Реферат тақырыбы: Сенімді ықтималдық және сенімді интервал Орындаған: Сағынай З. Тексерген: Татыбаев М. Алматы 2022 мазмұНЫ
жүктеу/скачать 91 Kb.
|
|
ҚАЗАҚ ҰЛТТЫҚ АГРАРЛЫҚ ЗЕРТТЕУ УНИВЕРСИТЕТІ Технология және биоресурстар факультеті Тағам өнімдерінің технологиясы және қауіпсіздігі кафедрасы РЕФЕРАТ Тақырыбы: Сенімді ықтималдық және сенімді интервал Орындаған:Сағынай З. Тексерген: Татыбаев М. АЛМАТЫ 2022 МАЗМҰНЫ Кіріспе...................................................................................................................3 1. Сенім аралығы................................................................................................5 2. Сенімділік аралығын түсіну..........................................................................6 3. Ықтималдылық теориясы..............................................................................8 4. Сенімділік интервалы нені көрсетеді?.......................................................10 Қорытынды..........................................................................................................11 Пайдаланылған әдебиеттер................................................................................12 Кіріспе
Орта мән, дисперсия, орта квадраттық ауытқу бас жинақтың бір ғана санмен өрнектелетін бағалық параметрлері болып табылады. Бұндай бағаларды нүктелік бағалар деп атайды. Олар таңдама көлемінен тәуелді болады және нақтылы көрсеткіштен ауытқуы көп болуы мүмкін. Сондықтан бағалардың нақтылығы мен сенімділігін тексеру қажеттігі туындайды. Бұл қажеттілік интервалдық бағалар арқылы іске асады. Экономикада көбінесе қалыпты үлестірілген бас жинақтың математикалық үмітін бағалау үшін жасалған сенімділік интервалы қарастырылады. Негізгі екі жағдай бар. Сенімділік интервалы әдеттегі сандық әлеуметтанулық зерттеулерде қолданылатын бағалау өлшемі болып табылады. Бұл есептелетін халық параметрін қамтуы мүмкін мәндердің болжамды ауқымы. Мәселен, белгілі бір халықтың орташа жасы 25,5 жыл сияқты бірыңғай мәнді бағалаудың орнына орта жастың 23-тен 28-ге дейінгі бір жерде екенін айтуға болады. Санның немесе халықтың параметрін бағалау үшін сенімді аралыктарды пайдаланған кезде, біз бағалаудың қаншалықты дәл екендігін де бағалауға болады. Біздің сенімділік аралығымыздың халықтың параметрін қамтитынын ықтималдығы сенімділік деңгейі деп аталады . Мысалы, 23-28 жас аралығындағы сенімділік интервалы біздің халықтың орташа жасы бар екендігіне қалай сенімдіміз? Егер жастардың бұл ауқымы 95 пайыздық сенімділік деңгейімен есептелсе, біз өзіміздің халықтың орташа жасы 23 мен 28 жас аралығында екенін 95 пайыз деп айта аламыз. Немесе, халықтың орташа жасы 23-тен 28-ге дейін түсетінін 100-тен 95-ке дейін мүмкіндік. Сенім деңгейі кез-келген сенімділік деңгейі үшін салынуы мүмкін, алайда ең көп пайдаланылатындар 90 пайыз, 95 пайыз және 99 пайыз. Сенімділік деңгейі неғұрлым ауқымды болса, сенімділік интервалы соғұрлым аз болады. Мысалы, біз 95 пайыз сенімділік деңгейін пайдаланған кезде біздің сенімділік интервалы 23 - 28 жасты құрады. Егер біз халықтың орташа жасы үшін сенім деңгейін есептеу үшін 90 пайыздық сенімділік деңгейін пайдаланатын болсақ, біздің сенімділік аралығымыз 25 - 26 жас аралығындағы болуы мүмкін. Керісінше, 99 пайыз сенімділік деңгейін пайдаланатын болсақ, біздің сенім аралық кезеңі 21-30 жас аралығындағы болуы мүмкін. Сенімділік интервалын есептеу Қаражаттың сенім деңгейін есептеудің төрт қадамы бар. Орташа стандартты қатені есептеңіз. Сенім деңгейіне (90 пайыз, 95 пайыз, 99 пайыз және т.