ယုံကြည်မှုကြားကာလ

အားဖြင့် Benjamin Anderson ဩဂုတ် 3, 2023 စာရင်းအင်းများ 0 မှတ်ချက်များ

ဤဆောင်းပါးတွင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ယုံကြည်မှုကြားကာလသည် မည်သည်နှင့် ၎င်းကို အသုံးပြုရကြောင်း ရှင်းပြထားသည်။ ယုံကြည်မှုကြားကာလများနှင့် ယုံကြည်မှုကြားကာလကို တွက်ချက်ပုံတို့ကိုလည်း သင်တွေ့လိမ့်မည်။

ယုံကြည်မှုကြားကာလဆိုတာ ဘာလဲ။

စာရင်းဇယားများတွင်၊ ယုံကြည်မှုကြားကာလ သည် လူဦးရေအတိုင်းအတာတစ်ခု၏တန်ဖိုးသည် ယုံကြည်စိတ်ချမှုအဆင့်တစ်ခုနှင့် ချိတ်ဆက်ပေးသည့် အနီးစပ်ဆုံးတန်ဖိုးများကြားကာလတစ်ခုဖြစ်သည်။ အသုံးအများဆုံးယုံကြည်မှုကြားကာလများတွင် ယုံကြည်မှုအဆင့်သည် 95% သို့မဟုတ် 99% ရှိသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ယုံကြည်မှုအဆင့် 95% ရှိသော လူဦးရေအတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလသည် (3.7) ဖြစ်ပါက၊ ဆိုလိုသည်မှာ လေ့လာထားသော လူဦးရေ၏ပျမ်းမျှသည် 3 နှင့် 7 အကြားဖြစ်နိုင်ခြေ 95% ဖြစ်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။

ထို့ကြောင့်၊ လူဦးရေကန့်သတ်ချက်များကြားရှိ တန်ဖိုးနှစ်ခုကို ခန့်မှန်းရန် ယုံကြည်မှုကြားကာလကို အသုံးပြုသည်။ ယေဘူယျအားဖြင့် လူဦးရေကန့်သတ်ချက်များ၏တန်ဖိုးများကို မသိရသောကြောင့် လူဦးရေကန့်သတ်ချက်များကို ခန့်မှန်းရန် နမူနာတစ်ခုရှိ ဒေတာမှ ယုံကြည်မှုကြားကာလကို တွက်ချက်သည်။

ယုံကြည်မှုကြားကာလကို လွှမ်းမိုးသည့်အချက်များ

ယုံကြည်မှုကြားကာလ၏ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့မြင်ပြီးသည်နှင့် သဘောတရားကို ပိုမိုနားလည်ရန် ယုံကြည်မှုကြားကာလများပေါ်တွင် မူတည်သည့်အချက်များကား အဘယ်နည်း။

နမူနာအရွယ်အစား – လေ့လာတွေ့ရှိမှုအရေအတွက်သည် ကျွန်ုပ်တို့တွင် ဒေတာများများလေလေ၊ တန်ဖိုးတစ်ခု ပိုမိုခန့်မှန်းနိုင်လေဖြစ်သောကြောင့် ယုံကြည်မှုကြားကာလ၏ တိကျမှုကို လွှမ်းမိုးပါသည်။ ယေဘုယျအားဖြင့်၊ နမူနာအရွယ်အစားပိုကြီးလေ၊ ယုံကြည်မှုကြားကာလ၏ အကျယ်သည် သေးငယ်လေဖြစ်သည်။
အမှား၏အနားသတ် – ခွင့်ပြုနိုင်သောအမှားကြီးလေ၊ ယုံကြည်မှုကြားကာလပိုကြီးလေ၊ ထို့ကြောင့် ကန့်သတ်ဘောင်၏တန်ဖိုးသည် ယုံကြည်မှုကြားကာလအတွင်းတွင် ရှိနေနိုင်ခြေပိုများလေဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ အမှား၏အနားသတ်သည် ယုံကြည်မှုကြားကာလ၏တိကျမှုကို လျော့နည်းစေသည်။
ယုံကြည်မှုအဆင့် : လူဦးရေစာရင်းအင်း၏ ခန့်မှန်းခြေသည် ယုံကြည်မှုကြားကာလအတွင်းတွင် ရှိနေသည့် ဖြစ်နိုင်ခြေဖြစ်သည်။ ပုံမှန်အားဖြင့်၊ ကြားကာလတစ်ခု၏ ယုံကြည်မှုအဆင့်ကို 1-α အဖြစ် ညွှန်ပြပြီး ရာခိုင်နှုန်းအဖြစ် ဖော်ပြသည်။ မြင့်မားသောယုံကြည်မှုအဆင့်သည် ကြားကာလကန့်သတ်ချက်များကြားရှိ တန်ဖိုးအစစ်အမှန်ဖြစ်နိုင်ခြေကို တိုးစေပြီး ကြားကာလ၏အကျယ်ကို တိုးစေသည်။
ခန့်မှန်းဘောင် – ယုံကြည်မှုကြားကာလသည် ခန့်မှန်းရမည့် ဘောင်ပေါ်တွင် မူတည်သည်။ အမှန်မှာ၊ ယုံကြည်မှုကြားကာလကို တွက်ချက်ရန် အသုံးပြုသည့် ဖော်မြူလာသည် အနီးစပ်ဆုံး ဘောင်ပေါ်တွင် မူတည်သည်။

