文章目录5人法则--快速获得中值的93.75%置信区间精密度和准确度为什么求方差除的是n-1而不是n为什么经常说30个样本就是大样本量？无需计算即可估计群体中值90%置信区间的方法推断统计与描述统计置信区间 5人法则–快速获得中值的93.75%置信区间如果想要快速评估某个观测量中值的93.75%置信区间，可以采用最简单的5人法则。具体可以参见下述案例如果想要知道一个公司员工上班所需时间的中值的9
一、正态分布 标准正态分布 标准正态分布就是均值为0，标准差为1的分布，如下图一般正态分布 一般正态分布n，假设其均值是 μ，标准差为σ ，即服从 n~N(μ,σ) 经过变换可以转换成标准正态分布：另X = (N - μ)/ σ，则X就是服从标准的正态分布了X~N(0,1) 二、置信区间 上图中的面积就是标准正态分布的概率，而置信区间就是变量的区间估计，例如图中的-1到1就
一、关于体温、性别、心率的临床数据对男性体温抽样计算下95%置信区间总体均值范围。转自：https://www.jianshu.com/p/a3efca8371ebimport pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
#读取数据
df = pd.read_csv('
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2023-06-27 10:47:10
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1.点估计与区间估计 首先我们看看点估计的含义： 是用样本统计量来估计总体参数，因为样本统计量为数轴上某一点值，估计的结果也以一个点的数值表示，所以称为点估计。点估计虽然给出了未知参数的估计值，但是未给出估计值的可靠程度，即估计值偏离未知参数真实值的程度。 接下来看下区间估计： 给定置信水平，根据估计值确定真实值可能出现的区间范围，该区间通常以估计值为中心，该区间则为置信区间。2.中心极限定
什么叫【包含置信区间的折线柱状图】？因为图有点复杂，实在不知道应该叫什么名字好。。图片今天导师发来一张图片，就是下面这张，是一篇论文中的插图，他说这张图片画的挺漂亮，想让我用python模仿一下。首先分析一下这张图分为柱状图3组和折线图3组，共六组数据，其中每根折线都有上下的置信区间，此外还有横轴标题、纵轴标题和图例。尝试这张图是我用python的matplotlib包画的，除了最外层的纵向彩色坐
决策树 T 构建好后，需要估计预测准确率。直观说明，比如 N 条测试数据，X 预测正确的记录数，那么可以估计 acc=X/N 为 T 的准确率。但是，这样不是很科学。因为我们是通过样本估计的准确率，很有可能存在偏差。所以，比较科学的方法是估计一个准确率的区间，这里就要用到统计学中的置信区间（Confidence Interval）。设 T 的准确率p是一个客观存在的值，X的概率分布为 X∼B(N,
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2023-06-21 15:39:14
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经验分布:是指实际的样本服从分布，观测到的样本数据的相对频率分布称为经验分布。抽样分布:指样本统计量（样本均值，样本的方差，样本的标准差）所服从的分布。置信区间:指样本统计量所构造的总体参数的估计区间，理论分布:指总体所服从的分布，可以有一个解析表达式，该表达式一般是具有特定参数的概率分布函数。1.这里以本章数据文件“Employee,Data.sav”为例来展示“当前薪金”这一变量均值的95%置
置信区间置信区间(Confidence interval)什么是置信区间 置信区间又称估计区间，是用来估计参数的取值范围的。常见的52%-64%，或8-12，就是置信区间（估计区间）置信区间的计算步骤 第一步：求一个样本的均值 第二步：计算出抽样误差。 人们经过实践，通常认为调查: 100个样本的抽样误差为±10%； 500个样本的抽样误差为±5
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2015-06-23 20:20:00
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很多医学生及医生经常会对诊断实验进行评价，评价诊断试验的常用指标及计算方法都比较容易掌握，但是少有人知道其相应的95%的置信区间的计算方法。我们简单的回顾一下，诊断试验评价的基本方法是用所谓的“金标准”，确诊区分患者和非患者，再应用待评价的方法测定这些研究对象，然后比较两种方法的一致性。预测值阳性阴性实际值患者ab非患者cd公式法评价诊断试验的常用指标主要有灵敏度、特异度、一致率、Youden指数
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2023-08-24 12:38:04
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怎样构建置信区间？ 构建置信区间，一般有下面四个步骤：选择总体统计量 也就是说，我们希望为那个统计量构建置信区间。常见的如均值和比例。比如身高平均值、药效持续时长、治愈率等。选择好统计量，则可以开始进行下一步。求出所选统计量的抽样分布 为了求出统计量的抽样分布，需要知道其期望、方差以及分布。以均值为例（我们构建总体均值的置信区间），我们知道对于均值抽样分布(推导过程，详见前文链接)：知道了期望和方
1.置信区间：误差范围（区间）在统计概率中就叫做置信区间；简单来说置信区间就是误差范围
