অনুপাত এবং দ্বিপদী বিতরণ সহ নমুনার আকার নির্ধারণ করা

আমি সোকাল এবং রোহল্ফের বায়োমেট্রি এবং রোহল্ফ (3 ই) বইটি ব্যবহার করে কিছু পরিসংখ্যান শেখার চেষ্টা করছি। এটি 5 তম অধ্যায়ে একটি অনুশীলন যা সম্ভাবনা, দ্বিপদী বিতরণ এবং পইসন বিতরণকে অন্তর্ভুক্ত করে। এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

আমি বুঝতে পারি যে এই প্রশ্নের উত্তর তৈরির জন্য একটি সূত্র রয়েছে: তবে, এই সমীকরণটি এই পাঠ্যে নেই। আমি কেবল সম্ভাব্যতা, পছন্দসই আত্মবিশ্বাসের স্তর এবং দ্বিপদী বিতরণ জেনে কীভাবে নমুনার আকার গণনা করতে পারি তা জানতে চাই। এই বিষয়টিকে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য কি কোনও সংস্থান রয়েছে যা আমার দিকে ইঙ্গিত করা যেতে পারে? আমি গুগল চেষ্টা করেছি, তবে আমি এখন পর্যন্ত যা দেখেছি তার জন্য এই সমস্যায় আমার অ্যাক্সেস নেই এমন তথ্য দরকার।

n = \frac{4}{(\sqrt{p} - \sqrt{q})^{2}}

$n = \frac 4 {( \sqrt{p} - \sqrt{q} )^2}$

— হতবুদ্ধি
সূত্র

আপনি কি উত্তরটি বের করার জন্য কোনও যাত্রায় গাইড হতে চান বা উত্তরটি কেন দেওয়া হয়েছে তার ব্যাখ্যা সহ আপনি কেবল উত্তর দেওয়া পছন্দ করবেন?

— jboman

একটি ভ্রমণ সুন্দর শোনাচ্ছে। এটি কোনও শ্রেণীর জন্য নয় এবং উত্তর শেষে প্রশ্নের উত্তর দেওয়া হবে। আমি শুধু উত্তরটি জানার জন্য চিন্তা করি না - আমি এটি ইতিমধ্যে জানি! আমি অনেক বছর আগে একটি পরিসংখ্যান কোর্স নিয়েছি, কিন্তু আমি তখন এটির যথেষ্ট প্রশংসা করি নি। আমি এখনই তা প্রতিকার করার চেষ্টা করছি এবং সত্যই অন্তর্নিহিত নিদর্শনগুলি বুঝতে শুরু করি। আমি সাহায্যের প্রশংসা করব। এই বিভাগটি অন্যদের সাথে এই বিশেষ সমস্যাটি খাপ খায় না বলে মনে হয় এবং দ্বি-দ্বি বিতরণ বা তার উদাহরণ দেওয়া না থেকে পাঠ্যের তথ্য থেকে একটি সঠিক পদ্ধতির স্পষ্টভাবে (আমার কাছে) প্রদর্শিত হয় না।

— হতবাক

আমি এই প্রশ্নের একটি উত্তর উত্তর (আরও পড়ার দিকে পয়েন্টার সহ যেখানে প্রয়োজন হবে) পড়তে আগ্রহী।

— ঝুবার্ব

আসুন একটি কংক্রিট, সহজ উদাহরণ বিবেচনা করুন; আপনার প্যাথোজেন রয়েছে এমন ব্যক্তির 5 টি স্লাইড রয়েছে। এই ব্যক্তিটি প্যাথোজেন হিসাবে সঠিকভাবে সনাক্ত করতে আপনি ব্যর্থ হওয়ার সম্ভাবনা কী? একটি গোপন অনুমান হ'ল স্লাইডে প্যাথোজেনের উপস্থিতি / অনুপস্থিতি একই নমুনা থেকে নেওয়া অন্যান্য স্লাইডগুলিতে প্যাথোজেনের উপস্থিতি / অনুপস্থিতির থেকে স্বতন্ত্র।

— জোবোম্যান

এটি একটি সারিতে 5 টি মিথ্যা নেতিবাচক প্রাপ্তির সম্ভাবনা

— হ'ল

এটি 5 টি স্লাইডে মিথ্যা নেতিবাচক প্রাপ্তির সম্ভাবনা হবে:

(0.80) ^ 5 = 0.32768

আহ, সুতরাং 1% এর নীচে ভ্রান্ত নেতিবাচক সম্ভাবনা হ্রাস করতে আপনি করতে পারেন:

> x <- matrix(c(0), nrow=25)
> for(i in 1:25) x[i] = (0.8)^i
> x
             [,1]
 [1,] 0.800000000
 [2,] 0.640000000
 [3,] 0.512000000
 [4,] 0.409600000
 [5,] 0.327680000
 [6,] 0.262144000
 [7,] 0.209715200
 [8,] 0.167772160
 [9,] 0.134217728
 [10,] 0.107374182
 [11,] 0.085899346
 [12,] 0.068719477
 [13,] 0.054975581
 [14,] 0.043980465
 [15,] 0.035184372
 [16,] 0.028147498
 [17,] 0.022517998
 [18,] 0.018014399
 [19,] 0.014411519
 [20,] 0.011529215
 [21,] 0.009223372
 [22,] 0.007378698
 [23,] 0.005902958
 [24,] 0.004722366
 [25,] 0.003777893

এবং খুঁজে নিন যে মিথ্যা পজিটিভ রেট i = 21 এ 1% এরও কম।

গ্রেট! ধন্যবাদ। আমি বিশ্বাস করতে পারি না যে আমি এটি দেখিনি। আমি কোনও কারণে শর্তযুক্ত সমস্ত ধরণের সম্ভাবনাগুলি চেষ্টা করছিলাম। এটাকে সহজ রাখুন, বোকা ...

— হতবুদ্ধি
সূত্র

হ্যাঁ, কখনও কখনও সহজ সমস্যাগুলি সবচেয়ে কঠিন!

— jboman