1樓：更上百層樓
置信區間的計算公式取決於所用到的統計量。置信區間是在預先確定好的顯著性水平下計算出來的，顯著性水平通常稱為α，絕大多數情況會將α設為0.05。
置信度為(1-α)，或者100×(1-α)%。
如果α=0.05，那麼置信度則是0.95或95%，後一種表示方式更為常用。置信區間的常用計算方法為pr(c1<=μ<=c2)=1-α。
其中α是顯著性水平；pr表示概率，是單詞probablity的縮寫；100%*(1-α)或(1-α)或指置信水平；表達方式為interval(c1,c2) - 置信區間。
注：置信區間估計是對x的一個給定值x0，求出y的平均值的區間估計。設x0為自變數x的一個特定值或給定值；e(y0)為給定x0時因變數y的平均值或期望值。
擴充套件資料：
一、置信區間的求解說明：
第一步：求一個樣本的均值。
第二步：計算出抽樣誤差。經過實踐，100個樣本的抽樣誤差為±10%；500個樣本的抽樣誤差為±5%；1200個樣本時的抽樣誤差為±3%。
第三步：用第一步求出的「樣本均值」加、減第二步計算的「抽樣誤差」，得出置信區間的兩個端點。
奈曼以概率的頻率解釋為出發點，認為被估計的θ是一未知但確定的量，而樣本x是隨機的。區間[a(x），b(x）]是否真包含待估計的θ，取決於所抽得的樣本x。因此，區間 [a(x),b(x）]只能以一定的概率包含未知的θ。
對於不同的θ，π（θ）之值可以不同，π（θ）對不同的θ取的最小值1-α（0<；α<1）稱為區間[a(x），b(x）]的置信係數。
與此相應，區間[a(x），b(x）]稱為θ的一個置信區間。這個名詞在直觀上可以理解為：對於「區間[a(x),b(x）]包含θ」這個推斷，可以給予一定程度的相信，其程度則由置信係數表示。
對θ的上、下限估計有類似的概念，以下限為例，稱a(x）為θ的一個置信下限，若一旦有了樣本x，就認為θ不小於a(x），或者說，把θ估計在無窮區間[a(x），∞]內。
θ不小於a(x)這論斷正確的概率為θ）。π1（θ）對不同的θ取的最小值1-α（0<；α<1）稱為置信下限a(x）的置信係數。在數理統計中，常稱不超過置信係數的任何非負數為置信水平。
2樓：智慧科技特派員
求置信區間計算如下:
均值的置信區間的話就是
1.952915±1.96*0.927231/590^(1/2)，後面那一串就是你的**裡置信度那一欄的數字。
可以利用公式:pr(c1<=μ<=c2)=1-α進行計算，代入進入算出結果。
定義:置信區間是指由樣本統計量所構造的總體引數的估計區間。
理論描述:
1、對於一組給定的樣本資料，其平均值為μ，標準偏差為σ，則其整體資料的平均值的100(1-α)%置信區間為(μ-ζα/2σ , μ+ζα/2σ) ，
2、其中α為非置信水平在正態分佈內的覆蓋面積 ，ζα/2即為對應的標準分數。
公式為:
pr(c1<=μ<=c2)=1-α
1、α是顯著性水平（例：0.05或0.10）
2、100%*(1-α)指置信水平（例：95%或90%）
3、表達方式：interval(c1,c2)——置信區間。
置信區間怎麼算
3樓：越答越離譜
置信區間的計算公式取決於所用到的統計量。置信區間是在預先確定好的顯著性水平下計算出來的，顯著性水平通常稱為α，絕大多數情況會將α設為0.05。
置信度為(1-α)，或者100×(1-α)%。
如果α=0.05，那麼置信度則是0.95或95%，後一種表示方式更為常用。置信區間的常用計算方法為pr(c1<=μ<=c2)=1-α。
其中α是顯著性水平；pr表示概率，是單詞probablity的縮寫；100%*(1-α)或(1-α)或指置信水平；表達方式為interval(c1,c2) - 置信區間。
注：置信區間估計是對x的一個給定值x0，求出y的平均值的區間估計。設x0為自變數x的一個特定值或給定值；e(y0)為給定x0時因變數y的平均值或期望值。
一、置信區間的求解說明：
第一步：求一個樣本的均值。
