95% आत्मविश्वास के सही अर्थ के बारे में पढ़कर मुझे लगता है कि मैं 2 स्पष्टीकरणों के साथ आता हूं:
क्या आप कुछ प्रकाश डाल सकते हैं?
जवाबों:
दरअसल, न तो स्पष्टीकरण सही है।
एक आत्मविश्वास से भरे गूढ़ व्यक्ति को गैर-आबादी वाले मापदंडों के साथ करना पड़ता है , जैसे कि आपके बीवरिएट वितरण का वास्तविक जनसंख्या मतलब। इस अर्थ के लिए एक 95% आत्मविश्वास दीर्घवृत्त वास्तव में निम्नलिखित संपत्ति के साथ एक एल्गोरिथ्म है: यदि आप अंतर्निहित वितरण से कई बार अपने नमूने को दोहराने के लिए थे और हर बार एक आत्मविश्वास दीर्घवृत्त की गणना करते हैं, तो निर्मित 95% दीर्घवृत्त अंतर्निहित होंगे मतलब है। (ध्यान दें कि प्रत्येक नमूने में एक अलग दीर्घवृत्त होगा।)
इस प्रकार, एक विश्वास अंडाकार आमतौर पर होगा नहीं टिप्पणियों का 95% होते हैं। वास्तव में, जैसे-जैसे टिप्पणियों की संख्या बढ़ती है, मतलब आमतौर पर बेहतर और बेहतर अनुमान लगाया जाएगा, जिससे छोटे और छोटे आत्मविश्वास दीर्घवृत्त हो जाएंगे, जिसमें वास्तविक डेटा का एक छोटा और छोटा अनुपात होता है। (दुर्भाग्य से, कुछ लोग सबसे छोटे दीर्घवृत्त की गणना करते हैं, जिसमें उनके डेटा का 95% होता है, जो एक मात्रात्मक की याद दिलाता है, जो अपने आप में काफी ठीक है ... लेकिन फिर इस "क्वांटाइल दीर्घवृत्त" को "आत्मविश्वास दीर्घवृत्त" कहते हैं, जो जैसा कि आप देख रहे हैं, भ्रम की ओर जाता है।)
अंतर्निहित आबादी का विचलन विश्वास दीर्घवृत्त से संबंधित है। उच्च विचरण का अर्थ यह होगा कि डेटा सभी जगह हैं, इसलिए माध्य का अनुमान नहीं लगाया गया है, इसलिए विस्मय वाचक अधिक होगा यदि विचरण छोटा था।
बेशक, हम किसी भी अन्य जनसंख्या पैरामीटर के लिए आत्मविश्वास की गणना कर सकते हैं जो हम अनुमान लगाना चाहते हैं। या हम दीर्घवृत्त की तुलना में अन्य आत्मविश्वास क्षेत्रों को देख सकते हैं, खासकर अगर हम होने के लिए अनुमानित पैरामीटर (asymptotically) सामान्य रूप से वितरित नहीं जानते हैं।
आत्मविश्वास दीर्घवृत्त का एक आयामी एनालॉग विश्वास-अंतराल है , और इस टैग में पिछले प्रश्नों के माध्यम से ब्राउज़ करना सहायक है। इस टैग में हमारा वर्तमान शीर्ष-मतदान प्रश्न विशेष रूप से अच्छा है: 95% CI का मतलब होने के 95% संभावना क्यों नहीं है? अधिकांश चर्चा वहाँ एक आयामी विश्वास अंतराल के उच्च आयामी एनालॉग्स के लिए बस के रूप में अच्छी तरह से रखती है।
यह उस क्षेत्र पर निर्भर करता है जिस पर यह अवधारणा लागू होती है। ऊपर जो कहा गया वह आंकड़ों के लिए सही है लेकिन जब हम अन्य विषयों पर आँकड़े लागू करते हैं तो चीजें थोड़ी भिन्न होती हैं। उदाहरण के लिए, बायोमैकेनिक्स में, हम आत्मविश्वास शब्द दीर्घवृत्त का उपयोग करते हैं (हालांकि एक बहस है कि क्या यह भविष्यवाणी दीर्घवृत्त होना चाहिए) जब एक बल मंच पर एक विषय खड़ा होता है, तो दबाव विस्थापन के केंद्र को मापने के लिए एक तकनीक के रूप में। फिर दो कुल्हाड़ियों (प्रमुख और मामूली) के चारों ओर खींची जाने वाली दीर्घवृत्त में 95% डेटा बिंदु होते हैं, जो परीक्षण के समय दबाव विस्थापन के केंद्र का प्रतिनिधित्व करते हैं।