প্রান্তিক স্তরটি এমনভাবে বেছে নেওয়া হয়েছে যে এটি হাইপারজ্যামিতিক বিতরণের ( √) রূপান্তরকে নিশ্চিত করে এর এসডি),দ্বি দ্বিবিতরণের পরিবর্তে (প্রতিস্থাপনের সাথে নমুনার জন্য) একটি সাধারণ বিতরণে (এটি কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ উপপাদ্য, উদাহরণস্বরূপ দেখুন,নরমাল কার্ভ, কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ উপপাদ্য এবং মার্কোভ এবং চেবিচেভের অসাম্যতা) র্যান্ডম ভেরিয়েবল)। অন্য কথায়, যখনএন/এন≤0.05(অর্থাত্এন এরতুলনায়এন'খুব বড়' নয়), এফপিসি নিরাপদে উপেক্ষা করা যেতে পারে; একটি সংশোধিতN এরজন্যআলাদা আলাদাএনদিয়ে কীভাবে সংশোধন ফ্যাক্টরটি বিকশিত হয় তা দেখতে সহজ:এন=10,000 সহ, আমাদেরএফপিসি=এন- এনএন- 1----√এন / এন≤ 0.05এনএনএনএনএন= 10 , 000 যখন এন = 10 যখন এফপিসি = .3162 যখন এন = 9 , 000 হয় । যখন এন → ∞ , এফপিসি 1 এ পৌঁছে যায় এবং আমরা প্রতিস্থাপনের সাথে নমুনার পরিস্থিতি (যেমন, অসীম জনসংখ্যার মতো) এর কাছাকাছি থাকি।এফপিসি = .9995n = 10এফপিসি = .3162এন = 9 , 000এন→ ∞
এই ফলাফলগুলি বুঝতে, একটি ভাল সূচনা পয়েন্ট হ'ল স্যাম্পলিং তত্ত্বের কয়েকটি অনলাইন টিউটোরিয়ালগুলি পড়া যেখানে প্রতিস্থাপন ছাড়াই নমুনা করা হয় ( সাধারণ এলোমেলো নমুনা )। ননপ্যারমেট্রিকের পরিসংখ্যান সম্পর্কিত এই অনলাইন টিউটোরিয়ালের মোট প্রত্যাশা এবং বৈচিত্র্য গণনা করার জন্য একটি চিত্র রয়েছে।
এনএন- 1এনএন- 1এস2σ2
অনলাইন রেফারেন্স হিসাবে, আমি আপনাকে পরামর্শ দিতে পারেন