신뢰 구간 계산기

표본 평균, SD 및 크기에서 평균에 대한 신뢰 구간을 구축합니다.

낮은 한계 —

상한 —

오차 범위 —

표준 오류 —

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이 계산기에 대해

confidence interval is a range that is likely to contain the true population mean, estimated from a sample. Instead of a single best guess it reports a band together with a confidence level that says how often such bands capture the true value. It reports the bounds, the margin of error and the standard error, and a table shows the interval at the 90%, 95% and 99% levels so you can see how the range widens as you demand more confidence.The confidence interval is a range that is likely to contain the true population mean, estimated from a sample.Worked exampleWorked

자주 묻는 질문

95% 신뢰 구간은 무엇을 의미합니까?

이는 표본을 여러 번 반복하고 매번 간격을 구성하면 약 95%의 간격이 진정한 집단 평균을 포함한다는 것을 의미합니다. 이는 평균이 특정한 한 간격에 속한다는 95% 확률이 있다는 것을 의미하지는 않습니다.

언제 t-interval을 사용해야 합니까?

표본이 작고(약 30 미만) 집단 표준 편차가 알 수 없을 때 t-간격을 사용합니다. t-분포는 더 무거운 꼬리를 가지고 있으므로 이 z 기반 분포보다 조금 더 넓고 조심스러운 간격을 제공합니다.

신뢰 구간의 오차 범위는 무엇입니까?

오차 범위는 분간의 반 폭, z*·(σ / √n)입니다. 표본 평균에서 덧셈 및 뺄셈을 통해 상한과 하한을 얻으므로, 좁은 범위는 더 정확한 추정치를 의미합니다.

신뢰 구간을 좁히려면 어떻게 해야 합니까?

폭은 n의 제곱근과 함께 줄어들기 때문에 큰 표본을 수집하거나 낮은 신뢰 수준을 허용하십시오. 데이터의 변동성을 줄이면 간격도 좁아집니다. 표본 크기를 4배로 늘리면 폭이 대략 반으로 줄어듭니다.

신뢰도가 높으면 간격이 넓어질까요?

네. 더 높은 신뢰도를 요구하면 더 큰 임계값 z*를 사용합니다. 따라서 99% 간격은 동일한 데이터로부터 구성된 95% 간격보다 넓습니다. 신뢰도와 정확도 사이에는 항상 타협이 있습니다.

표준 오류는 무엇입니까?

표준 오차는 표본 크기의 제곱근(σ / √n)으로 나눈 표준 편차입니다. 표본 평균이 표본마다 얼마나 변화하는지를 측정하며 오차 범위의 빌딩 블록입니다.

API — 코드에서 이 계산기를 사용

이 계산기를 무료 JSON 엔드포인트로 호출하세요. 키가 필요하지 않습니다. 아래 필드 값을 쿼리 매개 변수 또는 JSON으로 보내십시오. 전체 API 문서 읽기 →

끝점

GET https://calculator.free/api/v1/confidence-interval/

curl

curl "https://calculator.free/api/v1/confidence-interval/?mean=100&sd=15&n=50&conf=1.96"

JavaScript `fetch()`

const r = await fetch(
  "https://calculator.free/api/v1/confidence-interval/?" + new URLSearchParams({
    "mean": "100",
    "sd": "15",
    "n": "50",
    "conf": "1.96"
  }));
const data = await r.json();
console.log(data.results);

결과는 재정, 의료 또는 세금 조언이 아닌 일반적인 지침을위한 추정치입니다.

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curl

JavaScript fetch()

JavaScript `fetch()`