កម្មវិធីគណនារឹមកំហុស

រករឹមកំហុសនៃសមាមាត្រការស្ទង់មតិ & # 160; ។

ទំហំគំរូ

សមាមាត្រ ?

ភាគរយឆ្លើយតាមវិធីជាក់លាក់មួយ & # 160; ។ 50% គឺជាការរក្សាទុកច្រើនបំផុត & # 160; ។

កម្រិតទុកចិត្ត

រឹមកំហុស —

ព្រំដែនទាប —

ព្រំដែនកំពូល —

ទទឹងចន្លោះពេល —

លទ្ធផលធ្វើឲ្យទាន់សម័យតាមដែលអ្នកវាយ & # 160; ។

អំពីម៉ាស៊ីនគិតលេខនេះ

the margin of error is 100%, the confidence interval is 100% (100% = 100% of the sample). The margin of error is 100% (100% = 100% of the sample) and the confidence interval is 100% (100% = 100% of the sample). The margin of error is 100% (100% = 100% of the sample) and the confidence interval is 100% (100% = 100% of the sample). The margin of error is 100% (100% = 100% of the sample). The margin of error is 100% (100% = 100%).Worked example: 100% = 100% of the sample.Worked example: 100% = 100% of the sample.Worked example: 100% = 100% of the sample.Worked example: 100% = 100% of the sample.Worked example: 100% = 100% of the sample.Worked example: 100% = 100% of the sample.Worked example: 100% = 100% of the sample.Worked example: 100% = 100% of the sample.Worked example: 100% = 100% of the sample.Worked example: 100% = 100% of the sample.Worked example: 100% = 100% of the sample.Worked example: 100% = 100% of the sample.Worked example: 100% = 100% of the sample.Worked example: 100% = 100% of the sample.Worked example: 100% = 100% of the sample.Worked example: 100% = 100% of the sample.Worked

សំណួរដែលសួរញឹកញាប់

ហេតុអ្វីបានជាគំរូធំជាងបន្ថយរឹមកំហុស & # 160;?

រឹមធ្លាក់ចុះជាមួយនឹងឫសការេនៃទំហំគំរូ ដូច្នេះការបង្កើនចំនួនបួនដងនៃរឹមកំហុសពាក់កណ្ដាលរបស់ n & # 160; ។ ការត្រឡប់មកវិញនេះគឺជាមូលហេតុដែលគំរូធំត្រូវបានត្រូវការដើម្បីរុញរឹមក្រោមមួយ ឬពីរចំណុចភាគរយ & # 160; ។

ហេតុអ្វីបានជា 50% ជាសមាមាត្រលំនាំដើម?

បរិមាណ p (1 - p) គឺធំបំផុតនៅ p = 0.5 ដូច្នេះសន្មត 50/ 50 ចែក ផលិត ធំបំផុត, ច្រើន បំផុត រក្សា ទុក ដែន កំណត់ នៃ កំហុស. ប្រើ វា ធានា ថា ដែន កំណត់ ពិត គឺ មិន ធំ ជាង របាយការណ៍.

តើខ្ញុំគណនារឹមកំហុសដោយរបៀបណា & # 160;?

គុណតម្លៃសំខាន់ z * សម្រាប់កម្រិតជឿជាក់របស់អ្នកដោយឫសបួននៃ p (1 − p) ÷ n ។ សម្រាប់ p = 0.5, n = 1000 និងការជឿជាក់ 95% ដែលជា 1.96 × √ (0.25 ÷ 1000) ≈ 3.1 ពិន្ទុភាគរយ ។

តើអ្វីជាភាពខុសគ្នារវាងរឹមកំហុស និងចន្លោះពេលជឿជាក់ & # 160;?

រឹមកំហុសគឺជាទទឹងពាក់កណ្ដាលចន្លោះពេលជឿទុកចិត្តគឺជាជួរពេញលេញដែលអ្នកទទួលបានដោយបន្ថែម និងដករឹមពីលទ្ធផលរបស់អ្នក & # 160; ។ លទ្ធផល ៤៨% ជាមួយនឹងរឹម ៣ ចំណុចផ្តល់ចន្លោះពេលជឿទុកចិត្តពី ៤៥% ទៅ ៥១% & # 160; ។

តើប្រជាជនធំជាងនេះត្រូវការរឹមកំហុសធំជាងនេះទេ & # 160;?

ទេ. លើសពីមនុស្សរាប់ពាន់នាក់ទំហំប្រជាជនស្ទើរតែមិនប៉ះពាល់ដល់រឹម - អ្វីដែលសំខាន់គឺទំហំគំរូ។ នេះជាមូលហេតុដែលការស្ទង់មតិជាតិនិងការស្ទង់មតិទីក្រុងអាចចែករំលែករឹមដូចគ្នាជាមួយចំនួនអ្នកឆ្លើយតបដូចគ្នា។

តើកម្រិតទុកចិត្តផ្លាស់ប្ដូររឹមកំហុសយ៉ាងដូចម្តេច & # 160;?

កម្រិតទុកចិត្តខ្ពស់ជាងប្រើ z * ធំជាងមុនដែលពង្រីករឹម ។ ការផ្លាស់ទីពី 95% (z * = 1. 96) ទៅ 99% (z * = 2. 576) បង្កើនរឹមដោយប្រហែល 31% សម្រាប់គំរូដូចគ្នា ។

API — ប្រើម៉ាស៊ីនគិតលេខនេះពីកូដ

ទូរស័ព្ទទៅម៉ាស៊ីនគិតលេខនេះជាចំណុចបញ្ចប់ JSON ឥតគិតថ្លៃ - គ្មានគ្រាប់ចុចដែលត្រូវការ & # 160; ។ ផ្ញើតម្លៃវាលខាងក្រោមជាប៉ារ៉ាម៉ែត្រសំណួរ ឬ JSON & # 160; ។ អានឯកសារ API ពេញលេញ →

ចំណុចបញ្ចប់

GET https://calculator.free/api/v1/margin-of-error/

curl

curl "https://calculator.free/api/v1/margin-of-error/?n=1000&p=50&conf=1.96"

JavaScript `fetch()`

const r = await fetch(
  "https://calculator.free/api/v1/margin-of-error/?" + new URLSearchParams({
    "n": "1000",
    "p": "50",
    "conf": "1.96"
  }));
const data = await r.json();
console.log(data.results);

លទ្ធផលគឺការប៉ាន់ប្រមាណសម្រាប់តែការណែនាំទូទៅប៉ុណ្ណោះ, មិនហិរញ្ញវត្ថុ, វេជ្ជសាស្ត្រឬដំបូន្មានពន្ធ.

អំពី​ម៉ាស៊ីន​គិតលេខ​នេះ

សំណួរ​ដែល​សួរ​ញឹកញាប់

ម៉ាស៊ីន​គិតលេខ​ដែល​ទាក់ទង

ចំណុច​បញ្ចប់

curl

JavaScript fetch()

អំពីម៉ាស៊ីនគិតលេខនេះ

សំណួរដែលសួរញឹកញាប់

ម៉ាស៊ីនគិតលេខដែលទាក់ទង

ចំណុចបញ្ចប់

JavaScript `fetch()`