{
	"binomial-intro": "现在我们将切换到询问一个关于人口的 \"是/否 \"问题。我们感兴趣的是估计 \"是 \"答案的真实人口比例<1 />（例如，人口中蓝眼睛的比例是多少？）。我们可以取一个大小为<3 />的样本，找出样本中多少个观测值是 \"是\"（X），然后用<7 />估计真实比例<5 />。然后<9 />。那么我们的置信区间就是<11 />。",
	"binomial-intro-end": "对于我们选择的样本量(n)、真实比例<1 />和置信度，我们将从正态分布中模拟<3 />不同的样本，并计算相应的样本比例和置信区间。",
	"capture-true-proportion": "在20个置信区间中，{{nTrapped}}反映了真实的比例。",
	"change-parameters": "改变参数",
	"clear": "清楚",
	"click-pop-proportion": "点击使用人口比例",
	"click-pop-stdev": "点击使用人口标准差",
	"click-sample-proportion": "点击使用样本比例",
	"click-sample-stdev": "点击使用样本标准差",
	"confidence-interval-coverage": "样本比例的置信区间覆盖率",
	"confidence-interval-coverage-mean": "样本平均值的置信区间覆盖率",
	"confidence-intervals": "信心区间",
	"confidence-intervals-for": "信心区间",
	"confidence-level": "信心度",
	"coverage": "覆盖率",
	"covering-population": "覆盖人口",
	"draw-samples": "绘制{{n}}。样品",
	"interval-above-population": "人口中心以上的区间",
	"interval-below-population": "人口中心以下的区间",
	"mean": "平均值",
	"normal-intro": "我们的置信区间是",
	"normal-intro-end": "对于我们选择的样本大小(n)，<1 >，<3 />，以及置信度，我们将从正态分布中模拟20个不同的样本，并计算相应的样本均值和置信区间。",
	"number-of-confidence-intervals": "未覆盖人口的置信区间数{{center}}。",
	"number-of-confidence-intervals-of": "覆盖人口{{center}}的置信区间的数量。",
	"parameters": "参数",
	"please-sample": "请从一个数字变量或两个类别的分类变量中抽取样本。",
	"sample-size": "样本量",
	"select-variable": "选择一个变量",
	"standard-deviation": "标准差",
	"statistics": "统计数据",
	"then": "然后",
	"true-proportion": "真实比例"
}