ఆత్మవిశ్వాస పరిధి నుండి ప్రమాణ విభజన మార్పిడి
ఆత్మవిశ్వాస పరిధి శాతం లను సంబంధిత ప్రమాణ విభజనలకు మార్చండి. గణాంక విశ్లేషణ, ఊహా పరీక్ష మరియు పరిశోధన ఫలితాలను అర్థం చేసుకోవడానికి అవసరం.
ఆత్మవిశ్వాస పరిధి నుండి ప్రమాణాల మార్పిడి
దస్త్రపరిశోధన
ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು
[... ಹಳೆಯ ಪರಿಚಯ ಮತ್ತು ಸೂತ್ರ ವಿಭಾಗಗಳು ...]
ದೃಶ್ಯೀಕರಣ
ಕೆಳಗಿನ ಚಿತ್ರವು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಯಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುತ್ತದೆ:
[... ಹಳೆಯ ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವ ಮತ್ತು ಎಡ್ಜ್ ಕೇಸ್ ವಿಭಾಗಗಳು ...]
ಉದಾಹರಣೆಗಳು
ಇಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮನಿರ್ದೇಶಕ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಕೋಡ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳಿವೆ:
1' Excel VBA ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು
2Function ConfidenceToStdDev(CI As Double) As Double
3 ConfidenceToStdDev = Application.NormSInv(1 - (1 - CI) / 2)
4End Function
5' ಬಳಕೆ:
6' =ConfidenceToStdDev(0.95)
7
1confidence_to_std_dev <- function(confidence_interval) {
2 qnorm((1 + confidence_interval) / 2)
3}
4
5# ಉದಾಹರಣೆ ಬಳಕೆ:
6ci <- 0.95 # 95% ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರ
7z_score <- confidence_to_std_dev(ci)
8cat(sprintf("%.2f%% ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರವು %.4f ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿದೆ\n", ci*100, z_score))
9
1function z = confidenceToStdDev(confidenceInterval)
2 z = norminv((1 + confidenceInterval) / 2);
3end
4
5% ಉದಾಹರಣೆ ಬಳಕೆ:
6ci = 0.95; % 95% ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರ
7zScore = confidenceToStdDev(ci);
8fprintf('%.2f%% ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರವು %.4f ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿದೆ\n', ci*100, zScore);
9
1import scipy.stats as stats
2
3def confidence_to_std_dev(confidence_interval):
4 return stats.norm.ppf((1 + confidence_interval) / 2)
5
6# ಉದಾಹರಣೆ ಬಳಕೆ:
7ci = 0.95 # 95% ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರ
8z_score = confidence_to_std_dev(ci)
9print(f"{ci*100}% ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರವು {z_score:.4f} ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿದೆ")
10
1function confidenceToStdDev(confidenceInterval) {
2 // ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಕಾರ್ಯದ ಹಿಂಬಾಲಿಕತೆಗೆ ಸಮಾನವಾದ ಅಂದಾಜು ಬಳಸುವುದು
3 function erfInv(x) {
4 const a = 0.147;
5 const y = Math.log(1 - x*x);
6 const z = 2/(Math.PI * a) + y/2;
7 return Math.sign(x) * Math.sqrt(Math.sqrt(z*z - y/a) - z);
8 }
9
10 return Math.sqrt(2) * erfInv(confidenceInterval);
11}
12
13// ಉದಾಹರಣೆ ಬಳಕೆ:
14const ci = 0.95;
15const zScore = confidenceToStdDev(ci);
16console.log(`${ci*100}% ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರವು ${zScore.toFixed(4)} ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿದೆ`);
17
1public class ConfidenceIntervalConverter {
2 public static double confidenceToStdDev(double confidenceInterval) {
3 // Moro ನ ಆಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು
4 double p = (1 + confidenceInterval) / 2;
5 double t = Math.sqrt(-2 * Math.log(1 - p));
6 double c0 = 2.515517;
7 double c1 = 0.802853;
8 double c2 = 0.010328;
9 double d1 = 1.432788;
10 double d2 = 0.189269;
11 double d3 = 0.001308;
12
