置信度假

❶ 在統計學中的樣本量是如何計算的，置信度是如何計算的

您好！

1. 樣本量的計算公式為： N=Z 2 ×(P ×(1-P))/E

   Z為置信區間、n為樣本容量、d為抽樣誤差范圍、σ為標准差，一般取0.5。E:樣本均值的標准差乘以z值，即總的誤差p:目標總體占總體的比例。(比如：一個班級中男生占所有學生的30%。則p=30%)。

2. 置信度是自己給的前提,不是算出來的。

   比如:每個樣子在95%的置信度下的置信區間。就是用一種方法構造一百個區間如果有95個區間包含總體真值，就說置信度為95%（包含總 體真值的區占總區間的95%)。

(1)置信度假擴展閱讀

• 誤差值:是指由於隨機抽樣的偶然因素使樣本各單 位的結構不足以代表總體各單位的結構,而引起抽樣 指標和全及指標之間的絕對離差.因此,又稱為隨機 誤差,它不包括登記誤差,也不包括系統性誤差。

• 影響抽樣誤差的因素:總體各單位標志值的差異程度；樣本的單位數；抽樣的方法;抽樣調查的組織形式。

• 抽樣平均誤差:抽樣平均誤差是反映抽樣誤差一般水平的指標,它的實質含義是指抽樣平均數（或成數）的標准差.即它反映了抽樣指標與總體指標的平均離差程度.抽樣平均誤差的作用首先表現在它能夠說明樣本指標代表性的大小.平均誤差大,說明樣本指標對總體指標的代表性低；反之,則高。

• .置信區間:是指由樣本統計量所構造的總體參數的估計區間。在統計學中，一個概率樣本的置信區間（Confidence interval）是對這個樣本的某個總體參數的區間估計。置信區間展現的是這個參數的真實值有一定概率落在測量結果的周圍的程度。置信區間給出的是被測量參數的測量值的可信程度，即前面所要求的「一定概率」。這個概率被稱為置信水平。舉例來說，如果在一次大選中某人的支持率為55%，而置信水平0.95上的置信區間50%,60%，那麼他的真實支持率有百分之九十五的機率落在百分之五十和百分之六十之間，因此他的真實支持率不足一半的可能性小於百分之2.5。

• 置信水平一般用百分比表示，因此置信水平0.95上的置信空間也可以表達為：95%置信區間。置信區間的兩端被稱為置信極限。對一個給定情形的估計來說，置信水平越高，所對應的置信區間就會越大。

參考資料:網路_統計學樣本量及計算

❷ 最近發現的Higgs boson說是有5sigma的置信度是什麼意思5sigma不是代表很大的標准誤差嗎為什麼很准確

這里5-sigma置信度可以理解為,所觀測到的結果99.99994%是真實的結果,但有0.00006%的可能性這個結果其實只是實驗誤差。其實這的確也可以理解為一個「很大的標准誤差」。實際做法是這樣的:首先我們假設higgs boson不存在,這樣從理論上可以計算得到一個理論測量值;然後我們看真實測得的數據,並和假設higgs boson不存在的理論值進行比較。5-sigma的意思是,測得實驗數據「遠遠偏離」不存在higgs boson的假設.反過來說,我們基本可以肯定higgs boson是存在的。幾sigma的概念可以用於描述誤差大小,也可以用於描述置信度。這個概念本質上來源於正態分布,而實驗誤差分析等等絕大部分都是基於正態分布的。:)
求採納

❸ 為什麼說置信度越小准確度越高求分析統計學高手解答

其實，置信度小就意味著抽樣誤差小，則統計中拒絕零假設的可靠度高，更有把握。所以，置信度越小准確度越高。

❹ 幫我通俗的解釋下顯著性水平和置信水平

首先，置信水平和置信度應該是一樣的，就是變數落在置信區間的可能性，「置信水平」就是相信變數在設定的置信區間的程度，是個0~1的數，用1-α表示。
置信區間，就是變數的一個范圍，變數落在這個范圍的可能性是就是1-α。
顯著性水平就是變數落在置信區間以外的可能性，「顯著」就是與設想的置信區間不一樣，用α表示。
顯然，顯著性水平與置信水平的和為1。
顯著性水平為0.05時，α=0.05，1-α=0.95
如果置信區間為（-1，1），即代表變數x在（-1，1）之間的可能性為0.95。
0.05和0.01是比較常用的，但換個數也是可以的，計算方法還是不變。
總之，置信度越高，顯著性水平越低，代表假設的可靠性越高，越好。

