편향되지 않은 점 추정치는 모집단 평균 또는 모집단 비율과 같은 모집단 추정치를 예측하기에 충분하지 않은 경우가 많습니다. 이 시나리오에서는 신뢰 구간이 사용됩니다. 신뢰 구간은 표본 비율과 유사한 추정치입니다. 그러나 단일 값인 점 추정치와 달리 신뢰 구간에는 값 범위가 포함됩니다. 이러한 값에는 신뢰 한계라고 하는 하한과 상한이 있으며 각각 L1 및 L2로 지정할 수 있습니다.
신뢰 구간은 -L1로 표시되고, 그 뒤에 표본 비율 또는 표본 평균과 같은 점 추정치, L2가 뒤따릅니다. 신뢰 한계는 다음과 같이 계산할 수 있습니다.
L1 = 포인트 추정치 – 오차 한계, E
L2 = 포인트 추정치 + 오차 한계, E
신뢰 구간을 사용하면 연구자가 모집단 모수의 실제 값을 예측할 때 점 추정치의 불확실성을 결정할 수 있습니다. 즉, 신뢰 구간이 좁아질수록 모집단 모수의 실제 값을 예측할 때 점 추정치의 정확도가 증가합니다.
또한 신뢰 수준은 신뢰 구간에 모집단 모수가 포함되어 있는지 확인하는 데 사용됩니다. 신뢰 수준에 대한 일반적인 선택은 90%, 95% 및 99%입니다.
Transcript
편향되지 않은 점 추정치가 주어진 모집단 매개변수(예: 모집단 비율 또는 평균)를 정확하게 예측하기에 항상 충분한 것은 아닙니다.
따라서 모집단 모수를 더 잘 판단하기 위해 표본 데이터 분포에서 값 범위를 추출하여 모집단 모수의 실제 값을 추정할 수 있습니다.
이 범위를 구간 추정치라고 하며, 일반적으로 신뢰 구간이라고 합니다.
점 추정치와 달리, 신뢰 구간은 두 개의 한계(일반적으로 신뢰 한계라고 하는 하한 한계와 높은 한계) 내의 값 범위를 생성합니다.
모집단 비율에 대한 신뢰 구간은 계산된 하한을 작성한 다음 인구 비율을 작성한 다음 계산된 상한을 작성하여 나타낼 수 있습니다.
이 방정식에서 는 샘플 비율이고, 은 인구 비율이고 E는 오차 한계입니다.
간단히 말해서 ± E로 표현될 수도 있습니다.
신뢰 구간은 모수 모수의 실제 값을 예측하는 모수 추정치의 불확실성을 나타냅니다. 즉, 신뢰 구간이 좁을수록 추정치가 더 정확합니다.