第二步：計算出抽樣誤差。經過實踐，100個樣本的抽樣誤差為±10%；500個樣本的抽樣誤差為±5%；1200個樣本時的抽樣誤差為±3%。
第三步：用第一步求出的「樣本均值」加、減第二步計算的「抽樣誤差」，得出置信區間的兩個端點。
奈曼以概率的頻率解釋為出發點，認為被估計的θ是一未知但確定的量，而樣本x是隨機的。區間[a(x），b(x）]是否真包含待估計的θ，取決於所抽得的樣本x。因此，區間 [a(x),b(x）]只能以一定的概率包含未知的θ。
對於不同的θ，π（θ）之值可以不同，π（θ）對不同的θ取的最小值1-α（0<；α<1）稱為區間[a(x），b(x）]的置信係數。
與此相應，區間[a(x），b(x）]稱為θ的一個置信區間。這個名詞在直觀上可以理解為：對於「區間[a(x),b(x）]包含θ」這個推斷，可以給予一定程度的相信，其程度則由置信係數表示。
對θ的上、下限估計有類似的概念，以下限為例，稱a(x）為θ的一個置信下限，若一旦有了樣本x，就認為θ不小於a(x），或者說，把θ估計在無窮區間[a(x），∞]內。
θ不小於a(x)這論斷正確的概率為θ）。π1（θ）對不同的θ取的最小值1-α（0<；α<1）稱為置信下限a(x）的置信係數。在數理統計中，常稱不超過置信係數的任何非負數為置信水平。
4樓：心的舞臺
公式如下：可信區間=陽性樣本平均值±標準差(x±sd) 。
置信區間的常用計算方法如下：
pr(c1<=μ<=c2)=1-α
其中：α是顯著性水平（例：0.05或0.10）；
pr表示概率，是單詞probablity的縮寫；
值的範圍：源自樣本統計量，可能包含未知總體引數的值。由於它們的隨機性，來自給定總體的兩個樣本一般不可能生成相同的置信區間。
但是如果將樣本重複許多次，則所獲得的特定百分比的置信區間會包含未知的總體引數。這些包含引數的置信區間的百分比是區間的置信水平。
5樓：靠名真tm難起
置信區間是指由樣本統計量所構造的總體引數的估計區間。在統計學中，一個概率樣本的置信區間是對這個樣本的某個總體引數的區間估計。
置信區間展現的是這個引數的真實值有一定概率落在測量結果的周圍的程度，其給出的是被測量引數的測量值的可信程度，即前面所要求的「一個概率」。
6樓：
第一步：求一個樣本的均值
第二步：計算出抽樣誤差。
人們經過實踐，通常認為調查：
100個樣本的抽樣誤差為±10%；
500個樣本的抽樣誤差為±5%；
1200個樣本時的抽樣誤差為±3%；
第三步：用第一步求出的「樣本均值」加、減第二步計算的「抽樣誤差」，得出置信區間的兩個端點。
置信區間是指由樣本統計量所構造的總體引數的估計區間。在統計學中，一個概率樣本的置信區間（confidence interval）是對這個樣本的某個總體引數的區間估計。置信區間展現的是這個引數的真實值有一定概率落在測量結果的周圍的程度。
置信區間給出的是被測量引數的測量值的可信程度，即前面所要求的「一個概率」。
置信區間與置信水平、樣本量的關係
1.樣本量對置信區間的影響：在置信水平固定的情況下，樣本量越多，置信區間越窄。
2.置信水平對置信區間的影響：在樣本量相同的情況下，置信水平越高，置信區間越寬。
7樓：匿名使用者
用excel算吧，方便一點。資料平局值為a資料的標準差為b置信區間=a+-b*1.96/資料數量的平方根再細節的您看excel的公式就好了
8樓：匿名使用者
對於置信區間，均值、方差已知與否，求法各不相同。
這是一個連結，很詳細了講述了多種情況下，置信區間的求法。
9樓：徐天來
如何求置信區間
一般說來，置信區間就是一個隨機區間，它能以足夠大的概率套住我們感興趣的引數。例如 是未知引數 的一個估計量， 為一個隨機區間，其中 。若能使該區間套住 的概率等於事先指定的數 ，即 ，區間 便是 的一個置信區間。
定義7.4.1 設 為從總體中抽出的樣本， 為總體中未知引數為兩個統計量，對給定的 ，若
(7.4.1)
則稱區間 為 的置信區間。稱 為置信度。
需要特別強調的是，置信區間 是一個隨機區間，對一個給定的樣本 ，這個區間可能包含未知引數 ，也可能不包含。但（7.4.
