ದೋಷ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಅಂಚು
ಒಂದು ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಶೇಖರಣಾ ಶೇಖರಣಾ ವಿಭಾಗವನ್ನು ಕಂಡುಕೊ.
ನೀವು ನಮೂದಿಸಿದ ಹಾಗೆ ಅಪ್ಡೇಟ್ ಅನ್ನು ಫಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಬಗ್ಗೆ
ಒಂದು ದೋಷದ ಕೊನೆಯು ಎಷ್ಟು ದೂರದಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಸಮೀಕ್ಷೆಯು ನಿಜವಾದ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಮೌಲ್ಯದಿಂದ ಅಂದರೆ, ಮಾಸಿಕದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಕಡೆಗೆ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ "space( p) / n (n) / e path (c. e p. lim), ನಿಮ್ಮ ಭರವಸೆಯ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಸಿಲುಕಾದ ಮಾದರಿ ಪ್ರಮಾಣ (1. 95%) ಮತ್ತು z ಸಹಿಯ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಕ್ಷಿಪ್ರಪ್ರ ಮೌಲ್ಯದ ಮೌಲ್ಯದ ಮೌಲ್ಯ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ನಂಬಿಕೆಯ ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕೆ ಅಪರಿಮಿತ ಪ್ರಮಾಣ, ಮತ್ತು ಪೂರ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ಪ್ರಮಾಣದ ವಿಸ್ತರಣ ಪ್ರಮಾಣವು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕೆ ಹೇಗೆ ಮತ್ತು ಅಗಲದ ವಿಸ್ತೃತ ಪ್ರಮಾಣವು ಹೇಗೆ ಮತ್ತು ಒಂದು ಚಿತ್ರದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. p5. pers (11. 01%), 130%, ರಷ್ಟು ವಿಸ್ತೃತವಾದ ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಇದು ಎಷ್ಟು ವಿಸ್ತುತವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಈಗ ನೀವು Chift3% 4.3% pers (3%)
ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ
ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿ ದೋಷದ ಅಂಚನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದೇಕೆ?
ಈ ಅಂಚಿನಲ್ಲಿರುವ ಅಂಚು, ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ವರ್ಗದ ಮೂಲದಿಂದ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ nn ನಾಗದು ತಪ್ಪಿನ ಅಂಚನ್ನು ಸಮನಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಬದಲಾವಣೆಯು ಏಕೆ ಒಂದೆರಡು ಪ್ರತಿಶತ ಅಂಶಗಳ ಕೆಳಗೆ ಬದಿಗೆ ತಿರುಗಲು ಬಹಳ ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
ಏಕೆ 50% ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತ ಪ್ರಮಾಣವಾಗಿದೆ?
p( p) p = 0. 5 ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, 50/ 50 ವಿಭಾಗವು ಅತಿ ದೊಡ್ಡದಾದ, ಅತಿಕ್ರಮಿತವಾದ ತಪ್ಪನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ವರದಿಯ ಅಂಚು ವರದಿಯಷ್ಟು ದೊಡ್ಡದು ಅಲ್ಲ.
ಹೇಗೆ ತಪ್ಪಿನ ಅಂಚನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕುತ್ತೇನೆ?
ನಿಮ್ಮ ಭರವಸೆಗಾಗಿ z * ಅನ್ನು ಮುಖ್ಯವಾದ ಮೌಲ್ಯವಾಗಿ ಬದಿಗೆ ಗುಣಮಾಡು ೨. p = 0. sh3=1000 ಹಾಗು 95% ಭರವಸೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು, 1.96 x 7000( 0. 25%) ೦. 25% ಅಂಶಗಳು z1 ಆಗಿರುತ್ತದೆ.
ಆದರೆ ತಪ್ಪುಗಳ ಅಂಚು ಮತ್ತು ಭರವಸೆಯ ಮಧ್ಯದ ಮಧ್ಯೆ ಇರುವ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?
ದೋಷದ ಅಂಚು ಅರ್ಧ-ಅಂಚು; ನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಕಾಲಾವಧಿ(್ವಯ) ನಿಮ್ಮ ಫಲಿತಾಂಶದಿಂದ ಅಂಚನ್ನು ಸೇರಿಸಿ, ಹಾಗು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ನೀವು ಪಡೆಯುವ ಪೂರ್ಣ ವ್ಯಾಪ್ತಿ. ಒಂದು 48% ಅಂತ್ಯದಿಂದ 45% ಕ್ಕೆ ಭರವಸೆಯ ಅಂತರವನ್ನು ಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಹಾಗಾದರೆ, ದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು ತಪ್ಪುಗಳ ದೊಡ್ಡ ಅಂಚನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕೇ?
ಕೇವಲ ಕೆಲವೇ ಸಾವಿರ ಜನರಿಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ಜನರು, ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರದ ಅಂಚನ್ನು ಬಹಳಷ್ಟು ಮಟ್ಟಿಗೆ ಬಾಧಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಸುಭದ್ರತೆಯ ಮಟ್ಟವು ದೋಷದ ಅಂಚನ್ನು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ?
ಒಂದು ಉತ್ತಮ ಭರವಸೆಯ ಮಟ್ಟವು z** ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅಂಚು ವ್ಯಾಸವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಗಿಸುತ್ತದೆ. 95% (z* = 1.96) - ಅನ್ನು 99% ಗೆ ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸುವುದು ಅದೇ ಮಾದರಿಗಾಗಿ (z = 74.76) ಅಂಚನ್ನು ಸುಮಾರು 31% ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
API — ಸಂಜ್ಞೆಯಲ್ಲಿರುವ ಈ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರನ್ನು ಬಳಸಿ
ಈ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್ ಅನ್ನು ಉಚಿತ Joson ಕೊನೆಯ ಬಿಂದುವಾಗಿ ಅಂದರೆ ಯಾವುದೆ ಕೀಲಿಕೈ ಸಹ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಮನವಿ ಪ್ರತ್ಯಾಭಾವಕ್ಕೆ ಅಥವ JSon ಗೆ ಕೆಳಗಿನ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನಿಡಿ. ಪೂರ್ಣ APIcs ಅನ್ನು ಓದಿ →
ಅಂತ್ಯಬಿಂದು
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);
ಆದರೆ, ಇದು ಕೇವಲ ಹಣಕಾಸಿನ ಸಲಹೆಯಾಗಿದೆಯಲ್ಲ.