ယုံကြည်မှုကြားကာလကို ဘယ်လိုတွက်မလဲ။

ယုံကြည်မှုကြားကာလ အမျိုးအစားတစ်ခုစီကို တွက်ချက်ရန် လျှောက်ထားရမည့် ဖော်မြူလာကို အောက်တွင်ဖော်ပြထားသည်၊ အကြောင်းမှာ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပျမ်းမျှ၊ ကွဲပြားမှု သို့မဟုတ် အချိုးအစားအတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလကို ဆုံးဖြတ်လိုခြင်းအပေါ် မူတည်၍ အသုံးပြုရမည့် ဖော်မြူလာသည် ကွဲပြားပါသည်။

ယုံကြည်မှုကြားကာလကို ဆိုလိုတာပါ။

variable ကိုရိုက်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကိုအောက်ပါအတိုင်းလုပ်ဆောင်သည်ဟူသောအချက်မှစတင်သည်။

$Z=\cfrac{X-\mu}{\displaystyle\frac{\sigma}{\sqrt{n}}} \sim N(0,1)$

ပျမ်းမျှအတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလကို နမူနာ (n) ၏ စံသွေဖည်မှု (σ) ဖြင့် မြှောက်ထားသော Z _α/2 ၏ တန်ဖိုးကို ပေါင်း၍ နုတ်ခြင်းဖြင့် တွက်ချက်ပြီး နမူနာ (n) အရွယ်အစား၏ နှစ်ထပ်ကိန်းအရင်းဖြင့် ပိုင်းခြားထားသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ဆိုလိုရင်း၏ ယုံကြည်မှုကြားကာလကို တွက်ချက်ရန်အတွက် ဖော်မြူလာမှာ-

$\displaystyle \left(\overline{x}-z_{\alpha/2}\cdot \frac{\sigma}{\sqrt{n}} \ , \ \overline{x}+z_{\alpha/2}\cdot \frac{\sigma}{\sqrt{n}} \right)$

ကြီးမားသောနမူနာအရွယ်အစားများနှင့် 95% ယုံကြည်မှုအဆင့်အတွက်၊ အရေးကြီးသောတန်ဖိုးမှာ Z _α/2 = 1.96 ဖြစ်ပြီး 99% ယုံကြည်မှုအဆင့်အတွက် အရေးကြီးသောတန်ဖိုးမှာ Z _α/2 = 2.576 ဖြစ်သည်။

လူဦးရေကွဲပြားမှုကို သိသောအခါ အထက်ဖော်ပြပါ ဖော်မြူလာကို အသုံးပြုသည်။ သို့သော်၊ လူဦးရေကွဲလွဲမှုကို မသိပါက၊ အဖြစ်များဆုံးကိစ္စဖြစ်သည့်၊ ဆိုလိုရင်းအတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလကို အောက်ပါဖော်မြူလာဖြင့် တွက်ချက်သည်-

$\displaystyle \left(\overline{x}-t_{\alpha/2}\cdot \frac{s}{\sqrt{n}} \ , \ \overline{x}+t_{\alpha/2}\cdot \frac{s}{\sqrt{n}} \right)$

ရွှေ-

$\overline{x}$

နမူနာဆိုလိုသည်။
$t_{\alpha/2}$

ဖြစ်နိုင်ခြေ α/2 ရှိသော လွတ်လပ်မှု n-1 ဒီဂရီ၏ ကျောင်းသား၏ t ဖြန့်ဖြူးမှုတန်ဖိုးဖြစ်သည်။
$s$

