En savoir plus sur Intervalle de confiance pour le rapport des variances de population

Un intervalle de confiance est un concept statistique qui fait référence à un intervalle qui a la propriété que nous sommes convaincus à un certain niveau de confiance spécifié que le paramètre de population, dans ce cas, le rapport de deux variances de population, est contenu par celui-ci. Pour le cas du rapport des variances de population (\(\sigma_1^2\sigma_2^2/\)), l'expression suivante est utilisée:

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

où les valeurs critiques correspondent aux valeurs critiques associées à la distribution F. Les valeurs critiques des degrés de liberté \(\alpha\) et \(df_1 = n_1 - 1\) et \(df_2 = n_2 - 1\) donnés sont \(F_L = F_{1-\alpha/2, n_2-1, n_1-1\) et \(F_U = F_{\alpha/2, n_2-1, n_1-1\).

Hypothèses à respecter

Comme pour la plupart des procédures paramétriques, nous avons besoin que les échantillons 1 et 2 proviennent d'une population normalement distribuée, ce qui est particulièrement le cas pour les échantillons de petite taille.

En gros, chaque paramètre de population a une expression paramétrique pour trouver un intervalle de confiance. Si vous êtes intéressé par une seule variance de population, vous pouvez utiliser cette calculateur d'intervalle de confiance de variance . Ou vous pouvez utiliser notre intervalle de confiance pour la moyenne , ou ca intervalle de confiance pour la variance lorsque la moyenne est connue , ou vous pouvez également utiliser ceci intervalle de confiance pour les réponses de régression moyennes .