ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರದಿಂದ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಕ
ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರ ಶೇಶ್ರದನ್ನು ಸಂಬಂಧಿತ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ. ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಊಹಾಪೋಹ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸಾಧನ
ದಸ್ತಾವೇಜನೆಯು
ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರದಿಂದ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಕ
[... ಇತರ ಪರಿಚಯ ಮತ್ತು ಸೂತ್ರ ವಿಭಾಗಗಳು ...]
ದೃಶ್ಯೀಕರಣ
ಕೆಳಗಿನ ಚಿತ್ರವು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಯಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ:
[... ಇತರ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮತ್ತು ಕೀಲು ಪ್ರಕರಣಗಳ ವಿಭಾಗಗಳು ...]
ಉದಾಹರಣೆಗಳು
ಇಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಕೋಡ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
1' Excel VBA ಕಾರ್ಯವು ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ
2Function ConfidenceToStdDev(CI As Double) As Double
3 ConfidenceToStdDev = Application.NormSInv(1 - (1 - CI) / 2)
4End Function
5' ಬಳಸುವುದು:
6' =ConfidenceToStdDev(0.95)
7
1confidence_to_std_dev <- function(confidence_interval) {
2 qnorm((1 + confidence_interval) / 2)
3}
4
5# ಉದಾಹರಣೆಯ ಬಳಕೆ:
6ci <- 0.95 # 95% ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರ
7z_score <- confidence_to_std_dev(ci)
8cat(sprintf("%.2f%% ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರವು %.4f ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ\n", ci*100, z_score))
9
1function z = confidenceToStdDev(confidenceInterval)
2 z = norminv((1 + confidenceInterval) / 2);
3end
4
5% ಉದಾಹರಣೆಯ ಬಳಕೆ:
6ci = 0.95; % 95% ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರ
7zScore = confidenceToStdDev(ci);
8fprintf('%.2f%% ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರವು %.4f ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ\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# ಉದಾಹರಣೆಯ 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 ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ")
10
1function confidenceToStdDev(confidenceInterval) {
2 // ತರ್ಕದ ಹಿನ್ನಲೆಯಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ದೋಷ ಕಾರ್ಯವನ್ನು 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// ಉದಾಹರಣೆಯ ಬಳಕೆ:
14const ci = 0.95;
15const zScore = confidenceToStdDev(ci);
16console.log(`${ci*100}% ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರವು ${zScore.toFixed(4)} ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ`);
17
1public class ConfidenceIntervalConverter {
2 public static double confidenceToStdDev(double confidenceInterval) {
3 // ಮೋರೋನಿಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಬಳಸುವುದು
4 double p = (1 + confidenceInterval) / 2;
5 double t = Math.sqrt(-2 * Math.log(1 - p));
6 double c0 = 2.515517;
7 double c1 = 0.802853;
8 double c2 = 0.010328;
9 double d1 = 1.432788;
10 double d2 = 0.189269;
11 double d3 = 0.001308;
12
13 return t - ((c0 + c1 * t + c2 * t * t) / (1 + d1 * t + d2 * t * t + d3 * t * t * t));
14 }
15
16 public static void main(String[] args) {
17 double ci = 0.95;
18 double zScore = confidenceToStdDev(ci);
19 System.out.printf("%.2f%% ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರವು %.4f ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ%n", ci*100, zScore);
20 }
21}
22
1#include <iostream>
2#include <cmath>
3
4double confidenceToStdDev(double confidenceInterval) {
5 // ಮೋರೋನಿಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಬಳಸುವುದು
6 double p = (1 + confidenceInterval) / 2;
7 double t = std::sqrt(-2 * std::log(1 - p));
8 double c0 = 2.515517, c1 = 0.802853, c2 = 0.010328;
9 double d1 = 1.432788, d2 = 0.189269, d3 = 0.001308;
10
11 return t - ((c0 + c1 * t + c2 * t * t) / (1 + d1 * t + d2 * t * t + d3 * t * t * t));
12}
13
14int main() {
15 double ci = 0.95;
16 double zScore = confidenceToStdDev(ci);
17 printf("%.2f%% ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರವು %.4f ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ\n", ci*100, zScore);
18 return 0;
19}
20
1def confidence_to_std_dev(confidence_interval)
