추정을 위한 표본 크기에 대한 방법 및 공식

원하는 방법 또는 공식을 선택하십시오.

평균(정규)

표준 편차를 알고 있음

모집단 표준 편차를 알고 있는 경우 정규 분포의 평균에 대한 신뢰 구간은 다음과 같습니다.

오차 한계:

n을 계산하려면:

표준 편차를 모르고 있음

모집단 표준 편차를 모르고 있는 경우 정규 분포의 평균에 대한 신뢰 구간은 다음과 같습니다.

오차 한계:

n을 구하려면 다음과 같은 최소 n을 계산합니다.

표기법

용어설명
표본 평균
zα/2 1- α /2에서 표준 정규 분포의 역 누적 확률, α = 1 - 신뢰 수준/100
σ 모집단 표준 편차(알고 있다고 가정)
n 표본 크기
ME오차 한계
t α/2 1-α/2에서 자유도가 n-1인 t 분포의 역 누적 확률
S 계획 값

비율(이항)

하한

상한

구간 (PL, PU)은 p의 약 100(1 – α)% 신뢰 구간입니다.

참고

x = 0 또는 x = n인 경우 Minitab에서는 단측 신뢰 구간만 계산합니다.

오차 하한은 −1 × (신뢰 하한)과 같습니다. 오차 상한은 신뢰 상한과 같습니다.
n을 구하려면 다음과 같은 최소 n을 계산합니다.
(P – PL) ≤ ME 및 (PU – P) ≤ ME, 여기서 P = 계획 값 비율.

표기법

용어설명
v1(하한) 2x
v2(하한) 2(nx + 1)
v1(상한)2(x + 1)
v2(상한)2(nx)
x 사건 발생 횟수
n 시행 횟수
F 자유도가 v1v2인 F 분포의 상위 α/2 점

비율 및 평균(포아송)

공식

포아송 분포의 비율 또는 평균에 대한 신뢰 하한은 다음과 같습니다.

포아송 분포의 비율 또는 평균에 대한 신뢰 상한은 다음과 같습니다.

오차 하한은 −1 × (신뢰 하한)과 같습니다. 오차 상한은 신뢰 상한과 같습니다.

n을 구하려면 다음과 같은 최소 n을 계산합니다.

(SSL) ≤ ME 및 (SUS) ≤ ME

표기법

용어설명
n 표본 크기
t 관측치의 길이, 포아송 평균의 경우 길이 = 1
s 포아송 공정의 전체 발생 횟수
χ2p, x 자유도가 p인 카이-제곱 분포의 상위 x 백분위수 점, 여기서 0 < x < 1
S 계획 값
ME오차 한계

분산 및 표준 편차(정규)

공식

정규 분포의 분산에 대한 신뢰 하한은 다음과 같습니다.
정규 분포의 분산에 대한 신뢰 상한은 다음과 같습니다.

표준 편차의 신뢰 구간을 구하려면 위 방정식의 제곱근을 취하십시오.

오차 하한은 −1 × (신뢰 하한)과 같습니다. 오차 상한은 신뢰 상한과 같습니다.

분산에 대한 n을 구하려면 다음과 같은 최소 n을 계산하십시오.

(S2S2L) ≤ ME 및 (S2US2) ≤ ME

표준 편차에 대한 n을 구하려면 다음과 같은 최소 n을 계산하십시오.

(SSL) ≤ ME 및 (SUS) ≤ ME

표기법

용어설명
n 표본 크기
s2 표본 분산
Χ2 p 자유도가 (n – 1)인 카이-제곱 분포의 상위 100p번째 백분위수 점
S 계획 값
ME오차 한계
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