Unterstützte Konfidenzintervalle
In der Lists & Spreadsheet-Applikation stehen die folgenden Konfidenzintervalle zur Verfügung. Weitere Informationen zu diesen Funktionen finden Sie im TI-Nspire™-Handbuch.
z-Intervall (zInterval)
Berechnet ein Konfidenzintervall für einen unbekannten Populationsmittelwert m, wenn die Populations-Standardabweichung s bekannt ist. Das berechnete Konfidenzintervall ist abhängig vom benutzerdefinierten Konfidenzniveau.
Dieser Test ist hilfreich bei der Frage, wie weit ein Stichproben-Mittelwert von einem Populations-Mittelwert abweichen kann, bevor eine signifikante Abweichung angezeigt wird.
t-Intervall (tInterval)
Berechnet ein Konfidenzintervall für einen unbekannten Populationsmittelwert m, wenn die Populations-Standardabweichung s unbekannt ist. Das berechnete Konfidenzintervall ist abhängig vom benutzerdefinierten Konfidenzniveau.
Sie können diesen Test verwenden, um zu untersuchen, ob das mit einem Konfidenzintervall verbundene Konfidenzniveau den in der Hypothese angenommenen Wert enthält. Wie beim z-Intervall, hilft dieser Test bei der Frage, wie weit ein Stichproben-Mittelwert bei einem unbekannten Populationsmittelwert von diesem Populationsmittelwert entfernt liegen kann, bevor eine signifikante Abweichung angezeigt wird.
2-Stichproben-z-Intervall (zInterval_2Samp)
Berechnet ein Konfidenzintervall für die Differenz zwischen zwei Populationsmittelwerten (m1Nm2), wenn beide Populations-Standardabweichungen (s1 und s2) bekannt sind. Das berechnete Konfidenzintervall ist abhängig vom benutzerdefinierten Konfidenzniveau.
Mit diesem Test können Sie ermitteln, ob es eine statistische Signifikanz zwischen den Mittelwerten zweier Stichproben derselben Population gibt. Mit diesem Test können Sie beispielsweise ermitteln, ob eine Signifikanz zwischen dem Mittelwert des Hochschul-Aufnahmetests weiblicher Schüler und dem Mittelwert des Hochschul-Aufnahmetests männlicher Schüler derselben Hochschule besteht.
2-Stichproben-t-Intervall (tInterval_2Samp)
Berechnet ein Konfidenzintervall für die Differenz zwischen zwei Populationsmittelwerten (m1Nm2), wenn beide Populations-Standardabweichungen (s1 und s2) unbekannt sind. Das berechnete Konfidenzintervall ist abhängig vom benutzerdefinierten Konfidenzniveau.
Mit diesem Test können Sie ermitteln, ob es eine statistische Signifikanz zwischen den Mittelwerten zweier Stichproben derselben Population gibt. Er wird anstelle des z-Konfidenzintervalls für 2 Stichproben in Situationen verwendet, bei denen die Population zum Messen zu groß ist, um die Standardabweichung zu bestimmen.
1-Prop-z-Interval (zInterval_1Prop)
Berechnet ein Konfidenzintervall für einen unbekannten Anteil an Erfolgen. Als Eingabe werden der Erfolgszähler in Stichprobe x und der Beobachtungszähler in Stichprobe n verwendet. Das berechnete Konfidenzintervall ist abhängig vom benutzerdefinierten Konfidenzniveau.
Mit diesem Test können Sie die Wahrscheinlichkeit einer angegebenen Erfolgshäufigkeit ermitteln, die bei einer angegebenen Anzahl von Versuchen erwartet werden kann. So würden beispielsweise Casino-Analysatoren diesen Test verwenden, um zu bestimmen, ob beobachtete Auszahlungen für einen Münzspielautomaten eine gleichmäßige Auszahlungsrate zeigen.
2-Prop-z-Interval (zInterval_2Prop)
Berechnet ein Konfidenzintervall für die Differenz zwischen den Erfolgsraten in zwei Populationen (p1-p2). Als Eingabe wird der Erfolgszähler in jeder Stichprobe (x1 und x2) und der Beobachtungszähler in jeder Stichprobe (n1 und n2 verwendet. Das berechnete Konfidenzintervall ist abhängig vom benutzerdefinierten Konfidenzniveau.
Mit diesem Test können Sie ermitteln, ob zwei Erfolgsraten aufgrund anderer Gründe als Stichproben-Fehler oder Standard-Abweichung voneinander abweichen. So kann ein Wettspieler diesen Test beispielsweise nutzen, um zu ermitteln, ob es langfristig von Vorteil ist, nur ein Spiel oder an einem Automaten zu spielen anstatt an einem anderen.
t-Intervalle bei linearen Regressionen (LinRegtIntervals)
Berechnet ein t-Konfidenzintervall mit linearer Regression für den Steigungskoeffizienten b Wenn das Konfidenzintervall den Wert 0 enthält, ist dies ein ungenügender Nachweis für eine lineare Beziehung der Daten.
Mehrfachregressionsintervalle (MultRegIntervals)
Ermittelt durch Mehrfachregression ein Vorhersagekonfidenzintervall für das berechnete y und die Konfidenz für y.