To illustrate, suppose the data sam

To illustrate, suppose the data sample S contains n = 40 examples and that
hypothesis h commits r = 12 errors over this data. In this case, the sample error
errors(h)= 12/40 = .30.Given no other information, the best estimate of the true
error errorD(h)is the observed sample error .30. However, we do not expect this
to be a perfect estimate of the true error. If we were to collect a second sample
S' containing 40 new randomly drawn examples, we might expect the sample
error errors,(h) to vary slightly from the sample error errors(h).We expect a
difference due to the random differences in the makeup of S and S'. In fact, if
we repeated this experiment over and over, each time drawing a new sample
S, containing 40 new examples, we would find that for approximately 95% of
these experiments, the calculated interval would contain the true error. For this
reason, we call this interval the 95% confidence interval estimate for errorv(h).
In the current example, where r = 12 and n = 40, the 95% confidence interval is,

Kết quả (Việt) 1:

Để minh họa, giả sử có chứa dữ liệu mẫu S n = 40 ví dụ và màcam kết giả thuyết h r = 12 lỗi trên dữ liệu này. Trong trường hợp này, mẫu lỗiErrors(h) = 12/40 =.30.Given không có thông tin khác, các ước tính tốt nhất của sự thậtlỗi errorD (h) là quan sát thấy mẫu lỗi.30. Tuy nhiên, chúng tôi không mong đợi nàyđể có một ước tính hoàn hảo của các lỗi thực sự. Nếu chúng tôi đã thu thập một mẫu thứ haiS' có chứa 40 ví dụ mới rút ra ngẫu nhiên, chúng tôi có thể mong đợi mẫulỗi errors,(h) để thay đổi từ mẫu lỗi errors(h). Chúng tôi mong đợi mộtsự khác biệt vì sự khác biệt ngẫu nhiên trong các trang điểm của S và S'. Trong thực tế, nếuchúng ta lặp đi lặp lại thử nghiệm này hơn và hơn, mỗi khi vẽ một mẫu mớiS, có 40 mới ví dụ, chúng ta sẽ thấy rằng khoảng 95%những thí nghiệm này, khoảng thời gian tính toán nào chứa lỗi thực sự. Đối với điều nàylý do, chúng ta gọi là khoảng thời gian này ước tính khoảng tin cậy 95% cho errorv(h).Trong ví dụ hiện tại, nơi = 12 và n = 40, khoảng tin cậy 95% là,

Kết quả (Việt) 2:

Để minh họa, giả sử các mẫu dữ liệu S chứa n = 40 ví dụ và rằng
giả thuyết h cam r = 12 lỗi trên dữ liệu này. Trong trường hợp này, lỗi mẫu
lỗi (h) = 12/40 = .30.Given không có các thông tin khác, ước tính tốt nhất của sự thật
lỗi errorD (h) là lỗi mẫu quan sát .30. Tuy nhiên, chúng tôi không mong đợi điều này
là một ước tính hoàn hảo của các lỗi thực sự. Nếu chúng tôi đã thu thập một mẫu thứ hai
S 'chứa 40 ví dụ mới được rút ngẫu nhiên, chúng ta có thể mong đợi các mẫu
lỗi lỗi, (h) để thay đổi chút ít từ những lỗi sai mẫu (h) .Chúng tôi mong đợi một
sự khác biệt do sự khác biệt ngẫu nhiên trong trang điểm của S và S '. Trong thực tế, nếu
chúng ta lặp đi lặp lại thí nghiệm này hơn và hơn, mỗi lần vẽ một mẫu mới
S, chứa 40 ví dụ mới, chúng ta sẽ thấy rằng khoảng 95% của
các thí nghiệm này, khoảng thời gian tính toán sẽ chứa các lỗi thực sự. Đối với điều này
lý do, chúng ta gọi khoảng thời gian này sự tự tin ước tính khoảng 95% cho errorv (h).
Trong ví dụ hiện tại, trong đó r = 12 và n = 40, khoảng tin cậy 95% là,