En savoir plus sur intervalles de confiance

Il y a peu de choses à garder à l'esprit pour que vous puissiez mieux interpréter les résultats obtenus par cette calculatrice: Un intervalle de confiance est un intervalle (correspondant au type d'estimateurs d'intervalle) qui a la propriété qui est très probable que le paramètre de population soit contenu par il (et cette probabilité est mesurée par le niveau de confiance). Dans ce cas, le paramètre de population est la moyenne de la population (\(\mu\)). Les intervalles de confiance ont plusieurs propriétés:

• Ils correspondent à un intervalle très susceptible de contenir le paramètre de population analysé


• Cette probabilité est mesurée par le niveau de confiance, qui est fixé à volonté


• Plus le niveau de confiance est élevé, plus l'intervalle de confiance est large (si tout le reste est égal)


• Pour les intervalles de confiance pour \(\mu\), ils sont symétriques par rapport à la moyenne de l'échantillon, c'est la moyenne de l'échantillon est le centre de l'intervalle.

La formule d'un intervalle de confiance pour la moyenne de la population \(\mu\) lorsque l'écart-type de la population est connu, est

\[CI = (\bar x - z_{\alpha/2} \times \frac{ \sigma }{ \sqrt n }, \bar x + z_{\alpha/2} \times \frac{\sigma}{\sqrt n })\]

où la valeur \(z_{\alpha/2}\) est la valeur z critique associée au niveau de confiance spécifié. Par exemple, pour un niveau de confiance de 95%, nous savons que \(\alpha = 1 - 0.95 = 0.05\) et en utilisant une table de probabilité normale, nous trouvons que \(z_{\alpha/2} = 1.96\).

Si l'écart type de la population n'est pas connu, utilisez à la place notre Calculerur d'intervalle de confiance pour la moyenne, avec écart-type inconnu de la population .