နမူနာစံသွေဖည်သည်။
$n$

နမူနာအရွယ်အစားဖြစ်သည်။

➤ ကြည့်ပါ- ဆိုလိုရင်း၏ ယုံကြည်မှုကြားကာလကို တွက်ချက်သည့် ဥပမာ

ကွဲလွဲမှုအတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလ

လူဦးရေကွဲပြားမှုအတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလကို တွက်ချက်ရန်၊ Chi-square ဖြန့်ဖြူးမှုကို အသုံးပြုသည်။ အထူးသဖြင့်၊ ကွဲပြားမှုအတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလကို တွက်ချက်ရန် ဖော်မြူလာ မှာ-

$\displaystyle \left( (n-1)\frac{s^2}{\chi_{n-1;\alpha/2}} \ , \ (n-1)\frac{s^2}{\chi_{n-1;1-\alpha/2}}\right)$

ရွှေ-

$n$

နမူနာအရွယ်အစားဖြစ်သည်။
$s$

နမူနာစံသွေဖည်သည်။
$\chi_{n-1;\alpha/2}$

α/2 ထက်နည်းသော ဖြစ်နိုင်ခြေအတွက် n-1 ဒီဂရီ လွတ်လပ်မှုရှိသော Chi-square ဖြန့်ဖြူးမှု၏ တန်ဖိုးဖြစ်သည်။
$\chi_{n-1;1-\alpha/2}$

1-α/2 ထက် ပိုဖြစ်နိုင်ခြေအတွက် n-1 ဒီဂရီ လွတ်လပ်မှုရှိသော Chi-square ဖြန့်ဖြူးမှု၏တန်ဖိုးဖြစ်သည်။

➤ ကွဲလွဲမှုအတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလကို တွက်ချက်ပုံကို ကြည့်ပါ။

အချိုးအစားအတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလ

အချိုးအတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလကို Z _α/2 ၏ တန်ဖိုးကို နမူနာအချိုးအစား (p) ဖြင့် မြှောက်ပြီး 1-p ဖြင့် မြှောက်ကာ နမူနာအရွယ်အစား (n) ဖြင့် ပိုင်းခြားခြင်းဖြင့် တွက်ချက်သည်။ ထို့ကြောင့် အချိုးအစားအတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလကို တွက်ချက်ရန် ဖော်မြူလာ မှာ-

$\displaystyle \left(p-Z_{\alpha/2}\sqrt{\frac{p(1-p)}{n}}\ , \ p+Z_{\alpha/2}\sqrt{\frac{p(1-p)}{n}}\right)$

ရွှေ-

$p$

နမူနာအချိုးဖြစ်သည်။
$n$

နမူနာအရွယ်အစားဖြစ်သည်။
$Z_{\alpha/2}$

α/2 ၏ဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် သက်ဆိုင်သော စံပုံမှန်ဖြန့်ဝေမှု၏ အရေအတွက်ဖြစ်သည်။ ကြီးမားသောနမူနာအရွယ်အစားနှင့် 95% ယုံကြည်မှုအဆင့်အတွက် ၎င်းသည် များသောအားဖြင့် 1.96 နှင့် နီးစပ်ပြီး 99% ယုံကြည်မှုအဆင့်အတွက် ၎င်းသည် များသောအားဖြင့် 2.576 နှင့် နီးစပ်ပါသည်။

➤ အချိုးအစားအတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလကို တွက်ချက်ပုံကို ကြည့်ပါ။

စာရေးသူအကြောင်း

Benjamin Anderson

မင်္ဂလာပါ၊ ကျွန်ုပ်သည် အငြိမ်းစား စာရင်းအင်း ပါမောက္ခ ဘင်ဂျမင်ဖြစ်ပြီး သီးသန့် Statorials ဆရာအဖြစ် လှည့်ပတ်ပါသည်။ စာရင်းဇယားနယ်ပယ်တွင် ကျယ်ပြန့်သောအတွေ့အကြုံနှင့် ကျွမ်းကျင်မှုနှင့်အတူ၊ Statorials မှတစ်ဆင့် ကျောင်းသားများကို ခွန်အားဖြစ်စေရန်အတွက် ကျွန်ုပ်၏အသိပညာကို မျှဝေလိုပါသည်။ ပိုသိတယ်။

ယုံကြည်မှုကြားကာလဆိုတာ ဘာလဲ။

ယုံကြည်မှုကြားကာလကို လွှမ်းမိုးသည့်အချက်များ

ယုံကြည်မှုကြားကာလကို ဘယ်လိုတွက်မလဲ။

ယုံကြည်မှုကြားကာလကို ဆိုလိုတာပါ။

ကွဲလွဲမှုအတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလ

အချိုးအစားအတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလ

စာရေးသူအကြောင်း

Benjamin Anderson

မှတ်ချက်တစ်ခုထည့်ပါ။