б.) қатысты шешім қабылдаңыз. Содан кейін тиісті Z мәнін табыңыз. Бұл әдетте кесте статистикасы кітаптарының қосымшасында жасалуы мүмкін. Анықтама үшін, 95 пайыздық сенімділік деңгейі үшін Z мәні 1,96 құрайды, ал Z мәні 90 пайызға сенімділік деңгейіне 1,65, ал Z мәні 99 пайыз сенімділік деңгейіне 2,58. Сенімділік интервалын есептеңіз. Егер біздің халықтың орташа жасын 25,5 деп есептейтін болсақ, біз орташа мәннің қателігін 1,2 деп есептейміз және біз 95 пайыз сенімділік деңгейін таңдаймыз (есте ұстаңыз, бұл үшін Z көрсеткіші 1,96), біздің есептеуіміз ұқсас болады бұл: CI = 25.5 - 1.96 (1.2) = 23.1 және CI = 25,5 + 1,96 (1,2) = 27,9. Осылайша, біздің сенім интервалы 23,1 - 27,9 жас аралығында. Бұл халықтың орташа жасы 23,1 жылдан кем емес және 27,9-нан аспайтынына сенімдіміз. Басқаша айтқанда, қызығушылық популяциясынан үлкен үлгілерді (айталық, 500) жинап алсақ, 100-ден 95-ке дейін болса, шынайы тұрғындар біздің есептелген интервалға енгізілетін болады. 95 пайыз сенімділік деңгейімен біз 5 пайыздық қате екенімізді білдіреміз. 100-ден бес рет, шынайы халықтың орташа мәні біздің көрсетілген аралықта болмайды. 1 Сенім аралығы Сенім аралығы - сенімділік ықтималдығы γ үлкен іріктеу кезінде осы аралықта болатын статистикалық шаманың шекті мәндері. Ол P (θ - ε) ретінде белгіленеді. Тәжірибеде γ сенімділік ықтималдығы unity = 0,9, γ = 0,95, γ = 0,99 шамасында бірлікке жеткілікті жақын таңдалады. Қызмет көрсету мақсаты... Бұл қызмет анықтайды: жалпы орташа мән үшін сенімділік аралығы, дисперсия үшін сенімділік интервалы; стандартты ауытқу үшін сенімділік аралығы, жалпы фракция үшін сенімділік интервалы; Алынған шешім Word файлында сақталады. Төменде бастапқы деректерді толтыру туралы бейне нұсқаулық бар. Мысал №1. Колхозда барлығы 1000 бас қойдың 100 басынан іріктеп бақылау қырқуы өтті. Нәтижесінде бір қойға орташа есеппен 4,2 кг жүн қырқу белгіленді. 0,99 ықтималдықпен қойдың орташа жүн қырқуын анықтаған кезде үлгінің түбірлік-квадраттық қателігін және егер дисперсия 2,5 болса, жүн қырқу шегі бекітілген шектерді анықтаңыз. Үлгі қайталанбайды. Мысал № 2. Кездейсоқ қайталама іріктеу тәртібімен Мәскеу Солтүстік Кеден бекетінде импорттық өнімдер партиясынан «А» өнімінің 20 сынамасы алынды. Тексеру нәтижесінде сынамадағы «А» өнімінің орташа ылғалдылығы анықталды, ол 1% стандартты ауытқумен 6% болып шықты. Импортталатын өнімдердің барлық партиясындағы өнімнің орташа ылғалдылық шегін 0,683 ықтималдылықпен анықтаңыз. Мысал No3. 