我们用中括号[a,b]表示样本估计总体平均值的误差范围的区间，由于a和b的确切数值取决于你希望自己对于“该区间包含总体均值”这一结果具有可信程度，所以[a,b]被称为置信区间。
2.置信水平：我们选择这个置信区间，目的是为了让“a和b之间包含总体平均值”这一结果具有特定的概率，这个概率就称为置信水平。蒙
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2023-07-12 22:50:44
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把握结果的解释Excel 2003 和 Excel 2007 的 Excel 帮助文件已重写，因为所有早期版本的帮助文件都提供有关解释结果的误导性建议。 示例中，"假设我们注意到，在 50 commuters 的示例中，工作的平均持续时间为30分钟，总体标准偏差为2.5。 我们可以确保总体平均值的间隔为 30 +/-0.692951 "95%"，其中0.692951 是置信度(0.05，2.5，5
关于其在正态分布上的应用……正态分布的θ=(μ,σ^2)(这两个指标也是整个总体的均值和方差)，而用n个服从同一正态分布的随机变量进行最大似然估计的结果是Argmax L(θ)=(x bar,s^2)(也就是样本的均值和方差)……根据中心极限定理，当n趋于无穷时(x bar−μ)/(σ/sqrt(n))的分布收敛于标准正态分布……使用σ(总体的标准差)的最大似然估计值s(样本的标准差)来替代σ，根
引言小伙伴们，今天我们要来聊聊置信区间和p值这两个看起来超级相关的概念。咱们先来说说置信区间，它是一种区间估计，相当于给你的样本数据画了一个“框框”，告诉你总体数据的真实值很可能在这个框框里。就好像你买了一个锅，看到商家说这锅有保修期为一年，那么你就知道这锅能用至少一年，但也有可能用到更长时间。置信区间就是统计学里的“保修期”，让你更准确地了解总体数据的真实情况。然后是p值，它是假设检验的核心结果
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2023-08-11 08:37:29
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t分布假设一个情境：我们想知道糖球的典型重量。但由于只有一家糖果店提出要求，因此只抽取了包含10颗具有代表性的样本，然后称了每一粒糖球的重量。这个样本的。老样子：第1步：选择总体统计量我们需要为糖球重量均值构建一个置信区间，也就是要为总体均值构建置信区间。由于需要求的置信区间，于是下一步就是求的抽样分布——的分布。第2步：求的概率分布这里我们碰到问题，从上面的快捷运算表可以得知，当总体分布本身符合
置信区间或称置信间距，是指在某一置信度时，总体参数所在的区域距离或区域长度。 置信度又称置信系数，置信水平、可靠度等，表明了区间估计的可靠性。用符号1-α表示。 显著性水平：代表是在一次试验中小概率事物发生的可能性大小。用符号α表示。是指估计总体参数落在某一区间时，可能犯错误的概率， 根据中心极限定理，若总体服从正态分布N(u
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2023-07-29 20:07:47
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置信区间计算器要使用这个计算器，输入数字，点击上面的计算按钮的框，然后看到的结果。误差和置信区间可能会显示为百分比，或为整数。在统计学中，一个概率样本的置信区间(Confidence interval)是对这个样本的某个总体参数的区间估计。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。置信区间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“一定概率”。这个概率被称为置信
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2023-09-13 12:33:16
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“你有多确定？”这是分析数据时的一个基本问题，可以使用置信区间来回答这个问题。
关键概念：平均值置信区间平均值的置信区间是多少？平均值的置信区间（CI）告诉您确定平均值的精确程度。例如，您对小样本（N = 5）的重量进行测量，然后计算平均值。该平均值不太可能等于群体平均值。可能差异的程度取决于样本量和样本变异性。如果您的样本很小且可变，则样本平均值很可能与群体平均值相差甚远
前面已经知道了用点估计量来估计总体的均值、方差或一定比例的精确值 ：是根据样本数据有可能做出的最好的猜测。现介绍另一种估计总体统计量的方法——一种考虑了不确定性的方法。：是根据样本求出总统统计量的一个有高可信度的数值范围。为什么要用置信区间在利用点估计量求出总体的主要统计量时，就算我们取到了无偏估计量，但是我们在取其他样本来做分析时也不会是该估计量，这就会对我们的分析做出错误的引导，而且现实生活中
区间估计简介Python求解单个正态总体参数的置信区间参考区间估计简介假定参数是射击靶上 10 环的位置，作一次射击，打在靶心 10 环的位置上的可能性很小，但打在靶子上的可能性就很大，用打在靶上的这个点画出一个区间，这个区间包含靶心的可能性就很大，这就是区间估计的基本思想。在区间估计中，由样本统计量所构造的总体参数的估计区间称为置信区间, 其中区间的最小值称为置信下限，最大值称为置信上限。由于统
