使用轉換穩定二項式的方差或泊鬆數據很熟悉(安斯科姆[1],巴特利特[2、3],寇蒂斯[4],Eisenhart [5])。二項或泊鬆數據轉換的比較與百分點的正態分布近似意義測試或近似置信區間不太熟悉。Mosteller和圖基[6]最近做了一個圖形應用程序的一個變換與平方根變換等目的,在“二項概率紙”的使用避免了所有計算。我們報告在一些近似的實證研究,一些用於工作和其他人方差穩定意義和信心。意義測試和置信區間的設置,我們應該喜歡用正常的偏離K美元與相同的概率成功的數量超過x美元從$ n二項分布與期望np美元美元,這是由美元\壓裂{1}{2π\}\ int ^ K_ e {- \ infty} ^{- \壓裂{1}{2}t ^ 2} dt = \ operatorname{概率}\ {x \ \ operatorname中期leq K |{二},n, p \}。最有用的近似到K美元美元,我們可以提出以下是N(非常簡單),美元$ N ^ + $(準確附近通常的百分比),和$ N ^ {\ ast \ ast} $(通常很準確),$ N = 2 (\√{(K + 1) q} - \√6 {(N - K) p)}。$(這是近似使用二項概率。)$ N ^ + = N + \壓裂{N + 2 p - 1} {12 \ sqrt {E}},文本\四E = \{較小的}{和}nq np \文本,ast = N + N ^ \ \壓裂{(N - 2) (N + 2)}{12} \大(\壓裂{1}{\ sqrt {np + 1}} - \壓裂{1}{\ sqrt {nq + 1}} \大),N ^ {\ ast \ ast} = N ^ \ ast + \壓裂{N ^ \ ast + 2 p - 1} {12 \ sqrt {E}} \ cdot \四E = \文本{較小的}{和}nq np \文本。為方差穩定美元,平均角轉換\罪^{1}\√6{\壓裂{x} {n + 1}} + \罪^{1}\√6{\壓裂{x + 1} {n + 1}}內方差\點美元6%的美元\壓裂{1}{n + \壓裂{1}{2}}{(弧度角)}\文本,\壓裂{821}{n + \壓裂{1}{2}}{度(角度)}\文本,幾乎所有情況下,美元np \組的1美元。在泊鬆的情況下,簡化了使用美元\倍根號{x} + \ sqrt {x + 1}方差為1美元。