Mehr über die Konfidenzintervall für das Verhältnis der Populationsvarianzen

Ein Konfidenzintervall ist ein statistisches Konzept, das sich auf ein Intervall bezieht, das die Eigenschaft hat, dass wir bei einem bestimmten festgelegten Konfidenzniveau davon überzeugt sind, dass der Populationsparameter, in diesem Fall das Verhältnis zweier Populationsvarianzen, darin enthalten ist. Für den Fall des Verhältnisses der Populationsvarianzen (\(\sigma_1^2\sigma_2^2/\)) wird der folgende Ausdruck verwendet:

\[ CI = \displaystyle \left( \frac{s_1^2}{s_2^2} F_{1-\alpha/2, n_2-1, n_1-1}, \frac{s_1^2}{s_2^2} F_{\alpha/2, n_2-1, n_1-1} \right) \]

wobei die kritischen Werte den kritischen Werten entsprechen, die der F-Verteilung zugeordnet sind. Die kritischen Werte für die angegebenen Freiheitsgrade \(\alpha\) und \(df_1 = n_1 - 1\) und \(df_2 = n_2 - 1\) sind \(F_L = F_{1-\alpha/2, n_2-1, n_1-1\) und \(F_U = F_{\alpha/2, n_2-1, n_1-1\).

Annahmen, die erfüllt werden müssen

Wie bei den meisten parametrischen Verfahren müssen die Proben 1 und 2 aus einer normalverteilten Population stammen, was insbesondere bei kleinen Probengrößen der Fall ist.

Grob gesagt hat jeder Populationsparameter einen parametrischen Ausdruck, um ein Konfidenzintervall zu finden. Wenn Sie nur an einer Populationsvarianz interessiert sind, können Sie diese verwenden Varianz-Konfidenzintervall-Rechner . Oder Sie können unsere verwenden Konfidenzintervall für die Verwaltung , oder dieses Konfidenzintervall für Varianz, wenn der Kenntnis bekannt ist , oder Sie können dies auch verwenden Konfidenzintervall für mittlere Regressionsantworten .