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置信区间和均值的关系
置信区间
是否包括总体
均值
?
答:
也从这个意义上来讲,
置信区间
是一个随机的区间,它会因样本的不同而不同,所以说并不是所有的置信区间都包括总体参数的真值。 我们只能是希望这个区间是大量包含总体参数真值区间中的一个,但它也有可能是少数几个不包含参数真值区间中的一个。所以说,该区间要么包含总体
均值
,要么不包含总体均值。
总体
均值的置信区间
等于
答:
样本均值加减边际误差。总体均值的置信区间为:是样本均值,即所有测量数据的算数平均值,
所以总体均值的置信区间等于样本均值加减边际误差
。等于,多表示前后相等或差不多相等。就是两个或两个以上事物具有相同的数值或属性等特征。
总体平均值的
置信区间与平均值的
置信区间有什么区别?
答:
总体平均值的置信区间和平均值的置信区间是两个不同的概念
。总体平均值的置信区间是指对于一个总体(即整个数据集)的平均值,通过抽样得到的样本平均值的范围估计。例如,我们可以从一个大班级中随机抽取若干个学生的身高,通过这些样本的平均值来估计整个班级的平均身高。总体平均值的置信区间可以用于估计...
置信区间
计算公式是什么?
答:
置信区间上限 = 样本均值 + 临界值 ×
; 标准误差 = 50 + 1.96 × 2 = 53.92 置信区间下限 = 样本均值 - 临界值 × 标准误差 = 50 - 1.96 × 2 = 46.08 因此,95%置信水平下,总体均值的置信区间为[46.08, 53.92]。这意味着我们有95%的把握认为总体均值位于...
平均值的置信区间
具有什么含义?如何表达
答:
平均值的置信区间
越大说明对平均值的估算越不准确,反之置信区间越小则说明对平均值的估计越接近准确值。
置信区间
怎么算
答:
第一步:求一个样本的
均值
第二步:计算出抽样误差。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%;1200个样本时的抽样误差为±3%。第三步:用第一步求出的“样本均值”加、减第二步计算的“抽样误差”,得出
置信区间的
两个端点。
...当样本容量增大的时候,问
均值的置信区间
是怎么变化的?增大不变还...
答:
均值的置信区间
是=样本均值+/-一定
置信度
下的样本分布统计量*标准差/根号下的样本量,由此可见,当其他都固定,而样本量增大是,置信区间是变小的。逻辑上就是:当样本量越大的时候,我们能得到更精确的预测区间。
如果
置信区间
不包含总体
均值
作何解释
答:
由于
置信区间
具有随机性,因此来自特定总体的两个样本将不可能生成相同的置信区间。我们讨论的是95%的置信区间,这意味着随机选择一个样本,它包含总体
均值的
概率是0.95,不包含总体均值的0.05。换言之,如果我们抽取无限多个样本,95%的情况,我们的置信区间会包含总体的均值。
均值的
实际值是否在
置信区间
内?
答:
那么
均值的
实际值是否在
置信区间
内呢?这就不一定了。首先,我们说有95%的把握了,说明有5%的把握不在这个置信区间里;同时,还可能受估计方法的影响,比如我取的样本都是全校重点班的,那全校的平均分很有可能不在估计的置信区间里,毕竟,重点班的平均分都能够代表全校的平均分,这样的重点班也有点...
什么是
置信区间
?
答:
公式如下:
可信区间
=阳性样本
平均值
±标准差(X±SD) 。
置信区间的
常用计算方法如下:Pr(c1<=μ<=c2)=1-α 其中:α是显著性水平(例:0.05或0.10);Pr表示概率,是单词probablity的缩写;置信区间注意:当OR值的95% CI不包含1时,研究者可能会称组间差异具有统计学意义,这其实是有问题的:...
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