36 оқушы арасында жүргізілген сауалнама олар оқитын оқулықтардың орташа санын көрсетті оқу жылы, 6 -ға тең болып шықты. Студент бір семестрде оқитын оқулықтар саны 6 -ға тең стандартты ауытқуы бар қалыпты үлестіру заңы бар деп есептесек, табыңыз: A) сенімділігі 0,99, математикалық күтуге интервалдық баға. бұл кездейсоқ шаманың; B) осы үлгі бойынша есептелген бір семестрде оқитын оқулықтардың орташа саны математикалық күтуден абсолюттік мәнде 2 -ден аспайтын ауытқу болады деген болжам қаншалықты ықтимал. 2 Сенімділік аралығын түсіну Сенімділік аралықтары іріктеу әдісіндегі белгісіздік немесе анықтық дәрежесін өлшейді. Олар кез-келген ықтималдық шектерін қабылдай алады, ең көп таралғаны 95% немесе 99% сенімділік деңгейі. Сенімділік аралықтары t-тесті сияқты статистикалық әдістердің көмегімен жүзеге асырылады . Статистика мамандары үлгінің айнымалы белгісіздігін өлшеу үшін сенімділік аралықтарын пайдаланады. Мысалы, зерттеуші бір популяциядан кездейсоқ түрде әр түрлі үлгілерді таңдап алады және жиынтық айнымалының шын мәнін қалай көрсете алатынын білу үшін әр таңдама үшін сенімділік аралығын есептейді. Алынған мәліметтер жиынтығы әр түрлі; кейбір аралықтарға нақты жиынтық параметр кіреді, ал басқаларында жоқ. А сенімді интервал статистикасы жоғарыдан және төменнен шектелген, құндылықтар ауқымы орташа, ең алдымен, белгісіз халық параметрді қамтитын еді. Сенімділік деңгейі кездейсоқ таңдаманы бірнеше рет салған кезде сенімділік аралығы нақты жиынтық параметрін қамтитын ықтималдылықтың немесе сенімділіктің пайызын білдіреді. Немесе, жалпыхалықтық тілде «біз осы үлгілердің көпшілігінде (сенімділік интервалдары) шынайы параметрді қамтитындығына 99% сенімдіміз ( сенімділік деңгейі) ». Сенімділік аралықтарына қатысты ең үлкен қате түсінік — олар берілген үлгідегі мәліметтердің жоғарғы және төменгі шекаралардың арасына түсетін пайызын білдіреді. Мысалы, жоғарыда айтылған 99-дан 70-тен 78 дюймге дейінгі сенімділік аралығын кездейсоқ іріктемедегі деректердің 99% -ы осы сандардың арасына түсіп жатқандығын қате түрде түсіндіруге болады. Бұл дұрыс емес, бірақ мұндай анықтама беру үшін статистикалық талдаудың жеке әдісі бар. Бұған үлгінің орташа мәні мен орташа ауытқуын анықтау және осы фигураларды қоңырау қисығына салу қажет. Сенімділік аралығы мен сенімділік деңгейі өзара байланысты, бірақ дәл бірдей емес. Сенімділік аралығын есептеу Зерттеушілер тобы орта мектеп баскетболшыларының биіктігін зерттеп жатыр делік. Зерттеушілер популяциядан кездейсоқ іріктеме алып, орташа биіктігі 74 дюймді құрайды. 74 дюймнің орташа мәні — халықтың орташа мәнін бағалау. Нүктелік бағалаудың пайдалылығы шектеулі, себебі ол бағалауға байланысты белгісіздікті анықтамайды; Сіз бұл 74 дюймдік үлгінің орташа мәнінен халықтың орташа мәнінен қаншалықты алыс болуы мүмкін екенін жақсы білмейсіз. Жетіспейтін нәрсе — бұл жалғыз үлгідегі белгісіздік деңгейі. Сенімділік аралықтары балдық бағалауға қарағанда көбірек ақпарат береді. Сынаманың орташа және стандартты ауытқуын пайдаланып, 95% сенімділік аралығын орнатып, қоңырау қисығы бойынша қалыпты үлестірімді қабылдай отырып, зерттеушілер уақыттың шынайы 95% -ын қамтитын жоғарғы және төменгі шекараға жетеді. Аралықты 72 дюйм мен 76 дюйм аралығында