Статистики используют доверительный интервал для описания величины неопределенности, связанной с выборочной оценкой параметра популяции.

Как интерпретировать интервалы доверия

Предположим, что промежуток времени, равный 90%, выражает то, что средний показатель численности населения более чем 100 и менее 200 человек. Как вы можете перевести это объявление?

Некоторые считают, что это означает, что существует 90% вероятность того, что среднее значение населения падает где-то в диапазоне 100 и 200. Это за пределами базы. Как и любой другой параметр населения, среднее значение населения является устойчивой, а не нерегулярной переменной. Она не меняется. Вероятность того, что устойчивое значение попадает в какой-то случайный диапазон, постоянно равна 0.00 или 1.00.

Уровень определенности отображает уязвимость, связанную с инспекционной стратегией. Предположим, что мы использовали аналогичную методику проверки, чтобы выбрать различные примеры и вычислить альтернативный промежуточный измеритель для каждого примера. Некоторые промежуточные оценки будут включать параметр истинной численности населения, а некоторые – нет. 90-процентный уровень определенности предполагает, что 90% промежуточных оценок будут включать параметр численности населения; 95-процентный уровень определенности предполагает, что 95% промежуточных оценок будут включать этот параметр, и т.д.

Требования к данным интервала доверия

Чтобы выразить уверенность в себе, нужны три части информации.

-Степень достоверности

-Статистика

-вероятность ошибки

С учетом этих источников информации, диапазон доверительного интервала определяется выборочной статистикой + погрешность. А неопределенность, связанная с доверительным интервалом, определяется уровнем доверия.

Часто погрешность не задается, ее нужно вычислять. Ранее мы описывали, как вычислять погрешность.