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 alpha is known and z (alpha / 2) or
t(alpha/ 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 อัลฟาจะรู้จักและ z (อัลฟา / 2) หรือt (อัลฟา/2, n - 2) มีการคำนวณ สามารถทำ โดยซ้ำ ๆ พยายามที่เป็นไปได้ค่า z หรือ t และประเมินในระบบเมตริก นี้เป็นโปรแกรมที่ยอดเยี่ยมสำหรับการ rootfindingอัลกอริทึม ถ้าอัลกอริทึมชอบ bisection วิธีแก้สมการไม่เชิงเส้นใช้ วิธีการที่คุณจะเลือกขอบเขตเริ่มต้น x หรือ t ค่า

Results (Thai) 2:

วิธีที่ใช้กันมากขึ้นของการใช้สถิติเหล่านี้คือการคำนวณความเชื่อมั่นที่เกิดขึ้นจริง
ในช่วงเวลาศูนย์กลางเกี่ยวกับข้อมูลตัวอย่าง ซึ่งหมายความว่าอัลฟาเป็นที่รู้จักและ Z (อัลฟ่า / 2) หรือ
T (alpha / 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 ซึ่งหมายความว่าเรารู้จักและ Z ( Alpha / 2 ) หรือT ( Alpha / 2 , - 2 ) จะต้องคํานวณ นี้สามารถทำได้โดยซ้ำ ๆพยายามที่สุดค่า Z หรือไม่ และการประเมินค่า . นี้เป็นโปรแกรมที่ยอดเยี่ยมสำหรับ rootfindingขั้นตอนวิธี ถ้าวิธีการว่าวิธี bisection ของการแก้สมการไม่เชิงเส้นใช้วิธีที่คุณจะเลือกข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับ X หรือค่า t ?