WorksheetFunction.Confidence(Double, Double, Double) Méthode

Définition

Renvoie une valeur que vous pouvez utiliser pour construire un intervalle de confiance pour une moyenne de population.

public:
 double Confidence(double Arg1, double Arg2, double Arg3);
public double Confidence (double Arg1, double Arg2, double Arg3);
Public Function Confidence (Arg1 As Double, Arg2 As Double, Arg3 As Double) As Double

Paramètres

Arg1
Double

Le seuil de pertinence utilisé pour le calcul du seuil de confiance. Ce dernier est égal à 100*(1 - alpha)%. Autrement dit, une valeur alpha de 0,05 indique un seuil de confiance de 95 %.

Arg2
Double

L’écart-type de population pour la plage de données, supposé être connu.

Arg3
Double

La taille de l’échantillon.

Retours

Double

Remarques

Important: cette fonction a été remplacée par une ou plusieurs nouvelles fonctions qui peuvent fournir une meilleure précision et dont les noms reflètent mieux leur utilisation. Cette fonction est toujours disponible pour assurer la compatibilité avec les versions antérieures d'Excel. Toutefois, si la compatibilité descendante n'est pas requise, vous devriez envisager d'utiliser les nouvelles fonctions à partir de maintenant, car elles décrivent plus précisément leur usage. Pour plus d’informations sur les nouvelles fonctions, voir Confidence_Norm(Double, Double, Double) les méthodes et les Confidence_T(Double, Double, Double) fonctions.

L’intervalle de confiance est une plage de valeurs. Votre moyenne d’échantillon, x, est au centre de cette plage et la plage est x ± confiance. Par exemple, si x est la moyenne d’échantillon des délais de livraison pour les produits commandés par courrier électronique, x ± Confidence est une plage de moyennes de population. Pour toute moyenne de population, μ0, dans cette plage, la probabilité d’obtenir une moyenne d’échantillon supérieure à μ0 à x est supérieure à alpha ; pour toute moyenne de population, μ0, non dans cette plage, la probabilité d’obtenir un échantillon plus loin de μ0 que x est inférieure à alpha. En d’autres termes, supposons que nous utilisons x, standard_dev et la taille pour construire un test à deux points au niveau de pertinence alpha de l’hypothèse que la moyenne de population est μ0. Ensuite, nous ne rejetons pas cette hypothèse si μ0 est dans l’intervalle de confiance et rejetons cette hypothèse si μ0 n’est pas dans l’intervalle de confiance. L’intervalle de confiance ne nous permet pas de déduire qu’il existe une probabilité 1 – alpha que notre prochain colis aura un temps de livraison compris dans l’intervalle de confiance.

Si un argument n’est pas unnumérique, Confidence génère une erreur.

Si alpha ≤ 0 ou alpha ≥ 1, Confidence génère une erreur.

Si standard_dev ≤ 0, Confidence génère une erreur.

Si taille n’est pas un entier, il est tronqué.

Si la taille < 1, confidence génère une erreur.

Si nous supposons qu’alpha est égal à 0,05, nous devons calculer la zone sous la courbe normale standard égale à (1 - alpha) ou 95 %. Cette valeur est ± 1.96. L’intervalle de confiance est donc :

Figure 1 : Intervalle de confiance

S’applique à