我们发现点估计量是用于估计总体参数的样本统计量。例如，样本均值是总体均值的点估计量，样本比率是总体比率的点估计量。因为我们不可能期望点估计量能给出总体参数的精确值，所以经常在点估计上加减一个被称为边际误差（ marginal of error）的值来计算区间估计（ interval estimate）。区间估计的一般形式如下：总体均值的区间估计：总体标准差已知情形 计算样本的标准差需要95%构造置
转载
2023-12-17 15:52:37
484阅读
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('
转载
2023-06-27 10:47:10
432阅读
计算单个总体~的参数对给定置信水平的单侧置信区间，方法与计算双侧置信区间大同小异。计算枢轴量分布（已知为，未知为）概率为置信度的单侧分位数或；计算增量因子（已知为，未知为）；计算置信下限或置信上限。下列代码定义计算总体均值的单侧置信区间的函数from scipy.stats import norm, t #导入norm和t分布
import numpy as np
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
转载
2023-10-14 16:18:33
179阅读
在假设检验中，我们常常看到跟P值形影不离的一对区间值， 就是大名鼎鼎的置信区间了。 这置信区间和P值是怎么得来的，我想大多数盆友都不会有什么直观的概念，只会注意P值是否小于0.05或者0.01(根据显著性水平确定)。 为了给大伙说清楚置信区间和P值的梗，小编以比较常见的两独立样本t检验为例进行分析。样本数据如下： 使用SPSS进行t检验后结果如下： 在检验结果中， 可以容易找到置信区间和
转载
2023-10-25 16:12:49
288阅读
1. 区间估计参数估计：用样本统计量来估计总体参数，包括点值估计和区间估计点值估计：直接用样本统计量作为总体参数的估计值，这种方法简单方便，但是没有考虑抽样误差区间估计：利用样本统计量，考虑抽样误差的大小，在一定的可信度1-α下估计总体参数所在的区间范围，得到的区间称为总体参数的置信区间，较小者称为置信下限，较大者称为置信上限，α一般取0.05或0.01置信区间的含义总体均数的95%置信
转载
2024-01-27 20:23:37
0阅读
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
转载
2024-02-27 10:24:14
184阅读
# Python求置信区间
## 介绍
在统计学中，置信区间是对总体参数的估计范围。对于给定的置信水平，置信区间可以帮助我们确定估计值的可靠性。在Python中，我们可以使用不同的库和方法来计算置信区间。本文将教你如何使用Python来计算置信区间。
## 流程
下面是计算置信区间的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 收集数据 |
| 步骤
原创
2023-08-30 04:23:08
1006阅读
分布的类型：卡方分布、t分布、F分布……分布的参数估计：根据样本估计总体分布的参数（均值，方差……）点估计：均值、方差……区间估计：在要求的置信区间下估计其他参数的区间。1. 分布估计对数据整体分布规律的估计，从大体上确定分布的趋势和规律。 （1） 总体分布：利用样本信息推断总体分布规律。 （2） 统计量的分布（抽样分布）：由样本确定的诸如样本均值、样本方差等随机变量。三种源于正态分布的抽样分布：
转载
2024-06-13 10:29:17
600阅读
预计阅读时间5分钟前面一篇我们把spss线性回归的基本操作给捋顺了，其实发现也并没有那么难对吧，今天跟着小助理一起玩一下它的其他操作~1.Statistics按钮可供用户选择更多的输出统计量。 （1）Estimates：SPSS默认输出项，输出与回归系数相关的统计量： 回归系数（偏回归系数）、回归系数标准误差、标准化回归系数、回归系数显著性检验的t统计量和概率p值，各解释变量的容忍度。
转载
2024-01-15 07:02:27
316阅读
# 如何在Python中实现预测的置信区间
在数据分析和机器学习的工作中，通常我们需要对模型的预测结果进行不确定性估计。为了实现这一目标，我们可以计算预测的置信区间。本文将详细讲解如何在Python中实现这一过程，包括步骤、相应的代码，以及关键概念的解释。