деп есептейік. Егер зерттеушілер жалпы орта мектеп баскетболшыларының санынан 100 кездейсоқ сынама алса, олардың 95-інде орташа мәні 72 мен 76 дюйм аралығында болуы керек. Егер зерттеушілер одан да үлкен сенімділікті қаласа, олар аралықты 99% сенімділікке дейін кеңейте алады. Мұны әрдайым кең ауқым жасайды, өйткені бұл көптеген таңдау құралдарына мүмкіндік береді. Егер олар 99% сенімділік аралығын 70 дюйм мен 78 дюйм аралығында орнатса, 100 сынаудың 99-ында осы сандар арасындағы орташа мән болады деп күтуге болады. 90% сенімділік деңгейі, керісінше, интервалдық бағалаудың 90% -ы популяция параметрін қосады және т.с.с. Сенімділік аралығы нені көрсетеді? Сенімділік аралығы — бұл статистикалық орташадан жоғары және төменде шектелген, мүмкін белгісіз популяция параметрін қамтитын мәндер диапазоны. Сенімділік деңгейі кездейсоқ таңдаманы бірнеше рет салған кезде сенімділік аралығы нақты жиынтық параметрін қамтитын ықтималдылықтың немесе сенімділіктің пайызын білдіреді. Сенімділік аралықтары қалай қолданылады? Статистика мамандары үлгінің айнымалы белгісіздігін өлшеу үшін сенімділік аралықтарын пайдаланады. Мысалы, зерттеуші бір популяциядан кездейсоқ түрде әр түрлі үлгілерді таңдайды және оның жиынтық айнымалының шын мәнін қалай көрсете алатынын білу үшін әр таңдама үшін сенімділік аралығын есептейді. Алынған мәліметтер жиынтығы әр түрлі, егер кейбір интервалдарда нақты жиынтық параметрі болса, ал басқаларында жоқ. Сенімділік аралықтары туралы жиі кездесетін қате түсінік қандай? Сенімділік аралықтарына қатысты ең үлкен қате түсінік — олар берілген үлгідегі деректердің жоғарғы және төменгі шекаралар арасындағы пайыздық үлесін білдіреді. Басқаша айтқанда, 99% сенімділік аралығы кездейсоқ іріктемедегі деректердің 99% осы шекаралардың арасына түсіп кетеді дегенді болжау дұрыс болмас еді. Оның мәні нені білдіреді, бұл диапазонда халықтың орташа мәні болатынына 99% сенімді бола алады. T-тест дегеніміз не? Сенімділік аралықтары t-тесті сияқты статистикалық әдістердің көмегімен жүзеге асырылады. T-тест — бұл белгілі бір белгілермен байланысты болуы мүмкін екі топтың құралдары арасында айтарлықтай айырмашылық бар-жоғын анықтау үшін қолданылатын қорытынды статистиканың түрі. T-тестін есептеу үшін үш негізгі мән қажет. Олар әр мәліметтер жиынтығындағы орташа мәндер арасындағы айырмашылықты (орташа айырмашылық деп аталады), әр топтың стандартты ауытқуын және әр топтың деректер мәндерінің санын қамтиды. Ықтималдылық теориясы – кездейсоқ бір оқиғаның ықтималдығы бойынша онымен қандай да бір байланыста болатын басқа бір кездейсоқ оқиғаның ықтималдығын анықтауға мүмкіндік беретін математика білімі. Ықтималдылық теориясында кездейсоқ құбылыстардың заңдылығы зерттеледі. Кездейсоқ құбылыстарға анықталмағандық, күрделілік, көп себептілік қасиеттері тән. Сондықтан мұндай құбылыстарды зерттеу үшін арнайы әдістер құрылады. Ол әдістер мен тәсілдер ықтималдылық теориясында жасалынады. Мысалы, біркелкі болып келетін кездейсоқ құбылыстарды жан-жақты бақылай отырып қандай да болмасын бір заңдылықты (тұрақтылықты), яғни статистикалық