क्या विश्वास अंतराल खुले या बंद अंतराल हैं?


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मेरे पास आत्मविश्वास अंतराल के बारे में एक सवाल है।

सामान्य तौर पर, विश्वास अंतराल खुले या बंद होते हैं?

जवाबों:


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छोटा जवाब हां है"।

लंबे समय तक उत्तर यह है कि यह वास्तव में बहुत मायने नहीं रखता है क्योंकि अंतराल के अंत नमूना (और asumations, आदि) के आधार पर यादृच्छिक चर हैं और अगर हम एक निरंतर चर की बात कर रहे हैं तो एक सटीक मान प्राप्त करने की संभावना ( सत्य पैरामीटर को बराबर करना) 0 है।

आत्मविश्वास अंतराल अशक्त मूल्यों की श्रेणी है जिन्हें अस्वीकार नहीं किया जाएगा, इसलिए यदि आप एक पी-मूल्य की गणना करते हैं जो वास्तव में ? (निरंतर मामलों के लिए एक और संभावना 0 घटना)। यदि आप पी = α को अस्वीकार करते हैं तो ठीक है तो आपका सीआई खुला है, यदि आप अस्वीकार नहीं करते हैं तो सीआई बंद है। व्यावहारिक उद्देश्यों के लिए यह ज्यादा मायने नहीं रखता है।αα


यह देखते हुए कि ओपी ने "सामान्य रूप से" पूछा, मुझे लगता है कि यह उत्तर गलत है (और एडमो का एक सही है)।
पिएत्रो बैटिस्टन

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आपके द्वारा अनुमान लगाने की कोशिश कर रहे मूल्य के नमूने वितरण के लिए DF के समर्थन पर निर्भर करता है। मैं कहूंगा कि द्विपदीय अनुपात के लिए विश्वास अंतराल, वास्तव में, बंद अंतराल हैं क्योंकि केवल एक सीमित संख्या में मूल्य हैं जो एक आंकड़ा प्राप्त कर सकता है और विश्वास अंतराल में इसके सभी सीमा बिंदु (यानी समापन बिंदु समावेशी हैं) होंगे।


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मेरा जवाब है कि यह खुला है।

चूँकि हमारे पास एक अंतराल है जिससे हमें अपने अज्ञात पैरामीटर का पड़ोस मूल्य मिलेगा, और जैसा कि हम सभी जानते हैं कि यह अंतराल हमें अनुमानक का अनुमानित मूल्य प्रदान करेगा, अर्थात, तब अनुमान होगा कि इसे कैसे घोषित करना संभव है। एक बंद अंतराल।

एक और बात यह है कि यदि हमारे पास एक बंद अंतराल है, तो हमारा अनुमान पूरी तरह से बाध्य हो जाएगा, और हम एक मूल्य चाहते हैं जो केवल इस अंतराल के बीच झूठ होगा। परिभाषा के अनुसार इसे बंद किया जाना चाहिए, लेकिन मेरी राय में यह खुला होना चाहिए।


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विश्वास अंतराल को सामान्य रूप से 2,5% और 97,5% मात्राओं के रूप में परिभाषित किया गया है , इसलिए उस स्थिति में इसे परिभाषा द्वारा बंद किया जाना चाहिए


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कृपया नीचे बताएं: यह यहाँ अच्छी संस्कृति का हिस्सा होना चाहिए ...
उत्सुक

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1) नहीं, विशेष रूप से उन मात्राओं द्वारा विश्वास अंतराल को परिभाषित नहीं किया गया है। 90% आत्मविश्वास के अंतराल में 5% और 95% मात्राओं का परीक्षण सांख्यिकीय के नमूना वितरण का होता है, 2) (मेटा) वितरण जिससे कि मात्राएँ उत्पन्न होती हैं, उनके वास्तविक रैंक मानों की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण है, 3) आपका विवरण हैथ्रेटो किसी भी तरह से बंद होने की परिभाषा को लागू नहीं किया गया है, अर्थात वास्तविक रेखा पर सीमा बिंदु।
एडम
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