1）式表明，對置信度為 的置信區間，它包含未知引數的概率是 。一般在應用上，取 的最多，這時置信度 為 ，那麼置信區間包含未知引數的概率就是 。
置信區間怎麼計算？
10樓：不是小號
1.開啟**，點選公式按鈕，如圖。
2.點選插入函式，如圖。
3.在彈出視窗中選擇統計函式，如圖。
4.選擇計算總體平均值置信區間的函式，如圖。
5.在彈出對話方塊中輸入資料，點選確定按鈕，如圖。
6.返回總體平均值的置信區間，如圖。
置信區間是指由樣本統計量所構造的總體引數的估計區間。在統計學中，一個概率樣本的置信區間（confidence interval）是對這個樣本的某個總體引數的區間估計。置信區間展現的是這個引數的真實值有一定概率落在測量結果的周圍的程度。
置信區間給出的是被測量引數的測量值的可信程度，即前面所要求的「一個概率」。
11樓：
第一步：求一個樣本的均值
第二步：計算出抽樣誤差。
人們經過實踐，通常認為調查：
100個樣本的抽樣誤差為±10%；
500個樣本的抽樣誤差為±5%；
1200個樣本時的抽樣誤差為±3%；
第三步：用第一步求出的「樣本均值」加、減第二步計算的「抽樣誤差」，得出置信區間的兩個端點。
置信區間是指由樣本統計量所構造的總體引數的估計區間。在統計學中，一個概率樣本的置信區間（confidence interval）是對這個樣本的某個總體引數的區間估計。置信區間展現的是這個引數的真實值有一定概率落在測量結果的周圍的程度。
置信區間給出的是被測量引數的測量值的可信程度，即前面所要求的「一個概率」。
置信區間與置信水平、樣本量的關係
1.樣本量對置信區間的影響：在置信水平固定的情況下，樣本量越多，置信區間越窄。
2.置信水平對置信區間的影響：在樣本量相同的情況下，置信水平越高，置信區間越寬。
置信區間條件是normal distribution嗎
你好！normal distribution 正態分佈 normal distribution 主要講的是什麼啊？這個copy有講到 統計學的問題 關於normal distribution的問題 10 normal distribution 一種概率分佈，也稱 常態分佈 正態分佈 正態分佈具有兩個...
置信區間的計算步驟
第一步 求一個樣本的均值 第二步 計算出抽樣誤差。人們經過實踐，通常認為調查 100個樣本的抽樣誤差為 10 500個樣本的抽樣誤差為 5 1,200個樣本時的抽樣誤差為 3 第三步 用第一步求出的 樣本均值 加 減第二步計算的 抽樣誤差 得出置信區間的兩個端點。統計學問題 計算置信區間！急急急！要...
置信區間與假設檢驗有什麼聯絡，區間估計和假設檢驗有什麼區別和聯絡
聯絡 二者都屬於推斷統計 利用樣本的資料得到樣本統計量 statistic 然後做出對總體引數 parameter 的論斷。用統計量推斷引數時，如果引數未知，則這種推斷叫引數估計 用統計量估計未知的引數 如果引數已知 或假設已知 需要利用統計量檢驗已知的引數是否靠譜，此時的統計推斷即為假設檢驗。理論...