95%置信区间_总体均数95%可信区间的含义是指

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提示：

置信度与置信区间的关系?是什么？

置信区间与置信度的关系：当样本量给定时，置信区间的宽度随着置信水平的增大而增大；当置信水平固定时，置信区间的宽度随样本量的增大而减小，也就是说，较大的样本所提供的有关总体的信息要比较小的样本多。 置信度与精度的关系：当样本量给定时，误差范围随着置信度的增大而增大，即精度随置信度的增加而减小；当置信度固定时，误差范围随着样本量的增大而减小。因此，可通过增加样本量来提高精度。 置信水平对置信区间的影响： 影响：在样本量相同的情况下，置信水平越高，置信区间越宽。 举例说明：美国做了一项对总统工作满意度的调查。在调查抽取的1,200人中，有60%的人赞扬了总统的工作，抽样误差为±3%，置信水平为95%；如果将抽样误差减少为±2.3%，置信水平降到为90%。

99置信水平对应的置信区间

提示：

99置信水平对应的置信区间

99%的置信区间z值是2.58。 99%置信区间就是99%的可能性下，测得结果在此区间。 置信区间一般表示是均值+-C标准差/根号下样本数目，C值则要查正太表里1-（1-a）/2=（1+a）/2的概率对应的Z值，a是表示置信区间的数字，比如90%置信区间举例，需要的是正太表5%~95%之间，找的是190%/2=95%在正太表对应的值。 理论描述 置信区间是一种常用的区间估计方法，所谓置信区间就是分别以统计量的置信上限和置信下限为上下界构成的区间。对于一组给定的样本数据，其平均值为μ，标准偏差为σ，则其整体数据的平均值的100(1-α)%置信区间为(μ-Ζα/2σ , μ+Ζα/2σ) ，其中α为非置信水平在正态分布内的覆盖面积 ，Ζα/2即为对应的标准分数。 以上内容参考：百度百科-置信区间

总体率可信区间的方法有几种各适用于何种情况

提示：

总体率可信区间的方法有几种各适用于何种情况

总体率可信区间的方法有2种各适用于情况： 1、点（值）估计（pointestimation），如用样本均数估计总体均数。该法简单，但未考虑抽样误差，而抽样误差在抽样研究中又是不可避免的。 2、用区间估计（intervalestimation），即按一定的可信度估计未知总体均数所在范围。统计上习惯用95％（或99％）可信区间表示总体均数μ有95％（或99％）的可能在某一范围。 理论描述 置信区间是一种常用的区间估计方法，所谓置信区间就是分别以统计量的置信上限和置信下限为上下界构成的区间。对于一组给定的样本数据，其平均值为μ，标准偏差为σ，则其整体数据的平均值的100(1-α)%置信区间为(μ-Ζα/2σ , μ+Ζα/2σ) ，其中α为非置信水平在正态分布内的覆盖面积 ，Ζα/2即为对应的标准分数。

总体均数95%可信区间的含义是指

提示：

总体均数95%可信区间的含义是指

95%参考值范围是指同质总体内包括95%个体值的估计范围，而总体均数95%可信区间是指按95%可信度估计的总体均数的所在范围。 从计算公式看： 若指标服从正态分布，95%参考值范围的公式是：μ±1.96s。 总体均数95%可信区间的公式是：μ±t95%，v×s/√n。 在可信区间中，总体参数虽未知，但却是固定的值，而不是随机变量值，其大小与抽样无关。因此，95%可信区间不能理解为：总体参数有95%的可能落在该区间内，因为相应的总体参数只有一个。所谓95%的可信度指的是可信区间的构建方法，理论上用该方法建立的95%可信区间能包含总体参数的概率为95%。 如果我们用这个方法计算置信区间，那么100次中有95个置信区间会把参数包括进去。当我们抽样一次后，计算出来的置信区间，此时，置信区间已经不是变量，而是固定的上下限的结果了，那么它要么包括估计参数，要么不包括，概率就只有0或者1这两个选项了。当然，我们事先会有个假设，假设两样本均值没有差异。那么理论上来说，95%的置信区间（100个里有95个，5个不包括0）应该包括0，那么假如计算出来置信区间结果不包括0。