বিশ্বাসের সীমা থেকে মানক বিচ্যুতি রূপান্তরকারী
বিশ্বাসের সীমা শতাংশকে সংশ্লিষ্ট মানক বিচ্যুতিতে রূপান্তর করুন। পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ, অনুমান পরীক্ষা এবং গবেষণার ফলাফল ব্যাখ্যা করার জন্য অপরিহার্য।
বিশ্বাসের অন্তর্বর্তীকাল থেকে মানক বিচ্যুতি রূপান্তরকারী
📚
ডকুমেন্টেশন
কনফিডেন্স ইন্টারভ্যাল থেকে স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন কনভার্টার
[... বিদ্যমান পরিচিতি এবং সূত্র বিভাগ ...]
ভিজুয়ালাইজেশন
নিচের চিত্রটি একটি স্বাভাবিক বিতরণে কনফিডেন্স ইন্টারভ্যাল এবং স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশনের মধ্যে সম্পর্ক দেখায়:
[... বিদ্যমান হিসাব এবং এজ কেস বিভাগ ...]
উদাহরণ
এখানে বিভিন্ন প্রোগ্রামিং ভাষায় কনফিডেন্স ইন্টারভ্যাল থেকে স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশনে রূপান্তরের কোড উদাহরণ রয়েছে:
1' Excel VBA ফাংশন কনফিডেন্স ইন্টারভ্যাল থেকে স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশনে
2Function ConfidenceToStdDev(CI As Double) As Double
3 ConfidenceToStdDev = Application.NormSInv(1 - (1 - CI) / 2)
4End Function
5' ব্যবহার:
6' =ConfidenceToStdDev(0.95)
71confidence_to_std_dev <- function(confidence_interval) {
2 qnorm((1 + confidence_interval) / 2)
3}
4
5# উদাহরণ ব্যবহার:
6ci <- 0.95 # 95% কনফিডেন্স ইন্টারভ্যাল
7z_score <- confidence_to_std_dev(ci)
8cat(sprintf("%.2f%% কনফিডেন্স ইন্টারভ্যাল %.4f স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশনের সাথে সম্পর্কিত\n", ci*100, z_score))
91function z = confidenceToStdDev(confidenceInterval)
2 z = norminv((1 + confidenceInterval) / 2);
3end
4
5% উদাহরণ ব্যবহার:
6ci = 0.95; % 95% কনফিডেন্স ইন্টারভ্যাল
7zScore = confidenceToStdDev(ci);
8fprintf('%.2f%% কনফিডেন্স ইন্টারভ্যাল %.4f স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশনের সাথে সম্পর্কিত\n', ci*100, zScore);
91import scipy.stats as stats
2
3def confidence_to_std_dev(confidence_interval):
4 return stats.norm.ppf((1 + confidence_interval) / 2)
5
6# উদাহরণ ব্যবহার:
7ci = 0.95 # 95% কনফিডেন্স ইন্টারভ্যাল
8z_score = confidence_to_std_dev(ci)
9print(f"{ci*100}% কনফিডেন্স ইন্টারভ্যাল %.4f স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশনের সাথে সম্পর্কিত" % z_score)
101function confidenceToStdDev(confidenceInterval) {
2 // ইনভার্স এরর ফাংশনের জন্য একটি অনুমান ব্যবহার করে
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// উদাহরণ ব্যবহার:
14const ci = 0.95;
15const zScore = confidenceToStdDev(ci);
16console.log(`${ci*100}% কনফিডেন্স ইন্টারভ্যাল %.4f স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশনের সাথে সম্পর্কিত` % zScore.toFixed(4));
171public class ConfidenceIntervalConverter {
2 public static double confidenceToStdDev(double confidenceInterval) {
3 // ইনভার্স নর্মাল CDF অনুমানের জন্য মোরোর অ্যালগরিদম ব্যবহার করে
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%% কনফিডেন্স ইন্টারভ্যাল %.4f স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশনের সাথে সম্পর্কিত%n", ci*100, zScore);
20 }
21}
221#include <iostream>
2#include <cmath>
3
4double confidenceToStdDev(double confidenceInterval) {
5 // ইনভার্স নর্মাল CDF অনুমানের জন্য মোরোর অ্যালগরিদম ব্যবহার করে
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%% কনফিডেন্স ইন্টারভ্যাল %.4f স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশনের সাথে সম্পর্কিত\n", ci*100, zScore);
18 return 0;
19}
201def confidence_to_std_dev(confidence_interval)
