अनुपात कैलकुलेटर के बीच अंतर के लिए विश्वास अंतराल

कॉन्फिडेंस इंटरवल का उपयोग न केवल एक पैरामीटर के लिए एक विश्वसनीय क्षेत्र का प्रतिनिधित्व करने के लिए किया जाता है, बल्कि उन्हें मापदंडों के बीच एक ऑपरेशन के लिए भी बनाया जा सकता है। इस मामले में, हम दो जनसंख्या अनुपात (\(p_1 - p_2\)) के बीच अंतर के लिए एक विश्वास अंतराल के निर्माण में रुचि रखते हैं, विश्वास अंतराल के लिए निम्नलिखित अभिव्यक्ति का उपयोग किया जाता है:

\[ CI = \displaystyle \left( \hat p_1 - \hat p_2 - z_c \sqrt{\frac{\hat p_1 (1-\hat p_1)}{N_1}+\frac{\hat p_2 (1-\hat p_2)}{N_2}}, \hat p_1 - \hat p_2 + z_c \sqrt{\frac{\hat p_1(1-\hat p_1)}{N_1}+\frac{\hat p_2 (1-\hat p_2)}{N_2}} \right) \]

जहां इस मामले में महत्वपूर्ण मूल्य सामान्य वितरण से जुड़े महत्वपूर्ण मूल्यों के अनुरूप है। दिए गए \(\alpha\) के लिए महत्वपूर्ण मान \(z_c = z_{1 - \alpha/2}\) है।

मान्यताएँ जिन्हें पूरा करने की आवश्यकता है

जनसंख्या अनुपात के लिए एक विश्वास अंतराल के मामले के समान, इस प्रकार के विश्वास अंतराल में मान्यताओं की पूर्ति भी शामिल है। अधिकांश पैरामीट्रिक प्रक्रियाओं के साथ, हम मान लेते हैं कि सामान्यता पूरी हो गई है। अधिक विशेष रूप से, हमें उस \(n_1 \hat p_1 \ge 10\), \(n_1 (1-\hat p_1) \ge 10\), \(n_2 (\hat p_2) \ge 10\), \(n_2 (1-\hat p_2) \ge 10\) की आवश्यकता होती है।

इस मामले में देखने वाली एक बात यह है कि आपके पास या तो अनुकूल मामलों की कुल संख्या या नमूना अनुपात होना चाहिए। लेकिन यह कॉन्फिडेंस इंटरवल कैलकुलेटर कच्चे डेटा के लिए नहीं है। यदि आपके पास कच्चा डेटा है, तो आपको अनुकूल मामलों की गणना करके पहले डेटा को संक्षेप में प्रस्तुत करना होगा।

अधिक विश्वास अंतराल कैलकुलेटर

यदि आप इसके बजाय एक जनसंख्या अनुपात में रुचि रखते हैं, तो आपको इसका उपयोग करना चाहिए जनसंख्या अनुपात के लिए विश्वास अंतराल कैलकुलेटर . या यदि इसके बजाय आप जनसंख्या माध्य में रुचि रखते हैं, तो आपको यह प्रयास करना चाहिए जनसंख्या माध्य के लिए विश्वास अंतराल कैलकुलेटर .