单样本 Poisson 率的功效和样本数量 输入数据

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通过完成以下步骤来指定用于功效和样本数量计算的数据。

  1. 为以下功效函数变量中的两个变量指定值。将想要计算的变量留空。
    • 样本数量输入您需要的样本数量。要评估不同样本数量的效应,请输入多个值。样本数量越大,检验检测到差值的功效越大。
      提示

      如果您在字段中输入多个值,请使用空格分隔这些值。您还可以使用简短表示法来指示多个值。例如,可以输入 10:40/5 来指示从 10 到 40 且按 5 递增的样本数量。

    • 比较率输入一个或多个在意义上不同于假设 Poisson 率的率。通常,比较率与假设率之间的差值是对于您的应用有实际意义的最小差值。

      例如,分析员输入 43 和 53 来确定每小时的事务数与假设率 48 之间的差值是否至少为 5。

    • 功效值输入一个或多个值以指定当确实存在差值时,检验检测到每个比较率和假设率之差的概率。 常用值为 0.8 和 0.9。例如,分析员输入 0.9,这样,当每小时的事务数与目标(假设率)存在实际差异时,检验检测到二者之间差值的概率为 90%。
  2. 假设 Poisson 率中输入值。 假设 Poisson 率定义原假设(H0:λ = λ0)。请将此值视为目标值或参考值。例如,分析员输入 48 作为假设率来确定每小时的事务数是否不同于 48(H0:λ = 48)。
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