ਭਰੋਸਾ ਅੰਤਰਾਲ. ਇਹ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?

ਭਰੋਸਾ ਅੰਤਰਾਲ, ਅੰਕੜੇ ਦੇ ਖੇਤਰ ਤੱਕ ਸਾਡੇ ਲਈ ਆਇਆ ਸੀ. ਇਹ ਕੁਝ ਸੀਮਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸੇਵਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੀ ਇੱਕ ਉੱਚ ਡਿਗਰੀ ਨਾਲ ਅਣਪਛਾਤਾ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ. ਇਸ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦਾ ਸੌਖਾ ਤਰੀਕਾ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਦੇ ਨਾਲ ਹੈ.

ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਬੇਤਰਤੀਬ ਮੁੱਲ ਨੂੰ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਸਰਵਰ ਜਵਾਬ ਵਾਰ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਮੰਨ ਲਓ. ਹਰ ਵਾਰ ਉਪਭੋਗੀ ਨੂੰ ਕਿਸਮ ਇੱਕ ਖਾਸ ਪਤਾ, ਸਰਵਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਪੀਡ 'ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਜਵਾਬ. ਇਸ ਲਈ, ਟੈਸਟ ਜਵਾਬ ਵਾਰ ਲਗਾਤਾਰ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ, ਭਰੋਸਾ ਅੰਤਰਾਲ ਇਹ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੀ ਸੀਮਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸ ਨੂੰ ਬਹਿਸ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ 95% ਦੀ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਭਵ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਕਰਮ ਦਰ ਨੂੰ ਸਰਵਰ ਸੀਮਾ ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਦੀ ਗਣਨਾ 'ਚ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ.

ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਵਪਾਰ ਦੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਦੇ ਜਾਣੂ ਹਨ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ. ਭਰੋਸਾ ਅੰਤਰਾਲ ਦਾ ਹਿਸਾਬ ਹੈ, ਜਦ, ਫਿਰ ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਭਵ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਜੋ ਖਪਤਕਾਰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਦੀ ਇੱਕ 95% ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਨੁਪਾਤ ਦਾਗ, 27% ਤੱਕ 34% ਤੱਕ ਸੀਮਾ ਹੈ, ਵਿੱਚ ਹੈ.

ਇਸ ਮਿਆਦ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਾ ਪੱਧਰ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਅਜਿਹੇ ਇੱਕ ਮੁੱਲ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ. ਇਹ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਲੋੜੀਦੇ ਚੋਣ ਭਰੋਸਾ ਅੰਤਰਾਲ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਇਸ ਦਾ ਮੁੱਲ ਤੱਕ ਇਸ ਨੂੰ ਵੱਡੀ ਸਾਡੀ ਲੋੜੀਦੀ ਸੀਮਾ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਵੱਡਾ ਮੁੱਲ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੰਗ ਭਰੋਸਾ ਅੰਤਰਾਲ, ਅਤੇ ਉਲਟ. ਆਮ ਤੌਰ ਇਸ ਨੂੰ 90%, 95% ਜ 99% ਕਰਨ ਲਈ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਮੁੱਲ 95% ਸਭ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੈ.

ਸਰਗਰਮ ਭਾਗ ਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਪ੍ਰੇਖਣ ਫੈਲਾਅ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਧਾਰਨਾ ਹੈ ਕਿ ਸਵਾਲ ਵਿੱਚ ਗੁਣ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੈ 'ਤੇ ਅਧਾਰਿਤ ਹੈ ਆਮ ਦੀ ਵੰਡ ਕਾਨੂੰਨ. ਇਹ ਬਿਆਨ ਨੂੰ ਵੀ Gauss ਦਾ ਕਾਨੂੰਨ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਜਾਣਿਆ ਗਿਆ ਹੈ. ਉਸ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲਗਾਤਾਰ ਲਗਾਤਾਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਸੰਭਾਵਨਾ ਘਣਤਾ ਦੇ ਕੇ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਆਮ ਵੰਡ ਨੂੰ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਆਮ ਦੀ ਵੰਡ ਦੇ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਗਲਤ ਸਾਬਤ ਹੋ, ਫਿਰ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਪਹਿਲੀ, ਦੇ ਦੱਸੋ ਲਈ ਭਰੋਸਾ ਅੰਤਰਾਲ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਉਮੀਦ. ਦੋ ਸੰਭਵ ਮਾਮਲੇ ਹਨ. ਪੰਤੁਸ (ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਸਕੈਟਰ ਦੇ ਡਿਗਰੀ) ਜ ਜਾਣਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਾ. ਇਸ ਨੂੰ ਜਾਣਿਆ ਹੈ, ਜੇ, ਸਾਡੇ ਭਰੋਸੇ ਨੂੰ ਅੰਤਰਾਲ ਹੇਠ ਫਾਰਮੂਲੇ ਵਰਤ ਕੇ ਹਿਸਾਬ ਹੈ:

HSR - T * σ / (ਕਿਆਊ (n)) <= α <= HSR + T * σ / (ਕਿਆਊ (n)), ਜਿਸ ਵਿੱਚ

α - ਨਿਸ਼ਾਨ,

T - Laplace ਦੀ ਵੰਡ ਸਾਰਣੀ ਦੀ ਪੈਰਾਮੀਟਰ,

ਕਿਆਊ (n) - ਕੁੱਲ ਵਰਗ ਰੂਟ ਨਮੂਨਾ ਵਾਲੀਅਮ ,

σ - ਫਰਕ ਦੇ ਵਰਗ ਰੂਟ.

