표준 오차를 올바른 자세 간격으로 어떻게 변환합니까?

다음은 표준 오차를 신뢰 구간으로 변환하는 가장 중요한 문제를 해결하는 데 도움이 되는 몇 가지 간단한 단계입니다.

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7.2 훈련 기관 간격 및 p-값에서 표준 오류 도출: 절대 기준(차이). SE = (상한 – 훨씬 하한) / 3.92. 90% 자체 평가의 경우 3.92보다 작은 3.29로 간격을 구분합니다. 5.15로 분할된 99% 신뢰 구간의 경우.

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안녕하세요. 오늘 아침에 CL에서 SD를 계산하는 데 도움이 되는 공식을 찾고 있습니다. 누구든지 특정 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니까? 감사합니다.

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마지막

타이페이의 답변

의과대학

SE는 (상한 – 저렴한 한도) – 3.92를 의미합니다. 95% CI를 위해 설계되었습니다. 90% 신뢰 구간을 3.29로 나눈 값과 99% 신뢰 구간을

로 나눈 값

인기 답변(1)

Justus Liebig University는 Giessen에 있습니다.

여기서 Adam은 틀렸습니다.

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  • 모델 정규 분포가 반드시 m이라고 가정하면 신뢰 구간은 CI = h ± t*SE입니다. 여기서 t는 자유도가 n-1인 실제 t형 분위수입니다. 양면 (1-a)-CI는 이 (1-a/2)-quantile에서 가져옵니다. 보다 일반적으로, 이 선형 모델에서 m이 k 계수일 수 있는 경우 가장 일반적으로 자유도와 관련된 n-k도가 주어지면 t-분포가 사용됩니다.

    시스템은 OS에 대해 해결할 수 있습니다.

    CI상단은 m + t*SE와 동일 —> SE는 (CI상단-m)/t

    T-quantile은 가장 중요한 총 표본 직경(n)과 사본 뒤에 있는 사람의 계수 수(k)를 구현할 때 신뢰 수준의 목적으로 찾을 수 있습니다. 예를 들어, 이 t-분위수가 95% 신뢰를 갖기 위해 k=2인 n=10은 2.3입니다. 더 큰 n-quantiles의 경우 용량은 2.0(음, 1.959964… 실제로 정확하지만 .0 덕분에 2는 꽤 인상적입니다)입니다.

    기본 판매 모델이 표준이 될 가능성이 거의 없는 경우 즉, CI 측면에서 건물이 배타적이므로 SE를 얻기가 어렵습니다(마케팅 모델에 따라 다름) . 그러나 현재 SE의 특정 의미를 모르는 것은 마침내 비정상적인 분포 패턴에 관해서는 매우 중요할 수 있습니다.

    CI=는 ±SE를 의미합니다.

    표준 대안과 널리 사용되는 오류 사이의 관계 파트너는 다음 공식에서 알 수 있습니다.

    비네트의 평균과 관련된 표준 편차는 σ/n−−√σ/n이며, 여기서 σσ는 코칭, 정확한 데이터의 표준 편차(의심할 여지 없이 모집단), 따라서 nn은 야드의 크기 – 참조하기 위해 무엇이든 될 수 있습니다. 따라서 어려운 작업이 현재 유형에 대해 이야기하고 있는 이러한 종류의 샘플의 표준 오차라면 예, 이 공식은 상식적으로 이해됩니다.