Intervallo di confidenza delle differenze appaiate

Il prezzo delle chiamate API riuscite è la base pubblicata di $0.002 per elemento; l’input non valido non viene addebitato.

Come è definito l’intervallo di confidenza delle differenze appaiate

La media campionaria delle differenze è la stima puntuale del cambiamento medio. Per un livello di confidenza bilaterale 1 meno alfa—più spesso 0.95, così alfa vale 0.05—il valore critico è il quantile superiore (1 meno alfa su 2) della distribuzione t di Student con n meno uno gradi di libertà. Il margine di errore è quel valore critico per l’errore standard, e l’intervallo va dalla media delle differenze meno il margine alla media più il margine. Quando tutte le differenze sono identiche la DS campionaria è zero, il margine collassa a zero e l’intervallo è un unico punto in quel cambiamento costante—ancora un caso degenerato valido, non un errore. Quando n è grande il valore critico t si avvicina al familiare z normale, ma questo strumento usa sempre il quantile t esatto a campione finito affinché i piccoli dataset di classe restino onesti. Si parta da n coppie abbinate (prima_i, dopo_i). La differenza appaiata di ciascun soggetto è d_i uguale a dopo_i meno prima_i. Quella sola trasformazione rimuove le baseline a livello di soggetto e lascia un problema a un campione sulla media dei valori d_i. La deviazione standard campionaria s_d usa il divisore non distorto n meno uno, la scelta usuale per gli intervalli di inferenza. L’errore standard della media delle differenze è allora s_d diviso per la radice quadrata di n.

Cosa invia Lei e cosa ottiene in risposta

Ogni serie richiede almeno due coppie affinché i gradi di libertà siano almeno uno. La confidenza opzionale è una frazione in (0, 1) con predefinito 0.95; valori come 95 sono accettati come percentuali e convertiti in 0.95. Se i due array differiscono in lunghezza, la richiesta viene rifiutata con un messaggio che le serie appaiate devono avere uguale lunghezza, perché troncare o riempire in silenzio inventerebbe o eliminerebbe soggetti. Restituisce anche l’array differences pulito così Lei può verificare ogni residuo dopo meno prima, più una breve stringa di formula che riafferma l’identità da manuale. Controlli classici includono un rialzo di cinque coppie di circa due unità per soggetto, una piccola lista di perdita di peso pre/post e una discrepanza deliberata di lunghezze che deve fallire. Invii due array obbligatori di uguale lunghezza con numeri finiti: before per le misure di baseline e after per le misure di follow-up. Il motore accetta anche alias di aula pretest e posttest, baseline e followup, e nomi brevi x/y o a/b per le due serie. Campi mancanti, stringhe vuote, NaN, Infinity, meno di due coppie e confidenza fuori intervallo falliscono con invalid_input e non vengono addebitati. In caso di successo la risposta include il conteggio di coppie n, mean_difference, sd_difference, se_difference, i gradi di libertà df, la confidenza e l’alfa risolti, il valore t_critical, il margin_of_error e i limiti ci_lower e ci_upper. Colleghi il modulo gratuito del browser per compiti e demo, poi chiami lo stesso contratto da script quando serve intervalli massivi per molte colonne appaiate sotto un’unica forma JSON. Il prezzo API delle chiamate riuscite è la base pubblicata di $0.002 per elemento.

Dove gli intervalli di differenze appaiate compaiono nel lavoro reale

I corsi di statistica delle superiori e dell’università assegnano di continuo quiz pre/post, studi di dieta ed esercizi «stessi soggetti misurati due volte»; un unico oracolo affidabile che restituisce JSON pulito accelera la correzione senza consultare tabelle t a mano. Poiché questa capacità è un motore parse puro, il prezzo API è la base pubblicata di $0.002 per elemento riuscito e la validazione fallita non consuma saldo.