❺ 如何理解和區分 置信度 可靠度 及分布檢驗

置信度就是用一種方法構造一百個區間如果有95個區間包含總體真值，就說置信度為95%（包含總體真值的區間占總區間的95%。）。
E:樣本均值的標准差乘以z值，即總的誤差。
P：目標總體占總體的比例.。(比如：一個班級中男生占所有學生的30%。則p=30%)。

❻ 假設檢驗中置信度和概率的區別

我認為兩者是不一樣的。

置信度可以理解為是1個結論正確或錯誤的發生概率的一個界。
意味著，發生的概率是在一定的范圍內的，但具體的發生概率是多少，並不知道。

但有的時候，只要下界足夠大，就說明發生的概率很大。實際應用中就足夠下結論了。
有的時候，只要上界足夠小，就說明發生的概率非常小。也足夠下結論了。

例如95%的置信區間，
那麼本來來自於檢驗假設的總體的任何一個樣本，
沒有落入這個區間的概率就小於1-95％，

那麼，如果檢驗中這種情況出現了，就認為是小概率事件出現了。
就可以否定「這個樣本是來自於假設的總體的」這個結論。
否定這個結論的犯錯[人家本來就是來自那個總體的，只不過點子低而已。]的概率小於5%.

但不能說犯錯的概率就是5%

。。。。

❼ 置信概率如何計算

置信概率（confidence probability）是用來衡量統計推斷可靠程度的概率。

其意義是指在進行統計推斷時.被估參數包含在某一范圍內的概率。

拓展資料：

對於一組給定的樣本數據，其平均值為μ，標准偏差為σ，則其整體數據的平均值的100(1-α)%置信區間為(μ-Ζα/2σ , μ+Ζα/2σ) ，其中α為非置信水平在正態分布內的覆蓋面積 ，Ζα/2即為對應的標准分數。

計算公式：

1. 對於一組給定的數據，定義

3.其中U=u(X)和 V=v(X)都是統計量（即可觀測的隨機變數），而置信區間因此也是一個隨機區間：(U,V)。

❽ 為什麼置信區間與置信度判斷的結果相同

置信水平是指總體參數值落在樣本統計值某一區內的概率，置信區間越大，置信水平不就越高嗎？
通俗點講的話，置信水平即是指可靠度，也就是表徵一個結論的正確程度，置信水平越高，結論越可靠。放在置信區間上來講，置信水平表徵實際值落在置信區間的概率，顯然置信區間越大，落在置信區間的概率越大，則置信水平越高。
注意置信度和置信水平的不同點，先有置信度才有置信區間，也就是先要給出置信度，我們才能求置信區間，因為不同的置信度，置信區間是一定不同的；而先有置信區間，才能有置信水平，只有先要求出或給出置信區間，我們才能求對應的置信水平。
這是我從數學學科的角度給出的解釋，好像你把這個問題歸在了物理學科了，可能有點不合你的意思，就情原諒了。

❾ Excel的統計描述中，有一個叫平均數置信度的東西，是指什麼

就是總體均值區間估計的置信度。95%的意思是：總體均值有95%的可能性在計算出的區間中。

不知道你有沒有數理統計的基礎，這里簡單解釋一下。
在數理統計中，樣本（一般就是你採集的數據）都假設來自於某一個總體。統計的目的就是通過樣本來估計總體的性質。

對總體均值的估計有很多種方法，有點估計和區間估計等
最簡單的點估計就是：用樣本均值來估計總體均值
區間估計的結果是一個區間，比如是(a, b)。也就是說，根據你收集的數據計算出，總體均值有95%的可能在區間(a,b)中。

有不清楚的地方請追問~~