วิธีการคำนวณการประมาณคะแนนใน excel (พร้อมตัวอย่าง)


การประมาณค่าจุด แสดงถึงตัวเลขที่เราคำนวณจากข้อมูลตัวอย่างเพื่อประมาณค่าพารามิเตอร์ประชากร นี่คือค่าประมาณที่ดีที่สุดที่เป็นไปได้ว่าพารามิเตอร์ประชากรจริงจะเป็นเท่าใด

ตารางต่อไปนี้แสดงการประมาณจุดที่เราใช้ประเมินพารามิเตอร์ประชากร:

การวัด พารามิเตอร์ประชากร การประมาณจุด
หมายถึง μ (ค่าเฉลี่ยประชากร) x (ค่าเฉลี่ยตัวอย่าง)
สัดส่วน π (สัดส่วนของประชากร) p (สัดส่วนตัวอย่าง)

แม้ว่าการประมาณการแบบจุดแสดงถึงการประมาณค่าพารามิเตอร์ประชากรที่ดีที่สุดของเรา แต่ก็ไม่รับประกันว่าจะสอดคล้องกับพารามิเตอร์ประชากรที่แท้จริงทุกประการ

ด้วยเหตุนี้ เราจึงมักจะคำนวณช่วงความเชื่อมั่น กล่าวคือ ช่วงที่น่าจะประกอบด้วยพารามิเตอร์ประชากรที่มีระดับความเชื่อมั่นที่แน่นอน

ตัวอย่างต่อไปนี้สาธิตวิธีการคำนวณการประมาณจุดและช่วงความเชื่อมั่นใน Excel

ตัวอย่างที่ 1: การประมาณค่าแบบจุดของค่าเฉลี่ยประชากร

สมมติว่าเราต้องการคำนวณน้ำหนักเฉลี่ยของประชากรเต่า เพื่อทำเช่นนี้ เราสุ่มตัวอย่างเต่า 20 ตัว:

การประมาณค่าเฉลี่ยประชากรแบบจุด ของเราเป็นเพียงค่าเฉลี่ยตัวอย่าง ซึ่งกลายเป็นหนังสือ 300.3 เล่ม:

จากนั้น เราสามารถใช้สูตรต่อไปนี้เพื่อคำนวณช่วงความเชื่อมั่น 95% สำหรับค่าเฉลี่ยประชากร:

การประมาณจุดและช่วงความเชื่อมั่นใน Excel

เรามั่นใจ 95% ว่าน้ำหนักเฉลี่ยที่แท้จริงของเต่าในประชากรนี้อยู่ในช่วง [296.96, 303.64]

เราสามารถยืนยันผลลัพธ์เหล่านี้ได้โดยใช้ เครื่องคำนวณช่วงความเชื่อมั่น

ตัวอย่างที่ 2: การประมาณการแบบจุดของสัดส่วนประชากร

สมมติว่าเราต้องการคำนวณสัดส่วนของเต่าในประชากรที่มีจุดบนกระดอง ในการทำเช่นนี้ เราสุ่มตัวอย่างเต่า 20 ตัว และพบว่ามีเต่า 13 ตัวที่มีจุด

ค่าประมาณจุด ของเราสำหรับสัดส่วนของเต่าที่มีจุดคือ 0.65 :

จากนั้น เราสามารถใช้สูตรต่อไปนี้เพื่อคำนวณช่วงความเชื่อมั่น 95% สำหรับสัดส่วนประชากร:

เรามั่นใจ 95% ว่าสัดส่วนที่แท้จริงของเต่าในประชากรกลุ่มนี้ที่มีจุดอยู่ในช่วง [0.44, 0.86]

เราสามารถยืนยันผลลัพธ์เหล่านี้ได้โดยใช้ ช่วงความเชื่อมั่นสำหรับเครื่องคำนวณสัดส่วน

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

วิธีการคำนวณช่วงความเชื่อมั่นใน Excel
วิธีการคำนวณช่วงเวลาการทำนายใน Excel
วิธีการคำนวณระยะขอบของข้อผิดพลาดใน Excel

เพิ่มความคิดเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องข้อมูลจำเป็นถูกทำเครื่องหมาย *