## 流程概述
在开始之前，让我们先看一下实现预测置信区间的整体流程。以下表格展示了这个流程的主要步骤：
| 步骤 | 说明 |
|
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
转载
2024-04-01 16:10:20
56阅读
在进行数据分析时，求置信区间是一个重要的统计过程，它帮助我们理解数据的不确定性和可靠性。在这篇博文中，我将记录求置信区间的过程，尤其是在 Python 中如何高效实现这一目标。
## 用户场景还原
在我的数据科学项目中，我需要对一组实验数据进行分析，以确定其均值的置信区间。用户场景如下：
- **事件1：** 从实验中收集到一组样本数据。
- **事件2：** 希望计算该样本均值的置信区间。
大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。很多小伙伴想知道：做数据分析，到底要懂多少统计学？小熊妹很认真地做一个懒人攻略，不讲复杂的理论，直接讲实际操作，希望能帮助到大家哦。如果要讲统计学，第一个概念要从区间估计讲起，这是后续很多方法的基础。一听：“区间估计”的名字，很多小伙伴会一脑袋问号： 为什么要“估计” 为什么还要有“区间”今天的分享就从这里开始一：什
转载
2024-08-20 13:38:43
46阅读
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
转载
2024-01-11 23:02:57
1138阅读
在统计学中，总体率的估计包含了点估计和区间估计两种方法，点估计直接使用样本率来估计总体率，没有考虑抽样误差，而区间估计则按照一定的可信度，估计总体率的可能范围，这就是总体率的置信区间。今天我们要使用IBM SPSS Statistic这款统计软件，来估计总体率95%的置信区间，同学们一起来跟着学习一下吧！一、演示数据我们录入两组统计数据，用于估计测试人员总体龋齿患病率的95%置信区间。第一组的发生
转载
2023-11-13 16:38:14
192阅读
## Python回归预测置信区间
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python实现回归预测置信区间。在开始之前，让我们先来了解一下整个流程。
### 流程概述
整个流程可以分为以下几个步骤：
1. 数据准备：收集和整理数据，确保数据的质量；
2. 模型建立：选择适合的回归模型，并进行训练；
3. 预测计算：使用训练好的模型进行预测，并计算置信区间；
4. 结果展示：将预测结果
原创
2023-12-11 04:26:45
481阅读
在数据分析和统计学中，置信区间是一种重要的工具，它可以帮助我们量化不确定性并为我们的推断提供可靠性。在使用 Python 进行数据分析时，求解置信区间是个常见需求。在这篇博文中，我将详细介绍如何用 Python 求出置信区间，包括对应的代码示例及其背后的技术原理。
## 背景描述
在数据分析中，我们通常需要对某个参数（如均值）进行估计，而置信区间则提供了这一参数可能落在的范围。置信区间在许多领
第一节是一元回归统计推断在多元回归中的推广，主要针对的是单个系数的假设检验和置信区间，除了在假设阶段有所不同（比如是在固定其他变量的情况下，被检验变量对因变量没有影响），基本步骤是一样的，理论基础也都是“OLS估计量在原假设下服从大样本正态分布，其中均值为假设的真值而方差具有一致估计量”（后半句我并没有看懂，前半句是告诉我们要牢记“这些抽样的不确定性的量化方法只有在大样本情况下才有效
转载
2023-11-28 06:38:55
159阅读
bootstrap置信区间假设总体的分布F未知，但有一个容量为n的来自分布F的数据样本，自这一样本按有放回抽样的方法抽取一个容量为n的样本，这种样本称为bootstrap样本。相继地、独立地自原始样本中抽取很多个bootstrap样本，利用这些样本对总体F进行统计推断，这种方法成为非参数bootstrap方法，又称自助法。使用bootstrap方法可以求得变量(参数)的置信区间，称作bootstr
转载
2023-06-29 15:11:41
309阅读