заңдылықты байқаймыз. Ықтималдылық теориясының негізгі ұғымдары элементар ықтималдылық теориясы шегінде қарапайым түрде анықталады. Элементар ықтималдылық теориясында қарастырылатын әрбір сынау (Т) Е1,Е2, ...,Еs оқиғаларының тек қана біреуімен ғана аяқталады. Бұл оқиғалар сынау нәтижесі (қорытындысы) деп аталады. Әрбір Еk нәтижесімен оның ықтималдығы деп аталатын рk оң саны байланыстырылады. Бұл жағдайда рk сандарының қосындысы бірге тең болуы керек. А оқиғасы тең мүмкіндікті бірнеше оқиғаларға (Еі ,Еj , …, Еk) бөлінеді және олардың кез келген біреуінің (не Еі , не Еj ,…, не Еk) пайда болуынан А оқиғасының пайда болуы шығады. Сынау нәтижесінде А оқиғасы бөлінетін мүмкін мәндері (Еі E,j , …, Еk) осы оқиғаға (А-ға) қолайлы жағдайлар деп атайды. Анықтама бойынша А оқиғасының р(А) ықтималдығы оған қолайлы жағдайлар нәтижелері ықтималдықтарының қосындысына тең деп ұйғарылады: P(A)=Pі+Pj+...+Pk (1) Дербес жағдайда р1=р2=...=рs=1/s болғанда Р(А) =r/s (2) болады. А оқиғасына қолайлы жағдайлар нәтижесі санының (r) барлық тең мүмкіндікті нәтижелер санына (s) қатынасы А оқиғасының ықтималдығы деп аталады. (2) формула ықтималдықтың классикалық анықтамасын өрнектейді. Бұл анықтама “ықтималдық” ұғымын дәл анықтамасы берілмейтін “тең мүмкіндік” (тең ықтималдық) ұғымына келтіреді. Тең мүмкіндік немесе тең ықтималдық ұғымдары алғашқы ұғымдарға жатады.Олар логикалық (формалды) анықтама беруді қажет етпейді. Егер жалпы сынау нәтижесінде бірнеше оқиғалар пайда болса және олардың біреуінің пайда болу мүмкіндігінің екіншісіне қарағанда артықшылығы бар деп айта алмасақ (яғни сынаулар нәтижесінде симметриялы қасиеті болса) онда мұндай оқиғалар тең мүмкіндікті делінеді. Ықтималдылық теориясының негізін құрудағы қазіргі ең жиі тараған логик. сұлбаны 1933 ж. кеңес математигі А.Н. Колмогоров жасаған. Бұл сұлбаның негізгі белгілері төмендегідей. Ықтималдылық теориясының тәсілдерімен қандай да болмасын нақты бір есепті зерттегенде ең алдымен U элементтерінің (элементар оқиғалар деп аталатын) U жиыны бөлініп алынады. Кез келген оқиға оған қолайлы жағдайлардың элементар оқиғаларының жиыны арқылы толық сипатталынады. Егер А1, ..., Аn оқиғалары қос-қостан үйлесімсіз болып, ал А – олардың қосындысы болса, онда: Р(А)=Р(А1)+Р(А2)+...+Р(Аn) болады. Толық матем. теория құру үшін 3-шарттың қос-қостан үйлесімсіз оқиғалардың шектеусіз тізбегі үшін де орындалуы қажет. Теріс еместік пен аддитивтілік қасиеттері – жиын өлшеуінің негізгі қасиеттері. Сондықтан Ы. т. формалды түрде өлшеуіштер теориясының бөлігі ретінде де қарастырылуы мүмкін. Бұл тұрғыдан қарағанда Ы. т-ның негізгі ұғымдары жаңа мәнге ие болады. Кездейсоқ шамалар өлшемді функцияларға, ал олардың матем. үміті А.Лебегтің абстракт интегралына айналады, тағы басқа. Бірақ ықтималдылық теориясы мен өлшеуіштер теориясының негізгі мәселелері әр түрлі болып келеді. Ықтималдылық теориясының негізгі, өзіне тән ұғымына оқиғалардың, сынаулардың, кездейсоқ шамалардың тәуелсіздік ұғымы жатады. Сонымен бірге ықтималдылық теориясында шартты үлестіру, шартты матем. үміт, тағы басқа объектілер де зерттеледі. Ықтималдылық теориясы 17 ғ-дың орта кезінде пайда болды. Ықтималдылық теориясы 17 ғ-дың орта шенінде әйгілі ғалымдар Б.