodobnie zawiera wartość nieznanego parametru populacji.
Ze względu na jego przypadkowy charakter jest mało prawdopodobne, aby dwie próbki z danej populacji mogły wytworzyć równe przedziały. Mimo to, jeśli próbka miałaby być powtarzana wiele razy, procent wynikowych przedziałów musiałby zawierać nieznany parametr populacji.
Reklamy
W tym artykule znajdziesz:
Jaki jest przedział ufności?
Ponieważ jest to technika estymacji używana we wnioskowaniu statystycznym, która umożliwia wymiarowanie pary lub kilka par wartości, znajdziesz z pewnym prawdopodobieństwem oszacowanie punktowe, które jest badawczy.
Przedział pozwala na obliczenie dwóch wartości wokół górnej i dolnej średniej próbki. Wartości te ograniczają zakres, w którym określane jest prawdopodobieństwo, w którym zostanie zlokalizowany parametr populacji.
Reklamy
Przedział ufności = średnia + - margines błędu
Znajomość prawdziwej populacji może być na ogół nieco skomplikowana. Gdybyśmy pomyśleli o populacji, która początkowo liczyła 5 milionów ludzi, moglibyśmy poznać średnie wydatki na konsumpcję dla każdego gospodarstwa domowego w tej populacji.
Reklamy
Musiałbyś zrobić tylko jeden Ankieta we wszystkich gospodarstwach domowych i obliczyć średnią. Mimo to monitorowanie tego procesu może generować wiele pracy, która może jeszcze bardziej skomplikować badanie.
W takiej sytuacji znacznie efektywniej jest dokonać wyboru a of próbka statystyczna, na przykład co 500 osób i na próbie wykonaj obliczenia próby. Pozostałaby jednak nieznajomość prawdziwej wartości populacji, ale można by mieć bliskie założenie co do wartości próby.
Reklamy
Do tej miary dodawany jest margines błędu i w ten sposób przedział ufności. Z drugiej strony ten margines błędu jest odejmowany od średniej w celu uzyskania innej wartości, z której jedną będzie średnia populacji.
Na koniec można powiedzieć, że przedział ten nie służy do dokładnego oszacowania parametru populacji, ale służy do tego, że Jeśli masz aproksymację jego wyniku, to pozwala to na rozgraniczenie dwóch wartości, w których zostanie znaleziona średnia populacji.
Reklamy
Elementy przedziału ufności
Rozważając uzyskanie przerwy, należy wziąć pod uwagę pewne wcześniejsze decyzje, takie jak:
- Najważniejsze jest, aby wybrać parametr populacji, z którego chcesz uzyskać oszacowanie. W większości wybór ten jest związany z rodzajem rozkładu, który zakłada się dla badanej zmiennej.
- Zwykle parametr populacji jest powiązany z pewnymi parametrami rozkładu. Mimo to w niektórych przypadkach może pojawić się zainteresowanie uzyskaniem typu parametru.
- Poziom ufności to kolejny wybór, z którym można pracować, ponieważ będzie od niego zależeć precyzja uzyskanego oszacowania w odniesieniu do szerokości przedziału. Im starszy poziom zaufania jest to wymagane, tym większy promień przedziału, co oznacza, że dokładność estymacji będzie mniejsza.
Czynniki, od których zależy przedział ufności
Oblicz przedziałgodne zaufania będzie to zależeć od czynników, które zostaną pokazane poniżej:
Wybrana wielkość próbki
W zależności od ilości danych użytych do obliczenia wartości próbki, będzie pewne podobieństwo do rzeczywistego parametru populacji.
Poziom zaufania
Raporty dotyczące odsetka przypadków, w których oszacowanie jest prawidłowe. Ogólnie poziomy wynoszą od 95% do 99%.
Margines błędu szacowania
Nazywa się to alfa i informuje o możliwym istnieniu wartości populacji spoza przedziału.
Oszacowanie próbki
Będzie to zależeć od statystyki, która oblicza interwał.
Estymacja parametryczna przedziału ufności
Od normalizacji pewnego badania statystycznego prowadzonego przez carried rozkład próbek, można poznać parametr populacji poprzez jego wartości Statystyka. Przeważnie nie wskazuje pojedynczej wartości nieznanego parametru, ale raczej zakres wartości zwany przedziałem ufności.
Kiedy rozkład następujący po a populacja statystyczna, jest znany i chcesz poznać wartość jednego z parametrów, możesz dokonać wyboru pewnej próbki reprezentującej populację i można zastosować pewne wzory o ich własnej wartości statystyczny. Operacja ta znana jest pod nazwą estymacji parametrycznej.
Przeprowadzając tego typu estymację można uzyskać następujące wyniki:
- Estymacja punktowa: jest uzyskiwana z pojedynczą wartością nieznanego parametru.
- Przedział ufności: Oferuje parametrowi zakres wartości mieszczących się między dwoma limitami.
Testowanie hipotez przedziału ufności
Dość powszechna operacja w ramach obsługi dystrybucji próbek opiera się na: przetestuj hipotezę począwszy od wyników próby uzyskanej z populacji statystycznej. Ta procedura zależy od następujących kroków:
- Kiedy formułuje się hipotezę, która jest uważana za prawdziwą, jest ona znana jako hipoteza zerowa, a jej odwrotność jest znana jako hipoteza alternatywna.
- Definiując prawa prawdopodobieństwa populacji i próbki, można go uznać za rozkład normalny.
- Strefę akceptacji hipotezy zerowej można określić poprzez przedziały ufności.
- W przypadku ewentualnej fiksacji w strefach odrzucenia, gdzie hipoteza zerowa nie jest akceptowana, jest to powszechnie znane jako region krytyczny.
Mamy nadzieję, że wyjaśniliśmy wszystkie Twoje wątpliwości dotyczące przedział ufności. Jeśli podobał Ci się post, zostaw nam swój komentarz i podziel się tą informacją ze znajomymi. Do następnego razu!
