কন্ট্রোল প্যানেল
ফলাফলের সারাংশ
- পয়েন্ট এস্টিমেট
- —
- স্যাম্পল গড়
- —
- স্যাম্পল মধ্যক
- —
- স্যাম্পল স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন
- —
- n / B
- — / —
- তাত্ত্বিক গড় / σ
- — / —
-
বুটস্ট্র্যাপ পারসেন্টাইল
—
-
t আনুমানিকতা (গড়)
—
-
স্বাভাবিক আনুমানিকতা (অনুপাত)
—
কীভাবে হিসাব করা হয়
- a=1664525, c=1013904223, m=232 সহ LCG‑কে সিড দিয়ে ইনিশিয়ালাইজ করুন। এতে স্যাম্পলিং স্ট্রিম পুনরায় তৈরি করা যায়।
- n= টি অবজারভেশন থেকে নিন। তারপর নির্বাচিত পরিসংখ্যান নির্ণয় করুন।
- B= বার বুটস্ট্র্যাপ রিস্যাম্পলিং করুন। এরপর Type‑1 কোয়ান্টাইল থেকে নির্বাচিত ইন্টারভাল () রিপোর্ট করুন।
- CLT এক্সপ্লোরারের জন্য সিড ব্যবহার করে K= টি স্ট্যান্ডার্ডাইজ্ড স্যাম্পল গড় নিন। তারপর গড়/বৈচিত্র্য ≈ হিসেবে সারাংশ দেখান।
হিষ্টোগ্রাম
বুটস্ট্র্যাপ বণ্টন
বুটস্ট্র্যাপ রিপ্লিকেট জুড়ে পরিসংখ্যানের স্যাম্পলিং ডিস্ট্রিবিউশন দেখায়। পাশাপাশি CI‑এর বিস্তারও হাইলাইট করে।
CLT মানকীকৃত গড়
N(0,1) কার্ভ ওভারলে করলে দেখা যায় অভিজ্ঞতামূলক গড় কত দ্রুত 0‑এর দিকে যায়। একই সঙ্গে বৈচিত্র্য 1‑এর দিকে কত দ্রুত ধাবিত হয় তাও বোঝা যায়।
প্রশ্নোত্তর
টাইপ‑১ পার্সেন্টাইল কেন ব্যবহার করা হয়?
এতে floor((B−1)p) অর্ডার‑স্ট্যাটিস্টিক ব্যবহার করা হয়, ফলে ইন্টারভালের প্রান্তগুলো শিক্ষার্থীদের কাছে স্বচ্ছ থাকে এবং পাঠ্যবইয়ের মতো বুটস্ট্র্যাপ ব্যাখ্যার সাথে মিল খায়।
স্থির LCG সিড ব্যবহার করার সুবিধা কী?
প্রবাবিলিটি সিমুলেটর‑এ ব্যবহৃত একই প্যারামিটার (a=1664525, c=1013904223, m=232) ব্যবহার করায় নির্দিষ্ট সিডের জন্য স্যাম্পল সব ডিভাইসে একই থাকে। যা লেসন প্ল্যান, হ্যান্ডআউট ও দূরবর্তী যাচাই‑এর জন্য আদর্শ।
সম্পর্কিত ক্যালকুলেটর
বিজ্ঞাপনের জন্য সংরক্ষিত স্থান