Паскаль (1623 – 62) мен П.Ферма (1601 – 65), Х.Гюйгенс (1629 – 95), Я.Бернулли (1654 – 1705), Муавр (1667 – 1754), Гаус (1777 – 1885) еңбектерінде пайда болып, әрі қарай дамыған. Қазір Лаплас (1812) пен Пуассон (1837) теоремаларының дәлелденуі осы кезеңге жатады; ал А.Лежандр (Франция, 1806) мен К.Гаусс (1808) ең кіші квадраттар тәсілін жетілдірді. Ықтималдылық теориясы тарихының үшінші кезеңі (19 ғ-дың 2-жартысы) негізінен орыс математиктері П.Л. Чебышев, А.М. Ляпунов және А.А. Марков (үлкені) есімдеріне байланысты. 19 ғ-дың 2-жартысында Батыс Еуропада матем. статистика (Белгияда А.Кетле, Англияда Ф.Гальтон) мен статис. физика (Австрияда Л.Больцман) бойынша көптеген еңбектер жазылды. Бұл еңбектер (Чебышев, Ляпунов және Марковтардың негізгі теор. еңбектерімен қатар) ықтималдылық теориясы тарихының төртінші кезеңінде ықтималдылық теориясының шешілуге тиісті мәселелерінің аясын кеңейтті. Бұл кезеңде шет елде де (Францияда Э.Борель, П.Леви, т.б., Германияда Р.Мизес, АҚШ-та Н. Винер, т.б., Швецияда Г.Крамер) КСРО-да өте маңызды зерттеулер жүргізілді. Ықтималдылық теориясының жаңа кезеңі С.Н. Бернштейннің зерттеулерімен байланысты. Ресейде А.Я. Хинчин мен А.Н. Колмогоров ықтималдылық теориясының мәселелеріне нақты айнымалы функциялар теориясының тәсілдерін қолдана бастады. Кейінірек (30-жылдары) олар процестер теориясының негізін қалады. Қазақстан ғалымдары да (І.Б. Бектаев, Б.С. Жаңбырбаев) Ықтималдылық теориясы бойынша зерттеулер жүргізіп келеді. 4 Сенімділік интервалы нені көрсетеді? Сенімділік интервалын есептеу сәйкес параметрдің орташа қателігіне негізделген. Сенім аралығы (1-а) ықтималдықпен қандай диапазонда екенін көрсетеді шынайы мәнбағаланған параметр. Мұндағы а маңыздылық деңгейі, (1-а) сенімділік деңгейі деп те аталады. Бірінші тарауда біз, мысалы, арифметикалық орта үшін шынайы жалпы орташа мән уақыттың шамамен 95% орташа мәннің 2 орташа қатесі ішінде болатынын көрсеттік. Осылайша, орташа мән үшін 95% сенімділік интервалының шекаралары таңдамалы орташа мәннен екі есе алыс болады. орташа қатеорташа, яғни. байланысты орташа мәннің орташа қателігін кейбір факторға көбейтеміз сенімділік деңгейі. Орташа және орташа мәндер айырмашылығы үшін Студент коэффициенті (Студенттік критерийдің критикалық мәні), үлестердің үлесі мен айырмашылығы үшін z критерийінің критикалық мәні алынады. Коэффицент пен орташа қатенің көбейтіндісін шақыруға болады шекті қатеберілген параметр, яғни оны бағалау кезінде алуға болатын максимум. Көрсеткіштер айырмашылығына сенімділік интервалдарын есептей отырып, біз, біріншіден, оның әсерінің ғана емес, мүмкін болатын мәндерін тікелей көреміз. нүктелік бағалау. Екіншіден, біз нөлдік гипотезаны қабылдау немесе теріске шығару туралы қорытынды жасай аламыз және үшіншіден, критерийдің күші туралы қорытынды жасай аламыз. Сенім аралықтары арқылы гипотезаларды тексеру кезінде келесі ережені сақтау керек: Егер орташа айырмашылықтың 100(1-а)-пайыздық сенімділік