Der Vorhersageintervallrechner ist ein leistungsstarkes Tool für Statistiken um einen Bereich abzuschätzen, in den eine zukünftige Beobachtung oder ein zukünftiger Datenpunkt wahrscheinlich fallen wird. Es liefert ein statistisches Maß für die mit einer Vorhersage verbundene Unsicherheit unter Berücksichtigung der Variabilität der Daten.
Formel des Vorhersageintervallrechners
Das Vorhersageintervall wird anhand der folgenden Formel berechnet:
Prediction Interval = Mean ± (Z * (Standard Deviation / √n))
Kennzahlen:
- Bedeuten: Der Mittelwert oder Durchschnitt Ihrer Daten.
- Z: Der Z-Score, der Ihrem gewünschten Konfidenzniveau entspricht. Für ein 95 %-Konfidenzintervall ist Z beispielsweise 1.96.
- Standardabweichung: Die Standardabweichung Ihrer Daten.
- n: Die Stichprobengröße.
Diese Formel berücksichtigt Haupt statistische Parameter, um ein zuverlässiges Vorhersageintervall bereitzustellen.
Tabelle mit allgemeinen Begriffen
Um Benutzern zu helfen und den Rechner benutzerfreundlicher zu machen, finden Sie hier eine Tabelle mit allgemeinen Begriffen im Zusammenhang mit Vorhersageintervallen:
| Bedingungen | Beschreibung |
|---|---|
| Vorhersageintervall | Ein Bereich, der abschätzt, wo ein zukünftiger Datenpunkt liegen könnte |
| Bedeuten | Der Durchschnittswert des Datensatzes |
| Z-Score | Ein Maß dafür, wie viele Standardabweichungen ein Datenpunkt vom Mittelwert hat |
| Standardabweichung | Ein Maß für das Ausmaß der Variation oder Streuung in einer Reihe von Werten |
| Stichprobengröße | Die Anzahl der Beobachtungen oder Datenpunkte in der Stichprobe |
Beispiel eines Vorhersageintervallrechners
Betrachten wir ein Beispiel, um besser zu verstehen, wie der Vorhersageintervallrechner verwendet wird:
Angenommen, Sie verfügen über einen Datensatz mit Testergebnissen mit einem Mittelwert von 75, einer Standardabweichung von 5 und einer Stichprobengröße von 30. Wenn Sie ein Vorhersageintervall von 90 % berechnen möchten, können Sie die zuvor erwähnte Formel verwenden.
Die häufigsten FAQs
A: Ein Vorhersageintervall gibt einen Bereich an, in den eine zukünftige Beobachtung unter Berücksichtigung der Variabilität der Daten voraussichtlich fallen wird.
A: Ein breiteres Vorhersageintervall weist auf eine größere Unsicherheit hin, während ein engeres Intervall auf mehr Vertrauen in die Vorhersage hindeutet.
A: Die Breite eines Vorhersageintervalls wird durch die Standardabweichung und das gewählte Konfidenzniveau beeinflusst.