2 # ইনভার্স এরর ফাংশনের জন্য একটি অনুমান ব্যবহার করে
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# উদাহরণ ব্যবহার:
12ci = 0.95
13z_score = confidence_to_std_dev(ci)
14puts "#{ci*100}% কনফিডেন্স ইন্টারভ্যাল %.4f স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশনের সাথে সম্পর্কিত" % z_score.round(4)
151<?php
2function confidenceToStdDev($confidenceInterval) {
3 // ইনভার্স এরর ফাংশনের জন্য একটি অনুমান ব্যবহার করে
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 * $t));
10}
11
12// উদাহরণ ব্যবহার:
13$ci = 0.95;
14$zScore = confidenceToStdDev($ci);
15printf("%.2f%% কনফিডেন্স ইন্টারভ্যাল %.4f স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশনের সাথে সম্পর্কিত\n", $ci*100, $zScore);
16?>
171fn confidence_to_std_dev(confidence_interval: f64) -> f64 {
2 // ইনভার্স এরর ফাংশনের জন্য একটি অনুমান ব্যবহার করে
3 let p = (1.0 + confidence_interval) / 2.0;
4 let t = (-2.0 * (1.0 - p).ln()).sqrt();
5 let c0 = 2.515517;
6 let c1 = 0.802853;
7 let c2 = 0.010328;
8 let d1 = 1.432788;
9 let d2 = 0.189269;
10 let d3 = 0.001308;
11
12 t - ((c0 + c1 * t + c2 * t * t) / (1.0 + d1 * t + d2 * t * t + d3 * t * t * t))
13}
14
15fn main() {
16 let ci = 0.95;
17 let z_score = confidence_to_std_dev(ci);
18 println!("{:.2}% কনফিডেন্স ইন্টারভ্যাল %.4f স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশনের সাথে সম্পর্কিত", ci*100.0, z_score);
19}
201using System;
2
3class ConfidenceIntervalConverter
4{
5 static double ConfidenceToStdDev(double confidenceInterval)
6 {
7 // ইনভার্স এরর ফাংশনের জন্য একটি অনুমান ব্যবহার করে
8 double p = (1 + confidenceInterval) / 2;
9 double t = Math.Sqrt(-2 * Math.Log(1 - p));
10 double c0 = 2.515517, c1 = 0.802853, c2 = 0.010328;
11 double d1 = 1.432788, d2 = 0.189269, d3 = 0.001308;
12
13 return t - ((c0 + c1 * t + c2 * t * t) / (1 + d1 * t + d2 * t * t + d3 * t * t * t));
14 }
15
16 static void Main()
17 {
18 double ci = 0.95;
19 double zScore = ConfidenceToStdDev(ci);
20 Console.WriteLine($"{ci*100:F2}% কনফিডেন্স ইন্টারভ্যাল %.4f স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশনের সাথে সম্পর্কিত", zScore);
21 }
22}
231package main
2
3import (
4 "fmt"
5 "math"
6)
7
8func confidenceToStdDev(confidenceInterval float64) float64 {
9 // ইনভার্স এরর ফাংশনের জন্য একটি অনুমান ব্যবহার করে
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%% কনফিডেন্স ইন্টারভ্যাল %.4f স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশনের সাথে সম্পর্কিত\n", ci*100, zScore)
22}
231import Foundation
2
3func confidenceToStdDev(_ confidenceInterval: Double) -> Double {
4 // ইনভার্স এরর ফাংশনের জন্য একটি অনুমান ব্যবহার করে
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// উদাহরণ ব্যবহার:
14let ci = 0.95
15let zScore = confidenceToStdDev(ci)
16print(String(format: "%.2f%% কনফিডেন্স ইন্টারভ্যাল %.4f স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশনের সাথে সম্পর্কিত", ci*100, zScore))
17টেস্ট কেস
বিভিন্ন কনফিডেন্স ইন্টারভ্যালের মধ্যে রূপান্তর ফাংশনের সঠিকতা নিশ্চিত করার জন্য এখানে কিছু টেস্ট কেস রয়েছে:
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[... বিদ্যমান ব্যবহার কেস, বিকল্প, ইতিহাস, সীমাবদ্ধতা, এবং রেফারেন্স বিভাগ ...]
💬
প্রতিক্রিয়া
💬
এই সরঞ্জাম সম্পর্কে প্রতিক্রিয়া দেতে শুরু করতে ফিডব্যাক টোস্ট ক্লিক করুন।
🔗
সম্পর্কিত সরঞ্জাম
আপনার কাজে দরকারী হতে পারে আরো টুল খুঁজে বের করুন