интервалында нөл болмаса, онда айырмашылықтар маңыздылық деңгейінде статистикалық маңызды болып табылады; керісінше, егер бұл интервалда нөл болса, онда айырмашылықтар статистикалық маңызды емес. Шынында да, егер бұл интервалда нөл болса, онда бұл салыстырылатын көрсеткіш топтардың бірінде екіншісімен салыстырғанда көп немесе аз болуы мүмкін дегенді білдіреді, яғни. байқалатын айырмашылықтар кездейсоқ. Сенімділік интервалында нөлдің орналасқан жері бойынша критерийдің күшін бағалауға болады. Егер нөл интервалдың төменгі немесе жоғарғы шегіне жақын болса, онда мүмкін болған кезде үлкен сандарсалыстырылған топтар, айырмашылықтар жетеді статистикалық маңыздылығы. Егер нөл интервалдың ортасына жақын болса, онда бұл эксперименттік топтағы көрсеткіштің жоғарылауы да, төмендеуі де бірдей ықтималдылықты білдіреді және, мүмкін, шын мәнінде ешқандай айырмашылықтар жоқ. Қорытынды Сенімді интервал, статистика саласында бізге келді. сенімділік дәрежесі жоғары белгісіз параметрді бағалау үшін қызмет етеді Бұл белгілі бір диапазоны. Бұл түсіндіруге ең оңай жолы мысал болып табылады. Сіз клиент өтініші, мысалы, сервер жауап беру уақытын кез келген кездейсоқ мәнді зерттеуге келеді делік. пользователь нақты мекен-жайы сайын, сервер түрлі жылдамдықпен оған жауап береді. Осылайша, тест жауап беру уақыты кездейсоқ болып табылады. Сондықтан, сенімді интервал Бұл параметр шекарасын анықтау үшін, содан кейін ол 95% ықтималдықпен дәлелдеуге болады реакция жылдамдығы сервермен біз есептелген диапазонда болады. Немесе сіз адам компанияның сауда маркасының біледі қанша білгісі келеді. сенімді интервал есептеледі кезде, онда ол бұл туралы хабардар тұтынушылардың 95% ықтималдығы үлесі деп айтуға, мысалы, мүмкін болады бренд, 27% -дан 34% -ға дейін құрайды. Бұл термин сенім деңгейіне сияқты мәнге тығыз байланысты болғандықтан. Ол қалаған опцияны сенімділік интервал енгізілген деп мүмкіндігі болып табылады. Осы мәнінен ол біздің қалаған ауқымы болады қаншалықты үлкен байланысты. ол алады мәні, тар сенімді интервал, және керісінше үлкен. Әдетте, бұл 90%, 95% немесе 99% -ға дейін орнатылады. мәні 95% ең танымал болып табылады. Белсенді құрамдас сондай-ақ бақылау дисперсиясын және үлгі өлшемін әсер етеді. Оның анықтамасы сұраққа атрибут бағынады деген болжамға негізделген қалыпты тарату заң. Бұл туралы, сондай-ақ Гаусс Заңына ретінде белгілі. Оның айтуынша, осы ықтималдық тығыздығы сипатталған болуы мүмкін үздіксіз кездейсоқ шаманың қалыпты тарату деп аталады. қалыпты бөлу жорамал дұрыс болып шықты болса, онда бағалау дұрыс болуы мүмкін. Пайдаланылған әдебиеттер Day, R., & Underwood, A. (1986). Сандық аналитикалық химия. (Бесінші басылым). Хельменстин, Анна Мари, Ph.D. (11 ақпан, 2020). Кездейсоқ қате Жүйелік қате. Bodner зерттеу веб. (с.ф.). Қателер. Elsevier B.V. (2020). Жүйелік қате. ScienceDirect. Sepúlveda, E. (2016). Жүйелік қателіктер. Мария Ирма Гарсия Ордаз. (с.ф.). Өлшеу қателіктері. Идальго штатының автономды университеті. Википедия. (2020). Бақылау қателігі. жүктеу/скачать 91 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|