Varyans için bir ifade içeren aralıklara güvenmeye alışkın olduğunuzu söylediğinizde, popülasyonu karakterize eden iki parametre (biri ortalama ve diğeri varyans) hakkındaki bilgilerin örnek tarafından özetlendiği Gauss davasını düşünüyorsunuz. ortalama ve örnek sapması. Numune ortalaması popülasyon ortalamasını tahmin eder, ancak bunun kesinliği numune varyansı tarafından tahmin edilen popülasyon varyansına bağlıdır. Diğer taraftan, binom dağılımının sadece bir parametresi vardır - her bir denemede başarı olasılığı - ve bu parametre ile ilgili örnek tarafından verilen tüm bilgiler toplam no. birçok bağımsız denemenin başarısı. Popülasyon varyansı ve ortalaması bu parametre ile belirlenir.
πxn
Pr(X=x)=(nx)πx(1−π)n−x
veya daha az başarı olasılığı % 2.5'e düşene kadar değerini artırın : bu sizin üst sınırınızdır. veya daha fazla başarı olasılığı % 2.5'e düşene kadar azaltın : bu sizin alt sınırınızdır. (Ben bu konuda okumasını açık değil ise gerçekten bunu yapıyor denemenizi öneririz.) Ne değerlerini bulmaktır burada yapıyoruz yol açacak boş hipotezi olarak alınan ki onun (sadece) bir tarafından reddedildikten % 5 anlamlılık düzeyinde iki kuyruklu test. Uzun vadede, bu şekilde hesaplanan sınırlar, gerçekte gerçek değerini , zamanın en az% 95'ini kapsar.πxπxππ