WorksheetFunction.Confidence(Double, Double, Double) Méthode
Définition
Important
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Renvoie une valeur que vous pouvez utiliser pour construire un intervalle de confiance pour une moyenne de population.
public:
double Confidence(double Arg1, double Arg2, double Arg3);public double Confidence (double Arg1, double Arg2, double Arg3);Public Function Confidence (Arg1 As Double, Arg2 As Double, Arg3 As Double) As DoubleParamètres
- Arg1
- Double
Niveau de précision utilisé pour calculer le niveau de confiance. Le niveau de confiance est égal à 100*(1 - alpha)%, ou en d’autres termes, un alpha de 0,05 indique un niveau de confiance de 95 %.
- Arg2
- Double
L’écart-type de population pour la plage de données, supposé être connu.
- Arg3
- Double
La taille de l’échantillon.
Retours
Remarques
Important : cette fonction a été remplacée par une ou plusieurs nouvelles fonctions qui peuvent offrir une meilleure précision et dont les noms reflètent mieux leur utilisation. Cette fonction est toujours disponible pour assurer la compatibilité avec les versions antérieures d'Excel. Toutefois, si la compatibilité descendante n'est pas requise, vous devriez envisager d'utiliser les nouvelles fonctions à partir de maintenant, car elles décrivent plus précisément leur usage. Pour plus d’informations sur les nouvelles fonctions, consultez les Confidence_Norm(Double, Double, Double) méthodes et Confidence_T(Double, Double, Double) .
L’intervalle de confiance est une plage de valeurs. La moyenne de votre exemple, x, se trouve au centre de cette plage et la plage est x ± Confiance. Par exemple, si x est la moyenne des délais de livraison des produits commandés par la poste, x ± Confiance est une plage de moyennes de remplissage. Pour toute moyenne de population, μ0, dans cette plage, la probabilité d’obtenir une moyenne d’échantillon plus éloignée de μ0 que x est supérieure à alpha ; pour toute moyenne de population, μ0, non comprise dans cette plage, la probabilité d’obtenir une moyenne d’échantillon plus éloignée de μ0 que x est inférieure à alpha. En d’autres termes, supposons que nous utilisons x, standard_dev et la taille pour construire un test à deux extrémités au niveau de précision alpha de l’hypothèse que la moyenne de la population est μ0. Ensuite, nous ne rejetterons pas cette hypothèse si μ0 est dans l’intervalle de confiance et rejetons cette hypothèse si μ0 n’est pas dans l’intervalle de confiance. L’intervalle de confiance ne nous permet pas de déduire qu’il existe une probabilité 1 – alpha que notre prochain colis aura un temps de livraison compris dans l’intervalle de confiance.
Si un argument n’est pas numérique, Confiance génère une erreur.
Si alpha ≤ 0 ou alpha ≥ 1, Confiance génère une erreur.
Si standard_dev ≤ 0, Confiance génère une erreur.
Si taille n’est pas un entier, il est tronqué.
Si la taille < est 1, La confiance génère une erreur.
Si nous supposons qu’alpha est égal à 0,05, nous devons calculer la zone sous la courbe normale standard égale à (1 - alpha) ou 95 %. Cette valeur est ± 1.96. L’intervalle de confiance est donc :
Figure 1 : Intervalle de confiance