在
置信水平相同的情况下,样本量越多,
置信区间越窄。
置信区间变窄的速度不像样本量增加的速度那么快,也就是说并不是样本量增加一倍,置信区间也变窄一倍(实践证明,样本量要增加4倍,置信区间才能变窄一倍),所以当样本量达到一个量时,就不再增加样本了。
边际误差就是置信区间中从点估计值中所加上或减去的值。
当
样本容量更大时,点估计量的值更接近于总体参数,该点估计量是一致的。换言之,大样本比小样本趋于接进一个更好的点估计。因此,样本容量越大,边际误差越小。
追问抱歉 不要从别人那里copy答案
而且我问的是置信系数,不是置信区间……