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: Cell A की सील मज़बूती का प्रसरण
Cell A से पाउच की मज़बूती के 45 स्वतंत्र माप; संदर्भ CSV में Cell B के माप भी हैं।
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 Variance (χ²) 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। मानक विचलन की दिखाई गई पूरी परिशुद्धता बनाए रखें। कोई वर्कशीट कॉलम नहीं चुना जाता है।
Sample size (n) में 45 दर्ज करें।
Sample standard deviation (s) में 1.053112894079627 दर्ज करें।
4. विश्लेषण चलाएँ
Run analysis चुनें, फिर Results खोलें।
5। परिणामों की व्याख्या करें
पहचानें कि अंतराल किसका अनुमान देता है
Cell A से पाउच की मज़बूती के 45 स्वतंत्र माप; संदर्भ CSV में Cell B के माप भी हैं। चुना गया प्राचल प्रसरण (χ²) है।
अनुमान और सीमाएँ पढ़ें
प्रसरण का अनुमान 1.1091 N² है और उसका 95% अंतराल 0.7601–1.7697 N² है। प्रसरण मानक विचलन का वर्ग है।
व्याख्या स्पष्ट रखें
काई-वर्ग अंतराल समष्टि के सामान्य वितरण और प्रेक्षणों की स्वतंत्रता की मान्यता पर आधारित है। यह फैलाव का अनुमान देता है, समष्टि के औसत या अलग-अलग मापों की स्वीकार्य मज़बूती का नहीं।
निर्णय में अनिश्चितता का ध्यान रखें
गणना में फैलाव का वर्ग चाहिए, तो प्रसरण इस्तेमाल करें। न्यूटन में चर्चा के लिए उससे संबंधित मानक-विचलन अंतराल इस्तेमाल 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। विश्वास स्तर 0.95 का मतलब है कि अपनी मान्यताओं के अंतर्गत यह अंतराल विधि बार-बार लिए गए तुलनीय नमूनों में से 95% में समष्टि के स्थिर प्राचल को समाहित करती है। अनुमान नमूने पर आधारित मान है; निचली सीमा और ऊपरी सीमा उसकी अनिश्चितता दर्शाती हैं। विधि गणना बताती है। काई-वर्ग अंतराल समष्टि के सामान्य वितरण और प्रेक्षणों की स्वतंत्रता की मान्यता पर आधारित है। यह फैलाव का अनुमान देता है, समष्टि के औसत या अलग-अलग मापों की स्वीकार्य मज़बूती का नहीं।
| सांख्यिक | मान |
|---|---|
| प्राचल | प्रसरण (χ²) |
| विश्वास स्तर | 0.95 |
| अनुमान | 1.10905 |
| निचली सीमा | 0.760077 |
| ऊपरी सीमा | 1.76968 |
| विधि | काई-वर्ग |
6। रिपोर्ट बनाएँ
पूरी Confidence interval तालिका, चुना गया प्राचल, विश्वास स्तर, विधि और दर्ज सारांश रखें। काई-वर्ग अंतराल समष्टि के सामान्य वितरण और प्रेक्षणों की स्वतंत्रता की मान्यता पर आधारित है। यह फैलाव का अनुमान देता है, समष्टि के औसत या अलग-अलग मापों की स्वीकार्य मज़बूती का नहीं।
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।