2 # ತರ್ಕದ ಹಿನ್ನಲೆಯಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ದೋಷ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುವುದು
3 p = (1 + confidence_interval) / 2
4 t = Math.sqrt(-2 * Math.log(1 - p))
5 c0, c1, c2 = 2.515517, 0.802853, 0.010328
6 d1, d2, d3 = 1.432788, 0.189269, 0.001308
7
8 t - ((c0 + c1 * t + c2 * t * t) / (1 + d1 * t + d2 * t * t + d3 * t * t * t))
9end
10
11# ಉದಾಹರಣೆಯ ಬಳಕೆ:
12ci = 0.95
13z_score = confidence_to_std_dev(ci)
14puts "#{ci*100}% ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರವು #{z_score.round(4)} ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ"
15
1<?php
2function confidenceToStdDev($confidenceInterval) {
3 // ತರ್ಕದ ಹಿನ್ನಲೆಯಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ದೋಷ ಕಾರ್ಯವನ್ನು 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 * $t));
10}
11
12// ಉದಾಹರಣೆಯ ಬಳಕೆ:
13$ci = 0.95;
14$zScore = confidenceToStdDev($ci);
15printf("%.2f%% ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರವು %.4f ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ\n", $ci*100, $zScore);
16?>
17
1fn confidence_to_std_dev(confidence_interval: f64) -> f64 {
2 // ತರ್ಕದ ಹಿನ್ನಲೆಯಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ದೋಷ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುವುದು
3 let p = (1.0 + confidence_interval) / 2.0;
4 let t = (-2.0 * (1.0 - p).ln()).sqrt();
5 let c0 = 2.515517;
6 let c1 = 0.802853;
7 let c2 = 0.010328;
8 let d1 = 1.432788;
9 let d2 = 0.189269;
10 let d3 = 0.001308;
11
12 t - ((c0 + c1 * t + c2 * t * t) / (1.0 + d1 * t + d2 * t * t + d3 * t * t * t))
13}
14
15fn main() {
16 let ci = 0.95;
17 let z_score = confidence_to_std_dev(ci);
18 println!("{:.2}% ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರವು {:.4} ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ", ci*100.0, z_score);
19}
20
1using System;
2
3class ConfidenceIntervalConverter
4{
5 static double ConfidenceToStdDev(double confidenceInterval)
6 {
7 // ತರ್ಕದ ಹಿನ್ನಲೆಯಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ದೋಷ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುವುದು
8 double p = (1 + confidenceInterval) / 2;
9 double t = Math.Sqrt(-2 * Math.Log(1 - p));
10 double c0 = 2.515517, c1 = 0.802853, c2 = 0.010328;
11 double d1 = 1.432788, d2 = 0.189269, d3 = 0.001308;
12
13 return t - ((c0 + c1 * t + c2 * t * t) / (1 + d1 * t + d2 * t * t + d3 * t * t * t));
14 }
15
16 static void Main()
17 {
18 double ci = 0.95;
19 double zScore = ConfidenceToStdDev(ci);
20 Console.WriteLine($"{ci*100:F2}% ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರವು {zScore:F4} ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ");
21 }
22}
23
1package main
2
3import (
4 "fmt"
5 "math"
6)
7
8func confidenceToStdDev(confidenceInterval float64) float64 {
9 // ತರ್ಕದ ಹಿನ್ನಲೆಯಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ದೋಷ ಕಾರ್ಯವನ್ನು 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 ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ\n", ci*100, zScore)
22}
23
1import Foundation
2
3func confidenceToStdDev(_ confidenceInterval: Double) -> Double {
4 // ತರ್ಕದ ಹಿನ್ನಲೆಯಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ದೋಷ ಕಾರ್ಯವನ್ನು 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// ಉದಾಹರಣೆಯ ಬಳಕೆ:
14let ci = 0.95
15let zScore = confidenceToStdDev(ci)
16print(String(format: "%.2f%% ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರವು %.4f ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ", ci*100, zScore))
17
ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂತರಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಕಾರ್ಯದ ಖಚಿತತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸಲು, 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
[... ಇತರ ಬಳಕೆ ಪ್ರಕರಣಗಳು, ಪರ್ಯಾಯಗಳು, ಇತಿಹಾಸ, ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಗಳ ವಿಭಾಗಗಳು ...]
ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ
ಈ ಟೂಲ್ ಬಗ್ಗೆ ಅನುಮಾನಿಸುವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಫೀಡ್ಬ್ಯಾಕ್ ಟೋಸ್ಟ್ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ.
ಸಂಬಂಧಿತ ಉಪಕರಣಗಳು
ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ಹಂತಕ್ಕೆ ಉಪಯೋಗಿಸಬಹುದಾದ ಹೆಚ್ಚು ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ ಹೊಸ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಿರಿ