සංඛ්යානමය ගැටලු විසඳීමේ එක් ක්රමයක් වන්නේ විශ්වාසනීය පරතරය ගණනය කිරීමයි. එය කුඩා නියැදියක් සමඟ ඇස්තමේන්තුවට වඩාත් කැමති විකල්පයක් ලෙස භාවිතා කරයි. විශ්වාසනීය පරතරය ගණනය කිරීමේ ක්රියාවලිය තරමක් සංකීර්ණ බව සැලකිල්ලට ගත යුතුය. නමුත් එක්සෙල් වැඩසටහනේ මෙවලම් මඟින් එය පහසුවෙන් සරල කිරීමට ඉඩ ලබා දේ. එය ප්රායෝගිකව සිදු කරන්නේ කෙසේදැයි සොයා බලමු.
ක්රමය 2: විශේෂාංග විශ්වාසය.
ඊට අමතරව, විශ්වාසනීය කාල පරතරය ගණනය කිරීම හා සම්බන්ධ තවත් අංගයක් තිබේ - විශ්වාසය. එය පෙනී සිටියේ එක්ස්සෙල් 2010 සමඟ පමණි. මෙම ක්රියාකරු ශිෂ්යයාගේ ව්යාප්තිය භාවිතා කරමින් සාමාන්ය ජනගහන විශ්වාසය ගණනය කිරීම සිදු කරයි. විසිරී යාම සහ ඒ අනුව සම්මත අපගමනය නොදනී යන විට භාවිතා කිරීම ඉතා පහසුය. ක්රියාකරුගේ වාක්ය ඛණ්ඩය:
= විශ්වාසය .සමහර (ඇල්ෆා; සම්මත_ මොචල්; ප්රමාණය)
අප දකින පරිදි, ක්රියාකරුවන්ගේ නම් සහ මේ අවස්ථාවේ දී නොවෙනස්ව පැවතුනි.
පෙර ක්රමයේ අප සලකා බැලූ එකම එකතුවෙහි උදාහරණය පිළිබඳ නොදන්නා සම්මත අපගමනය සමඟ විශ්වාසනීය පරතරයේ සීමාවන් ගණනය කරන්නේ කෙසේදැයි බලමු. අවසාන වතාවටත්, අවසාන අවස්ථාව වන තරමට 97% ක් ගන්න.
- ගණනය කිරීම ගණනය කරන සෛලය අපි ඉස්මතු කරමු. "ක්රියාකාරී ශ්රිතය ඇතුළු කරන්න" බොත්තම මත මැටි.
- ක්රියාත්මක වන මෙහෙයුම් විශාරදයේ "සංඛ්යානමය" කාණ්ඩයට යන්න. "විශ්වාසය. ශිෂ්යයා" යන නම තෝරන්න. මැටි "හරි" බොත්තම මත.
- නිශ්චිත ක්රියාකරුගේ තර්කවල තර්ක දියත් කෙරේ.
ඇල්ෆා කෙතේ, විශ්වාසයේ මට්ටම 97% ක් බව සැලකිල්ලට ගත් විට, අංකය 0.03 පටිගත කරන්න. මෙම පරාමිතිය ගණනය කිරීමේ මූලධර්ම මත දෙවන වරට නතර නොවේ.
ඊට පසු, කර්සරය "සම්මත අපගමනය" ක්ෂේත්රයට සකසන්න. මෙම දර්ශකය මෙම දර්ශකය නොදන්නා අතර එය ගණනය කිරීම අවශ්ය වේ. මෙය සිදු කරනු ලබන්නේ විශේෂ ශ්රිතයක් භාවිතා කරමිනි. මෙම ක්රියාකරුගේ කවුළුව ඇමතීමට, සූත්රයේ නූලෙහි වම්පස ත්රිකෝණය මත ක්ලික් කරන්න. විවෘත වන ලැයිස්තුවේ අපේක්ෂිත නම ඔබ සොයා නොගන්නේ නම්, "වෙනත් කාර්යයන් ..." හරහා යන්න.
- කාර්යයන් ශාස්ත්රපති ආරම්භ වේ. අපි "සංඛ්යානමය" කාණ්ඩයට ගෙන ගොස් එහි සටහන "Stemplona.b" යන නාම සටහන. ඉන්පසු "හරි" බොත්තම මත මැටි.
- තර්කානුකූල කවුළුව විවෘත වේ. සම්මත ස්ථාවරය ක්රියාකරුගේ කාර්යය. නියැදිය අතරතුර සම්මත අපගමනය පිළිබඳ අර්ථ දැක්වීම එයයි. එහි සින්ටැක්ස් මේ ආකාරයට පෙනේ:
= Standorclonal.v (අංක 1; අංක 2; ...)
"අංකය" තර්කය නියැදි මූලද්රව්යයේ ලිපිනය බව අනුමාන කිරීම පහසුය. නියැදිය තනි අරාවක තබා ඇත්නම්, ඔබට එක් තර්කයක් පමණක් භාවිතා කළ හැකිය, මෙම පරාසයට සබැඳියක් ලබා දිය හැකිය.
කර්සරය "අංක 1" ක්ෂේත්රයේ ස්ථාපනය කර, සෑම විටම මෙන්, වම් මූසික බොත්තම තද කරන්න, අපි කට්ටලයක් වෙන් කරමු. ඛණ්ඩාංක ක්ෂේත්රයට පහර දුන් පසු, ප්රති result ලය වැරදියි, "හරි" බොත්තම එබීමට ඉක්මන් නොවන්න. කලින්, අපි නැවත ක්රියාකරුගේ තර්ක කවුළු භාරයට ආපසු යා යුතුයි. අන්තිම තර්කය සෑදීමට ශිෂ්යයා. මේ සඳහා, සූත්ර පේළියේ සුදුසු නම මත ක්ලික් කරන්න.
- තර්කානුකූල කවුළුව නැවත ප්රතිස්ථාපනය වේ. කර්සරය "ප්රමාණය" ක්ෂේත්රයේ ස්ථාපනය කරන්න. නැවතත්, ක්රියාකරුවන් තෝරා ගැනීමේදී අපට හුරුපුරුදු ත්රිකෝණය මත ක්ලික් කරන්න. ඔබ තේරුම් ගත් පරිදි, අපට "ගිණුම" යන නම අවශ්ය වේ. පෙර ක්රමයේ ගණනය කිරීමේදී අප මෙම අංගය භාවිතා කළ බැවින්, එය මෙම ලැයිස්තුවේ ඇත, එබැවින් එය මත ක්ලික් කරන්න. ඔබ එය හඳුනා නොගන්නේ නම්, පළමු ක්රමයේ විස්තර කර ඇති ඇල්ගොරිතම අනුව ක්රියා කරන්න.
- තර්ක කවුළුවට පහර දුන් පසු, අපි කර්සරය "අංක 1" ක්ෂේත්රය තුළ තබා කලම්ප මූසික බොත්තමක් සමඟ තබා ගනිමු, අපි කට්ටලයක් ඉස්මතු කරමු. ඉන්පසු "හරි" බොත්තම මත මැටි.
- ඊට පසු, වැඩසටහන ගණනය කිරීම ගණනය කර විශ්වාසනීය කාල පරතරයෙහි වටිනාකම පෙන්වයි.
- සීමාවන් තීරණය කිරීම සඳහා, අප නැවත සාමාන්ය නියැදි අගය ගණනය කිරීමට අවශ්ය වනු ඇත. එහෙත්, සූත්රයේ ආධාරයෙන් ගණනය කිරීමේ ඇල්ගොරිතම පෙර ක්රමයේ මෙන්ම ප්රති result ලය පවා වෙනස් වී නැති බව සැලකිල්ලට ගත් අතර, අපි දෙවන වරටත් විස්තරාත්මකව නතර නොවෙමු.
- SRVANH සහ විශ්වාසය ගණනය කිරීමේ ප්රති results ල නිර්මාණය කිරීමෙන් පසුව. අනාවරකය, අපි විශ්වාසනීය පරතරයෙහි නිවැරදි මායිම ලබා ගනිමු.
- ගණනය කිරීමේ ගණනය කිරීමේ ප්රති result ල, ක්රියාකරු ගණනය කිරීමේ ප්රති results ල වලින් සම්බන්ධය, ගණනය කිරීම ගණනය කිරීමේ ප්රති result ලය විශ්වාස කෙරේ. අනාවරකය, අපට විශ්වාසනීය කාල පරතරයේ වම් මායිම ඇත.
- ගණනය කිරීම එක් සූත්රයක් සමඟ ලිවීම නම්, අපගේ නඩුවේ නිවැරදි මායිම ගණනය කිරීම මේ ආකාරයෙන් පෙනෙනු ඇත:
= Srnavov (B2: B13) + විශ්වාසය .සමහර (0.03; standorclonal.v; ලකුණු (B2: B13); ලකුණු (B2: B13))
- ඒ අනුව වම් මායිම ගණනය කිරීමේ සූත්රය මේ ආකාරයට පෙනෙනු ඇත:
= Srnavov (B2: B13) - අත්යවශ්යයි (0.03; scrouTclonal.v; ගිණුම (B2: B13); ගිණුම (B2: B13))
ඔබට පෙනෙන පරිදි, එක්සෙල්ගේ මෙවලම් විශ්වාසනීය කාල පරතරය සහ එහි සීමාවන් ගණනය කිරීමට පහසුකම් සපයයි. මෙම අරමුණු සඳහා, විකාශනය සහ නොදන්නා සාම්පල සඳහා තනි ක්රියාකරුවන් යොදා ගනී.