13 return t - ((c0 + c1 * t + c2 * t * t) / (1 + d1 * t + d2 * t * t + d3 * t * t * t));
14 }
15
16 public static void main(String[] args) {
17 double ci = 0.95;
18 double zScore = confidenceToStdDev(ci);
19 System.out.printf("%.2f%% ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರವು %.4f ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿದೆ%n", ci*100, zScore);
20 }
21}
22
1#include <iostream>
2#include <cmath>
3
4double confidenceToStdDev(double confidenceInterval) {
5 // Moro ನ ಆಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು
6 double p = (1 + confidenceInterval) / 2;
7 double t = std::sqrt(-2 * std::log(1 - p));
8 double c0 = 2.515517, c1 = 0.802853, c2 = 0.010328;
9 double d1 = 1.432788, d2 = 0.189269, d3 = 0.001308;
10
11 return t - ((c0 + c1 * t + c2 * t * t) / (1 + d1 * t + d2 * t * t + d3 * t * t * t));
12}
13
14int main() {
15 double ci = 0.95;
16 double zScore = confidenceToStdDev(ci);
17 printf('%.2f%% ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರವು %.4f ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿದೆ\n', ci*100, zScore);
18 return 0;
19}
20
1def confidence_to_std_dev(confidence_interval)
2 # ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಕಾರ್ಯದ ಹಿಂಬಾಲಿಕತೆಗೆ ಸಮಾನವಾದ ಅಂದಾಜು ಬಳಸುವುದು
3 p = (1 + confidence_interval) / 2
4 t = Math.sqrt(-2 * Math.log(1 - p))
5 c0, c1, c2 = 2.515517, 0.802853, 0.010328
6 d1, d2, d3 = 1.432788, 0.189269, 0.001308
7
8 t - ((c0 + c1 * t + c2 * t * t) / (1 + d1 * t + d2 * t * t + d3 * t * t * t))
9end
10
11# ಉದಾಹರಣೆ ಬಳಕೆ:
12ci = 0.95
13z_score = confidence_to_std_dev(ci)
14puts "#{ci*100}% ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರವು #{z_score.round(4)} ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿದೆ"
15
1<?php
2function confidenceToStdDev($confidenceInterval) {
3 // ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಕಾರ್ಯದ ಹಿಂಬಾಲಿಕತೆಗೆ ಸಮಾನವಾದ ಅಂದಾಜು ಬಳಸುವುದು
4 $p = (1 + $confidenceInterval) / 2;
5 $t = sqrt(-2 * log(1 - $p));
6 $c0 = 2.515517; $c1 = 0.802853; $c2 = 0.010328;
7 $d1 = 1.432788; $d2 = 0.189269; $d3 = 0.001308;
8
9 return $t - (($c0 + $c1 * $t + $c2 * $t * $t) / (1 + $d1 * $t + $d2 * $t * $t + $d3 * $t * $t * $t));
10}
11
12// ಉದಾಹರಣೆ ಬಳಕೆ:
13$ci = 0.95;
14$zScore = confidenceToStdDev($ci);
15printf('%.2f%% ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರವು %.4f ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿದೆ\n', $ci*100, $zScore);
16?>
17
1fn confidence_to_std_dev(confidence_interval: f64) -> f64 {
2 // ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಕಾರ್ಯದ ಹಿಂಬಾಲಿಕತೆಗೆ ಸಮಾನವಾದ ಅಂದಾಜು ಬಳಸುವುದು
3 let p = (1.0 + confidence_interval) / 2.0;
4 let t = (-2.0 * (1.0 - p).ln()).sqrt();
5 let c0 = 2.515517;
6 let c1 = 0.802853;
7 let c2 = 0.010328;
8 let d1 = 1.432788;
9 let d2 = 0.189269;
10 let d3 = 0.001308;
11
12 t - ((c0 + c1 * t + c2 * t * t) / (1.0 + d1 * t + d2 * t * t + d3 * t * t * t))
13}
14
15fn main() {
16 let ci = 0.95;
17 let z_score = confidence_to_std_dev(ci);
18 println!("{:.2}% ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರವು {:.4} ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿದೆ", ci*100.0, z_score);
19}
20
1using System;
2
3class ConfidenceIntervalConverter
4{
5 static double ConfidenceToStdDev(double confidenceInterval)
6 {
