"ত্রুটির মার্জিন" কী তা নিয়ে সর্বজনীনভাবে অনুসরণ করা কোন কনভেনশন নেই তবে আমি মনে করি (যেমন আপনি লক্ষ্য করেছেন) এটি প্রায়শই অনুমানের মূল স্কেল বা শতাংশ হিসাবে একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের ব্যাসার্ধ হিসাবে ব্যবহৃত হয় একটি অনুমান। কখনও কখনও এটি "স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি" এর প্রতিশব্দ হিসাবে ব্যবহৃত হয়, তাই আপনার সতর্কতা অবলম্বন করা উচিত যে আপনি যখন এটি ব্যবহার করবেন তখন আপনার অর্থ কী তা বোঝা উচিত।
একটি "আস্থা ব্যবধান" নেই তার অর্থ নিয়ে সার্বজনীন কনভেনশন আছে। এটি মূলত একটি অনুমানের প্রক্রিয়া দ্বারা উত্পাদিত সম্ভাব্য অনুমানের পরিসীমা যা, সময়ের X% (সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত 95%) অনুমান করা প্যারামিটারের আসল মান ধারণ করে। "প্রসেস" এর এই ধারণাটি যা সময়ের বেশিরভাগ X% উত্পাদন করে তা কিছুটা স্ব-স্বজ্ঞাত এবং বেইসিয়ান অনুমানের "বিশ্বাসযোগ্যতা অন্তর" এর সাথে মিশ্রিত না হওয়া , যা আরও স্বজ্ঞাত সংজ্ঞাযুক্ত, তবে এটি বহুল ব্যবহৃত আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের মতো নয়।
আপনার প্রকৃত উদ্ধৃতিটি কিছুটা অগোছালো এবং বর্ণিত হিসাবে কিছু ছোট ফিক্সিংয়ের প্রয়োজন। আমি "মার্জিন" শব্দটির এই অতিরিক্ত ব্যবহার এড়াতে এবং "ত্রুটি বারগুলি" এর পক্ষে চাই। তাই:
"আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলি প্রাসঙ্গিক স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি দ্বারা গুণিত এবং গ্রাফগুলিতে ত্রুটি বার হিসাবে দেখানো হয় বলে অনুমান করা হয়" "
(এটি আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলি গণনা করার জন্য এটি একটি ভাল উপায়, যা আপনার মডেল ইত্যাদির উপর নির্ভর করে এবং প্রাসঙ্গিক নয়) এই প্রশ্নটি একদিকে ফেলে।
পরিভাষা সম্পর্কে চূড়ান্ত মন্তব্য - আমি "স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি" পছন্দ করি না, যার অর্থ "অনুমানের প্রমিত বিচ্যুতি"; বা সাধারণভাবে "নমুনা ত্রুটি" - আমি "ত্রুটি" না দিয়ে এলোমেলোভাবে এবং পরিসংখ্যানের বৈকল্পিকতার দিক থেকে চিন্তা করতে পছন্দ করি। তবে আমি উপরে "স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি" শব্দটি ব্যবহার করতে গিয়ে পিছিয়ে পড়েছি কারণ এটি আমার ধারণা যে এটি এত বেশি ব্যবহৃত হয়।