자신. 규범
신뢰 구간은 값의 범위입니다. 샘플 평균 x는 이 범위의 중심에 있고 범위는 x ± CONFIDENCE.NORM입니다. 예를 들어 x가 메일을 통해 주문된 제품에 대한 배달 시간의 샘플 평균인 경우 x는 신뢰도를 ±. NORM은 모집단의 범위입니다. 모집단 평균인 μ0의 경우, 이 범위에서 표본 평균을 x보다 μ0에서 더 많이 얻을 확률은 알파보다 크며, 모집단 평균인 μ0의 경우 이 범위가 아닌 경우 x보다 μ0 이상에서 표본 평균을 얻을 확률이 알파보다 작습니다. 즉, 모집단 평균이 μ0이라는 가설의 유의 수준 알파에서 x, standard_dev 및 크기를 사용하여 두 꼬리 테스트를 구성한다고 가정합니다. 그런 다음 μ0이 신뢰 구간에 있으면 해당 가설을 거부하지 않으며 μ0이 신뢰 구간에 없는 경우 해당 가설을 거부합니다. 신뢰 구간을 사용하면 다음 패키지가 신뢰 구간에 있는 배달 시간이 소요될 확률 1 - 알파가 있음을 유추할 수 없습니다.
구문
CONFIDENCE.NORM(alpha,standard_dev,size)
매개 변수
| 용어 | 정의 |
|---|---|
| 알파 | 신뢰도 수준을 계산하는 데 사용되는 중요도 수준입니다. 신뢰 수준이 100*(1 - alpha)%와 같거나, 즉 0.05의 알파는 95% 신뢰 수준을 나타냅니다. |
| standard_dev | 데이터 범위에 대한 모집단 표준 편차이며 알려진 것으로 간주됩니다. |
| standard_dev,크기 | 샘플 크기입니다. |
반환 값
값 범위
설명
숫자가 아닌 인수가 있으면 CONFIDENCE입니다. NORM은 #VALUE 반환합니다! 오류 값입니다.
알파 ≤ 0 또는 알파 ≥ 1이면 CONFIDENCE입니다. NORM은 #NUM 반환합니다! 오류 값입니다.
standard_dev ≤ 0이면 신뢰도입니다. NORM은 #NUM 반환합니다! 오류 값입니다.
크기가 정수가 아니면 반올림됩니다.
크기 < 가 1이면 CONFIDENCE입니다. NORM은 #NUM 반환합니다! 오류 값입니다.
알파가 0.05라고 가정하는 경우 표준 표준 곡선(1 - alpha) 또는 95% 아래의 영역을 계산해야 합니다. 이 값은 ± 1.96입니다. 따라서 신뢰 구간은 다음과 같습니다.
$$\overline{x} \pm 1.96 \bigg( \frac{\sigma}{\sqrt{n}} \bigg) $$
이 함수는 계산 열 또는 RLS(행 수준 보안) 규칙에서 사용되는 경우 DirectQuery 모드에서 사용할 수 없습니다.