The more common way of using these

The more common way of using these statistics is to compute the actual confidence
interval centered about the sample data. This means that  is known and z / 2 or
t / 2, n  2 have to be computed. This can be done by repeatedly trying possible
values for z or t and evaluating the integral. This is an excellent application for a rootfinding
algorithm. If an algorithm like bisection method of solving nonlinear equations
were used, how would you pick the initial bounds for the x or t value?

Results (Thai) 1:

วิธีทั่วไปของการใช้สถิติเหล่านี้คือการ คำนวณความเชื่อมั่นจริงช่วงกลางเกี่ยวกับข้อมูลตัวอย่าง ซึ่งหมายความ ว่า จะรู้จักและ z / 2 หรือt 2, 2 เวอ n มีการคำนวณ สามารถทำ โดยซ้ำ ๆ พยายามที่เป็นไปได้ค่า z หรือ t และประเมินในระบบเมตริก นี้เป็นโปรแกรมที่ยอดเยี่ยมสำหรับการ rootfindingอัลกอริทึม ถ้าอัลกอริทึมชอบ bisection วิธีแก้สมการไม่เชิงเส้นใช้ วิธีการที่คุณจะเลือกขอบเขตเริ่มต้น x หรือ t ค่า

Results (Thai) 2:

วิธีที่ใช้กันมากขึ้นของการใช้สถิติเหล่านี้คือการคำนวณความเชื่อมั่นที่เกิดขึ้นจริง
ในช่วงเวลาศูนย์กลางเกี่ยวกับข้อมูลตัวอย่าง ซึ่งหมายความว่าเป็นที่รู้จักและz / 2หรือ
t / 2, n 2จะต้องมีการคำนวณ ซึ่งสามารถทำได้ด้วยซ้ำไปได้พยายาม
ค่า Z หรือ T และประเมินหนึ่ง นี้เป็นโปรแกรมที่ยอดเยี่ยมสำหรับ rootfinding
อัลกอริทึม หากขั้นตอนวิธีเช่นวิธี bisection ของการแก้สมการไม่เชิงเส้น
ถูกนำมาใช้วิธีที่คุณจะเลือกขอบเขตเริ่มต้นสำหรับ X หรือ T คุ้มค่า?

Results (Thai) 3:

วิธีทั่วไปของการใช้สถิติเหล่านี้เพื่อหาความจริงช่วงเวลาเป็นศูนย์กลางข้อมูลเกี่ยวกับตัวอย่าง ซึ่งหมายความว่าเป็นที่รู้จักและ Z  / 2 หรือT  / 2 , N  2 ต้องคํานวณ นี้สามารถทำได้โดยซ้ำ ๆพยายามที่สุดค่า Z หรือไม่ และการประเมินค่า . นี้เป็นโปรแกรมที่ยอดเยี่ยมสำหรับ rootfindingขั้นตอนวิธี ถ้าวิธีการว่าวิธี bisection ของการแก้สมการไม่เชิงเส้นใช้วิธีที่คุณจะเลือกข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับ X หรือค่า t ?