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
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
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
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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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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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
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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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
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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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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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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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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前言检验数据的分布有很多种方法，如卡方检验、K-S 检验等。而以图形的角度来说，可以使用 Q-Q 图或 P-P 图来检验数据是否服从：
beta 分布：
t 分布卡方分布
gamma 分布正态分布均匀分布
logistic 分布等Q-Q 图通过将两个概率分布的相同分位数点的值映射为 x 和 y 轴。如果两个分布比较相似，那么图上的点大致落在 y=x 直线上；如果这两个分布线性相关，则点大致分布在一
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
太长不看(简要总结)置信区间是估测总体参数的真值，这个值只有一个，且不会变动。例如做100次实验，100个成绩，95次实验的成绩区间包含总体均值，那么就代表置信度为95%。随着置信度的上升，置信区间的跨度也就越大，对参数估计的精度必定降低。点估计就一个值，精度高，但置信度则低。（置信度与精度反方向变化）这段是对参考资料的总结，下面基本摘自资源。一、为什么要用区间估计？首先，置信度这个概念的引入是为
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.中心极限定理与大数
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
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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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
在excel中进行区间个数统计也是我们工作中常遇到的问题，解决方法有很多种，比如万能的筛选大法，countif函数等。但是笔者这里给大家介绍两种特别简单的方法，frequercy函数(频率函数)法和数据透视表法，各位可以根据自己的喜好进行选择。本文就以下图为例，对于C列的成绩，根据E列划分的区间统计符合对应区间内的个数，把结果显示在G列橙色单元格中。 原数据 一：frequercy函数法
