置信区间

置信区间怎么表示?

概率在正态分布时，在数轴上表现为钟型的曲线，该曲线两端无限趋向于*近x轴。理解置信区间和置信概率时，注意以下几点问题： （1） 钟型曲线最高点在x轴上对应的位置（或数值），或者称为正态曲线的中轴，即为期望值e； （2） 在给定标准差σ的情况下（e－n×σ，e＋×σ）即为置信区间，这里n表示标准差的数量，可以是整数和非整数，n>0； （3） 把钟型曲线包含的面积看作1，在某置信区间对应的面积则为置信概率，即：置信概率表示的就是相应的置信区间占总面积（总面积＝1）的比例。例如，期望值e对应的中轴两边均为曲线包含的面积的一半，所以置信区间（e，＋∞）和（e，－∞）的置信概率均为50％； （4） 期望值是表示随机变量的集中趋势，标准差是表示其离散趋势。标准差越大，离散程度越大，其正态曲线覆盖的宽度越大，风险相应的也就大。

置信区间的具体数值?

置信区间下限：a=M - n*ST; 置信区间上限：a=M + n*ST; 当求取90% 置信区间时 n=1.645 当求取95% 置信区间时 n=1.96 当求取99% 置信区间时 n=2.576

置信区间怎么计算?

置信区间是指通过对样本数据的分析，得到关于样本参数的一种区间估计。具体的计算方法，首先需要确定置信水平，一般常用的有90%、95%、99%等等，然后确定样本的均值和标准差。 根据正态分布的性质，将置信水平对应的分位数与样本均值、标准差代入公式，便可以计算出置信区间的左右边界。 公式中要用到的置信水平对应的分位数可以从Z表中查找，也可以采用t分布的分位数进行计算，主要看样本量和置信水平的大小。需要注意的是，当样本量很小或者方差未知而又无法估计时，应该采用t分布的分位数来计算置信区间。最后，得到的置信区间可以用于解释样本统计学意义上的参数范围，并为后续的决策提供参考。

置信度和置信区间?

置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度，其给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一个概率”。 置信度又称显著性水平，意义阶段，信任系数等，是指估计总体参数落在某一区间时，可能犯错误的概率，用符号α表示。