ऐप के कमांड, वर्कशीट के पहचानकर्ता और उदाहरण डेटा के मान अपने मूल रूप में हैं। स्क्रीनशॉट, चार्ट और डाउनलोड अंग्रेज़ी में हैं। वैज्ञानिक उदाहरणों में मूल दशमलव बिंदु और हज़ारों के लिए अल्पविराम सुरक्षित हैं; वेबसाइट की कीमतें और गिनती स्थानीय स्वरूप में दिखाई जाती हैं।
उदाहरण: प्रति संचालन घंटे पैकेजिंग के ठहराव
210 संचालन घंटों में 96 ठहराव, जो समय में एक-दूसरे पर न चढ़ने वाली 30 अवधियों में दर्ज किए गए।
अध्ययन का संदर्भ डेटा डाउनलोड करें (CSV)यही उदाहरण Help में है। CSV दिए गए अध्ययन का संदर्भ है। जाँचे गए सारांश Inputs में हाथ से दर्ज करें; CSV आयात करने से इस कैलकुलेटर के फ़ील्ड नहीं भरते हैं। इनपुट पहले से भरने के लिए Help में Open example in a practice copy इस्तेमाल करें।
1. कार्यक्षेत्र बनाएँ
साइडबार में Basic Statistics खोलें और Confidence Intervals चुनें। विश्लेषण बनाएँ, उसे नाम दें, New blank worksheet चुनें और फिर Create analysis चुनें।
2. अंतराल चुनें
Inputs में Parameter के लिए Poisson rate चुनें। 95% अंतराल के लिए Confidence level (0–1) में 0.95 दर्ज करें।
3. सारांश दर्ज करें
Summarized data में नीचे दिए मान दर्ज करें। कोई वर्कशीट कॉलम नहीं चुना जाता है।
Number of events में 96 दर्ज करें।
Total exposure में 210 दर्ज करें।
4. विश्लेषण चलाएँ
Run analysis चुनें, फिर Results खोलें।
5। परिणामों की व्याख्या करें
पहचानें कि अंतराल किसका अनुमान देता है
210 संचालन घंटों में 96 ठहराव, जो समय में एक-दूसरे पर न चढ़ने वाली 30 अवधियों में दर्ज किए गए। चुना गया प्राचल Poisson दर है।
अनुमान और सीमाएँ पढ़ें
अनुमानित दर 96/210 = 0.4571 ठहराव प्रति संचालन घंटा है। सटीक नाममात्र 95% अंतराल 0.3703–0.5583 ठहराव प्रति घंटा है।
व्याख्या स्पष्ट रखें
कुल एक्सपोज़र संचालन के घंटे हैं, अवधियों की संख्या नहीं। अंतराल उपयुक्त Poisson घटना प्रक्रिया की मान्यता पर आधारित है; बदलती दरें या समूहों में होने वाली घटनाएँ इस मॉडल का उल्लंघन कर सकती हैं।
निर्णय में अनिश्चितता का ध्यान रखें
बदलती परिस्थितियों या एक साथ कई ठहराव होने के लिए अवधियाँ जाँचें। दरों की तुलना केवल एक जैसी एक्सपोज़र इकाइयों और तुलनीय संचालन के साथ करें।
और जानकारी: परिणाम का हर खंड पढ़ें
परिणामों की पूरी तालिकाओं में Help की तरह छह सार्थक अंक हैं।
विश्वास अंतराल
प्राचल समष्टि की राशि का नाम बताता है। नाममात्र विश्वास स्तर 95% है। Poisson मॉडल के अंतर्गत गिनती पर आधारित इस सटीक विधि की कवरेज कम से कम इस स्तर की होती है; असतत गिनतियों के कारण यह अधिक हो सकती है। अनुमान नमूने पर आधारित मान है; निचली सीमा और ऊपरी सीमा उसकी अनिश्चितता दर्शाती हैं। विधि गणना बताती है। कुल एक्सपोज़र संचालन के घंटे हैं, अवधियों की संख्या नहीं। अंतराल उपयुक्त Poisson घटना प्रक्रिया की मान्यता पर आधारित है; बदलती दरें या समूहों में होने वाली घटनाएँ इस मॉडल का उल्लंघन कर सकती हैं।
| सांख्यिक | मान |
|---|---|
| प्राचल | Poisson दर |
| विश्वास स्तर | 0.95 |
| अनुमान | 0.457143 |
| निचली सीमा | 0.370287 |
| ऊपरी सीमा | 0.55825 |
| विधि | सटीक (काई-वर्ग) |
6। रिपोर्ट बनाएँ
पूरी Confidence interval तालिका, चुना गया प्राचल, विश्वास स्तर, विधि और दर्ज सारांश रखें। कुल एक्सपोज़र संचालन के घंटे हैं, अवधियों की संख्या नहीं। अंतराल उपयुक्त Poisson घटना प्रक्रिया की मान्यता पर आधारित है; बदलती दरें या समूहों में होने वाली घटनाएँ इस मॉडल का उल्लंघन कर सकती हैं।
चुनें: Add to report पूरे हो चुके विश्लेषण से। खोलें: Choose individual items and advanced options —तालिकाएँ और चार्ट चुनने के लिए; फिर चुनें: Add to draft। छिपाए गए आइटम सहेजे गए विश्लेषण में बने रहते हैं।
रिपोर्ट को नाम दें और अध्ययन का उद्देश्य तथा अपनी व्याख्या जोड़ें। चुनें: Save, फिर देखें: Preview, और फिर इस्तेमाल करें: Export → Download HTML। नीचे दिए गए उदाहरण में चुनी गई पूरी सामग्री है, जिसमें एक स्क्रीन से आगे के परिणाम भी शामिल हैं।