- 置信区间是衡量测量精度的一个指标,也能显示出估算有多稳定,也就是说如果重复做某项实验,得到的结果与最初的估计有多接近。
- 步骤:
- 确定要测试的情况:如“A大学男生的平均体重是80公斤”,则后续就是要测试在给定的置信区间内,能够准确预测A大学男生体重的概率;
- 从所选总体中选择一个样本:从总体中抽取数据验证假设;
- 计算样本均值和样本标准差:选择要用于估计总体参数的样本统计信息,如样本均值、样本标准差。总体参数是一个表示特定总体特性的值;
- 选择所需的置信度:最常用的置信度是90%、95%和99%;
-
计算误差范围:可以使用以下公式计算误差裕度: Z_(a/2) * σ/√(n). Z_(a/2) = 置信度系数,其中A=置信度,σ=标准差,N=样本量。这个公式的意义是用标准误差乘以临界值。下面将此公式分解为多个部分来进行求解:
- 找到临界值Za/2:假设置信水平95%,则显著水平α等于0.05, 则上分位点右侧的概率值为0.025,注意查z值表时z(0.025)的数值对应的概率值为1-0.025=0.975,即表示该分位点左侧的概率值:
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根据对应概率值查找相应分位点值,若表格中无此概率值,则取较接近的概率值即可。恰好表格中有0.975,该数据行最左侧数值为1.9,数据所在列最上端数据为0.06,则Z(0.025)=1.96,即行头表示前两位数字,列头表示末尾数字。 - 找到标准误差:假设标准偏差x,再除以样本大小的平方根
- 将临界值乘以标准误差得到误差幅度;
- 找到临界值Za/2:假设置信水平95%,则显著水平α等于0.05, 则上分位点右侧的概率值为0.025,注意查z值表时z(0.025)的数值对应的概率值为1-0.025=0.975,即表示该分位点左侧的概率值:
- 说明置信区间:
- 只需取平均值,并将其写在±和误差裕度旁边。可以通过从均值中加上和减去误差,找到置信区间的上下限;
- 也可以使用这个公式来查找置信区间: x̅ ± Z_(a/2) * σ/√(n) 。x̅表示平均值。
- some tips
- 样本总体必须是正态的,置信区间才有效。
- 用于计算误差幅度的临界值是一个常数,表示为T分值或Z分值。当总体标准偏差未知或使用小样本时,T分数通常是首选的。
- 有许多方法可以抽取样本,如简单随机抽样、系统抽样和分层抽样。你可以从中选择一个有代表性的样本来检验你的假设。
- 置信区间不表示特定结果的概率。例如,如果你95%确信你的人口平均值在75到100之间,95%的置信区间并不意味着平均值落入你计算范围内的概率为95%。
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