CONFIDENCE.NORM
信頼区間は値の範囲です。 サンプル平均 x はこの範囲の中心にあり、範囲は x ± CONFIDENCE.NORMです。 たとえば、x がメールを通じて注文された製品の配送時間のサンプル平均である場合、x ± CONFIDENCE.NORMは母集団平均の範囲です。 この範囲の母集団平均μ0の場合、μ0からxより遠い範囲で標本平均を得る確率はαより大きくなります。母集団平均 μ0 の場合、この範囲ではなく、x より μ0 より遠い範囲のサンプル平均を取得する確率は α より小さくなります。 言い換えると、x、standard_dev、およびサイズを使用して、母集団平均が μ0 であるという仮説の有意水準 α で両側検定を構築するとします。 次に、μ0 が信頼区間にある場合、その仮説を拒否せず、μ0 が信頼区間にない場合は、その仮説を拒否します。 信頼区間では、次のパッケージが信頼区間内の配送時間を要する確率が 1 – アルファであると推測することはできません。
構文
CONFIDENCE.NORM(alpha,standard_dev,size)
パラメーター
用語 | 定義 |
---|---|
alpha |
信頼度レベルの計算に使用される有意水準。 信頼レベルは 100*(1 - α)%に等しいか、つまり、0.05 のアルファは 95% の信頼レベルを示します。 |
standard_dev |
データ範囲の母集団標準偏差であり、既知であると見なされます。 |
standard_dev,size |
サンプル サイズ。 |
戻り値
値の範囲
備考
引数に数値以外の値を指定すると、CONFIDENCE.NORM は
#VALUE!
エラー値を返します。alpha ≤ 0
またはalpha ≥ 1
の場合、CONFIDENCE.NORM は#NUM!
エラー値を返します。standard_dev ≤ 0
場合、CONFIDENCE.NORM は#NUM!
エラー値を返します。size
が整数でない場合は、丸められます。size < 1
場合、CONFIDENCE.NORM は#NUM!
エラー値を返します。アルファが 0.05 であると仮定する場合は、標準正規曲線の下の面積 (1 - アルファ) または 95% を計算する必要があります。 この値は 1.96 ±です。 したがって、信頼区間は次のようになります。
$$\overline{x} \pm 1.96 \bigg( \frac{\sigma}{\sqrt{n}} \bigg) $$
この関数は、計算列または行レベル セキュリティ (RLS) 規則で使用する場合、DirectQuery モードでは使用できません。