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
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2024-04-01 16:10:20
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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
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2023-10-21 16:49:28
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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
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2023-11-04 23:20:07
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今天来尝试一下学以致用，资料参考于https://www.jianshu.com/p/4d7d7e4ff4f8 jupyter notebook对新手非常友好两个非常有用的快捷键（shortcut） 第一个是Tab，提示可调用的功能 第二个是shift+Tab，提示该功能有何作用，如何使用可以逐步查看结果 先来个简单示例import seaborn as sns
tips = sns.load_d
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2024-03-12 10:22:21
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实验报告内容：1、实验目的：熟练掌握利用SPSS进行参数估计的实现方法。2、实验要求：利用SPSS软件求比例p的置信区间；利用SPSS软件求单正态总体均值的置信区间；利用SPSS软件求双正态总体均值差的置信区间。3、仪器用具及材料：PC机，SPSS软件4、实验内容： 1.比例p的置信区间在一批货物中随机抽取80件，发现有11件不合格，试求这批货物的不合格品率p的置信水平0
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2023-10-27 00:33:11
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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
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2024-01-11 23:02:57
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# 如何在Python中实现置信区间图
作为一名刚入行的小白，理解如何使用Python绘制置信区间图可能会让你感到困惑。但不用担心，本文将为你提供一个详细的步骤指南，帮助你理解整个流程。我们将从步骤概览开始，然后深入每一步，涵盖所需的代码和注释。
## 流程概览
首先，我们需要明确实现置信区间图的基本步骤。可以通过以下表格来概括：
| 步骤编号 | 步骤名称 |
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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01. 用理论或逻辑表述提出研究选题在进入模型之前，这是提出问题的部分，即告诉读者为什么要研究这个问题。比如，认为现有的理论不能解释某一现象，或者要澄清对某一问题的认识，又或者是质疑现有理论等等。在这一步，就是要让读者相信你的问题“要么重要，要么有趣，要么两者都有”。例如，环保政策是否会带来环境的改善，汇率变更如何影响进出口贸易等等。对该问题的描述可以通过经济理论的表述进行分析，也可以依据经济现象
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2024-08-19 19:32:01
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论文中折线图可以表示两个变量间的变化关系，带误差或可信区间的折线图表示其中一个变量的变化范围，既往我们已经使用R语言绘制了分类带误差和可信区间的折线图，今天我们使用Stata来绘制分类带误差和可信区间的折线图。 继续使用我们的汽车销售数据（公众号回复：汽车销售，可以获得该数据）来演示，先导入数据，我是直接黏贴 我们来看下数据，car就是汽车售价，age是年龄，gender是性别，inccat是收入
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2023-11-18 13:25:46
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作者：丁点helper来源：丁点帮你生存分析的上一篇文章主要通过一张表格介绍了计算生存率的方法，称作K-M法，也叫乘积极限法，简单来讲就是将生存概率相乘获得生存率。生存曲线的估计方法（1）：先看懂这个表，比如，前面我们讲过：好比身高的样本均数，抽取的第一拨人计算的平均身高和第二拨人的平均身高是有差异的。因为它们都是样本统计量，所以会随着样本的变化而变化。同样地，如果我们想象一下，把这些样本统计量放
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2024-07-01 17:11:02
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简介检验某个变量的总体均值和指定值是否存在显著性差异，统计的前提是样本的总体服从正态分布。此检验对偏离正态性也是相当稳健的。置信区间正态总体、方差未知、小样本情况下 如果总体服从正态分布，无论样本容量大小，样本均值的抽样分布都服从正态分布。如果总体方差未知，需要用样本方差替代，在小样本的情况下，应用t分布来建立总体均值的置信区间。随着自由度的增大，t分布逐渐趋于正态分布假设检验原假设H0: 总体
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2023-08-17 22:14:37
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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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在介绍如何使用逻辑回归进行分类时，我们首先需要大概了解下什么是回归，什么是逻辑回归。回归分析(Regression Analysis)在统计学中，回归分析(regression analysis)是一个用于估算变量之间关系的统计学过程。回归分析关注的焦点是在一个因变量(dependent variable)和一个或多个自变量(independent variable)之间的关系。更明确的说法就是，
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2024-02-19 22:58:42
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# 使用Python绘制置信区间图的指南
在数据科学和统计分析中，置信区间是一个非常重要的概念，它帮助我们理解估计的准确性。本文将引导你从开始到结束绘制一个置信区间图的整个过程。为此，我们将借助Python中的热门库，比如`matplotlib`、`numpy`和`scipy`。
## 整体流程
下面的表格展示了绘制置信区间图的步骤：
| 步骤 | 描述
# Python 绘制置信区间图的完整指南
在现代数据分析和可视化中，置信区间图（Confidence Interval Plot）是展示数据变异性和不确定性的有力工具。在这篇文章中，我将带你学习如何使用Python绘制置信区间图。我们将主要利用`matplotlib`和`numpy`这两个库来完成这个任务。
## 整体流程
下面是绘制置信区间图的整体步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-09 06:16:08
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# 置信区间和误差图的探索—Python代码示例
在统计学和数据分析中，置信区间是一个非常重要的概念。它表示一个参数的估计值的不确定性，通常用来衡量统计推断的可靠性。本文将通过Python代码示例，教大家如何计算和可视化置信区间，同时也会介绍误差图的相关内容，以便更好地理解数据的波动和模型的表现。
## 1. 什么是置信区间？
置信区间可视为一个区间估计，表示在一定置信水平下，真实参数值有可
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
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2023-10-14 16:18:33
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在统计学与数据分析中，“置信区间”（Confidence Interval, CI）是一种用于表示样本统计量的可靠性及其与总体参数之间的不确定性的强有力工具。本文将以“置信区间python”为主题，探讨在Python中遇到的一些问题与解决方案。
### 问题背景
在进行数据分析时，我们通常需要估计某个总体参数（如均值）。然而，由于只能获取样本数据，得到的结果具有一定的不确定性。因此，我们引入“