7 // ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಕಾರ್ಯದ ಹಿಂಬಾಲಿಕತೆಗೆ ಸಮಾನವಾದ ಅಂದಾಜು ಬಳಸುವುದು
8 double p = (1 + confidenceInterval) / 2;
9 double t = Math.Sqrt(-2 * Math.Log(1 - p));
10 double c0 = 2.515517, c1 = 0.802853, c2 = 0.010328;
11 double d1 = 1.432788, d2 = 0.189269, d3 = 0.001308;
12
13 return t - ((c0 + c1 * t + c2 * t * t) / (1 + d1 * t + d2 * t * t + d3 * t * t * t));
14 }
15
16 static void Main()
17 {
18 double ci = 0.95;
19 double zScore = ConfidenceToStdDev(ci);
20 Console.WriteLine($"{ci*100:F2}% ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರವು {zScore:F4} ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿದೆ");
21 }
22}
23
1package main
2
3import (
4 "fmt"
5 "math"
6)
7
8func confidenceToStdDev(confidenceInterval float64) float64 {
9 // ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಕಾರ್ಯದ ಹಿಂಬಾಲಿಕತೆಗೆ ಸಮಾನವಾದ ಅಂದಾಜು ಬಳಸುವುದು
10 p := (1 + confidenceInterval) / 2
11 t := math.Sqrt(-2 * math.Log(1 - p))
12 c0, c1, c2 := 2.515517, 0.802853, 0.010328
13 d1, d2, d3 := 1.432788, 0.189269, 0.001308
14
15 return t - ((c0 + c1*t + c2*t*t) / (1 + d1*t + d2*t*t + d3*t*t*t))
16}
17
18func main() {
19 ci := 0.95
20 zScore := confidenceToStdDev(ci)
21 fmt.Printf("%.2f%% ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರವು %.4f ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿದೆ\n", ci*100, zScore)
22}
23
1import Foundation
2
3func confidenceToStdDev(_ confidenceInterval: Double) -> Double {
4 // ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಕಾರ್ಯದ ಹಿಂಬಾಲಿಕತೆಗೆ ಸಮಾನವಾದ ಅಂದಾಜು ಬಳಸುವುದು
5 let p = (1 + confidenceInterval) / 2
6 let t = sqrt(-2 * log(1 - p))
7 let c0 = 2.515517, c1 = 0.802853, c2 = 0.010328
8 let d1 = 1.432788, d2 = 0.189269, d3 = 0.001308
9
10 return t - ((c0 + c1 * t + c2 * t * t) / (1 + d1 * t + d2 * t * t + d3 * t * t * t))
11}
12
13// ಉದಾಹರಣೆ ಬಳಕೆ:
14let ci = 0.95
15let zScore = confidenceToStdDev(ci)
16print(String(format: "%.2f%% ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರವು %.4f ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿದೆ", ci*100, zScore))
17
ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಶುದ್ಧತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು, ಇಲ್ಲಿವೆ ಕೆಲವು ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕರಣಗಳು:
1import unittest
2import math
3
4def confidence_to_std_dev(confidence_interval):
5 return stats.norm.ppf((1 + confidence_interval) / 2)
6
7class TestConfidenceToStdDev(unittest.TestCase):
8 def test_common_confidence_intervals(self):
9 self.assertAlmostEqual(confidence_to_std_dev(0.6827), 1.0, places=4)
10 self.assertAlmostEqual(confidence_to_std_dev(0.95), 1.96, places=2)
11 self.assertAlmostEqual(confidence_to_std_dev(0.99), 2.576, places=3)
12 self.assertAlmostEqual(confidence_to_std_dev(0.9973), 3.0, places=4)
13
14 def test_edge_cases(self):
15 self.assertAlmostEqual(confidence_to_std_dev(0.5), 0.6745, places=4)
16 self.assertTrue(math.isinf(confidence_to_std_dev(1.0)))
17 self.assertEqual(confidence_to_std_dev(0.0), -float('inf'))
18
19if __name__ == '__main__':
20 unittest.main()
21
[... ಹಳೆಯ ಬಳಕೆ ಪ್ರಕರಣಗಳು, ಪರ್ಯಾಯಗಳು, ಇತಿಹಾಸ, ಸೀಮಿತತೆಗಳು ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ...]
అభిప్రాయం
ఈ సాధనం గురించి అభిప్రాయం ఇవ్వడానికి ఫీడ్బ్యాక్ టోస్ట్ను క్లిక్ చేయండి.
సంబంధిత సాధనాలు
మీ వర్క్ఫ్లో కోసం ఉపయోగపడవచ్చే ఇతర సాధనాలను కనుగొనండి