ਫਰਕ ਅਣਜਾਣ ਹੈ, ਜੇ, ਇਸ ਨੂੰ, ਦਾ ਹਿਸਾਬ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੇ ਸਾਨੂੰ ਲੋੜੀਦੀ ਗੁਣ ਦੇ ਸਾਰੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਜਾਣਦੇ ਹੋ. ਇਹ ਕਰਨ ਲਈ, ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਫਾਰਮੂਲੇ ਵਰਤੋ:

σ2 = h2sr - (HSR) 2, ਜਿਸ ਵਿੱਚ

h2sr - ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਗੁਣ ਦੇ ਵਰਗ ਦੀ ਔਸਤ ਦਾ ਮੁੱਲ,

(HSR) 2 - ਵਰਗ ਮੁੱਲ ਦਾ ਮਤਲਬ ਗੁਣ ਹੈ.

ਫਾਰਮੂਲਾ ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਸ ਮਾਮਲੇ 'ਚ ਭਰੋਸਾ ਅੰਤਰਾਲ ਦਾ ਹਿਸਾਬ ਹੈ ਥੋੜ੍ਹਾ ਵੱਖ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:

HSR - T * S / (ਕਿਆਊ (n)) <= α <= HSR + T * S / (ਕਿਆਊ (n)), ਜਿਸ ਵਿੱਚ

XCP - ਨਮੂਨਾ ਮਤਲਬ ਹੈ,

α - ਨਿਸ਼ਾਨ,

T - ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੈ ਜੋ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਵੰਡ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ, t = T ਦੁਆਰਾ ਪਰਾਪਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ɣ; n-1),

ਕਿਆਊ (n) - ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਦੇ ਵਰਗ ਰੂਟ,

ਹਵਾਈਅੱਡੇ - ਫਰਕ ਦੇ ਵਰਗ ਰੂਟ.

ਇਸ ਮਿਸਾਲ 'ਤੇ ਗੌਰ. ਇਹ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਕਿ 7 ਮਾਪ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਟੈਸਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ 30 ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਫਰਕ 36 ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਇਹ 99% ਭਰੋਸਾ ਅੰਤਰਾਲ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮਾਪਿਆ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੇ ਸੱਚੇ ਮੁੱਲ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਦੇ ਨਾਲ ਪਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਦੀ ਔਸਤ ਮੁੱਲ ਤੈਅ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ.

ਪਹਿਲੀ ਸਾਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ T ਕੀ ਹੈ: t = T (0,99; 7-1) = 3.71. ਉਪਰੋਕਤ ਫਾਰਮੂਲਾ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਕੇ, ਸਾਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ:

HSR - T * S / (ਕਿਆਊ (n)) <= α <= HSR + T * S / (ਕਿਆਊ (n))

30 - 3.71 * 36 / (ਕਿਆਊ (7)) <= α <= 30 + 3.71 * 36 / (ਕਿਆਊ (7))

21,587 <= α <= 38,413

ਪਛਾਣੇ ਮਤਲਬ ਨਾਲ ਕੇਸ ਹੈ, ਦੇ ਤੌਰ ਫਰਕ ਲਈ ਭਰੋਸਾ ਅੰਤਰਾਲ ਦਾ ਹਿਸਾਬ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਦ ਗਣਿਤ ਉਮੀਦ 'ਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਡਾਟਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਪਛਾਣੇ ਮੁੱਲ ਨਿਰਪੱਖ ਫਰਕ ਅਨੁਮਾਨ ਬਿੰਦੂ ਹੈ. ਸਾਨੂੰ ਬਾਅਦ ਉਹ ਕਾਫ਼ੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ ਅਤੇ, ਲੋੜੀਦੇ ਜੇ, ਉਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਨੈੱਟਵਰਕ 'ਤੇ ਪਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਇਸ ਦੀ ਗਣਨਾ ਲਈ ਫਾਰਮੂਲਾ ਇੱਥੇ ਦੇਣ ਨਾ ਕਰੇਗਾ,.

ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਧਿਆਨ ਸਿਰਫ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਭਰੋਸਾ ਅੰਤਰਾਲ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਐਕਸਲ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਜ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸੇਵਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਵਰਤ ਦਾ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਹੈ.