Термин «доверительный интервал np» относится к доверительному интервалу для доли населения. В статистике это диапазон значений, в пределах которого оценивается истинная доля населения на основе выборочной доли. Вот несколько методов, обычно используемых для расчета доверительного интервала np:

1. Метод нормальной аппроксимации. Этот метод предполагает, что выборочное распределение доли выборки соответствует нормальному распределению. Для расчета доверительного интервала он использует стандартное отклонение доли выборки и желаемый уровень достоверности.

2. Интервал оценки Уилсона. Интервал оценки Вильсона представляет собой улучшение по сравнению с обычным методом аппроксимации, особенно для небольших размеров выборки или экстремальных пропорций. Для определения доверительного интервала учитывается размер выборки, а также количество успешных и неудачных результатов.

3. Интервал Агрести-Кулла. Интервал Агрести-Кулла — это еще одна корректировка обычного метода аппроксимации, которая обеспечивает лучший охват доверительных интервалов. Он добавляет поправочный коэффициент к размеру выборки и соответствующим образом корректирует количество успешных и неудачных результатов.

4. Интервал Клоппера-Пирсона. Интервал Клоппера-Пирсона, также известный как точный метод, обеспечивает точный доверительный интервал для доли населения. Он основан на биномиальном распределении и обеспечивает заданный уровень достоверности независимо от размера выборки или формы распределения.

5. Байесовский интервал. Байесовские методы используют предварительные знания или представления о доле населения для построения доверительного интервала. Он включает в себя как наблюдаемые данные, так и априорную информацию для оценки интервала.

6. Интервал начальной загрузки. Метод начальной загрузки включает в себя повторную выборку исходного образца для создания нескольких образцов начальной загрузки. Он рассчитывает доверительный интервал на основе распределения статистических данных, полученных из этих бутстрап-выборок.