置信度假

❶ 在统计学中的样本量是如何计算的，置信度是如何计算的

您好！

1. 样本量的计算公式为： N=Z 2 ×(P ×(1-P))/E

   Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差，一般取0.5。E:样本均值的标准差乘以z值，即总的误差p:目标总体占总体的比例。(比如：一个班级中男生占所有学生的30%。则p=30%)。

2. 置信度是自己给的前提,不是算出来的。

   比如:每个样子在95%的置信度下的置信区间。就是用一种方法构造一百个区间如果有95个区间包含总体真值，就说置信度为95%（包含总 体真值的区占总区间的95%)。

(1)置信度假扩展阅读

• 误差值:是指由于随机抽样的偶然因素使样本各单 位的结构不足以代表总体各单位的结构,而引起抽样 指标和全及指标之间的绝对离差.因此,又称为随机 误差,它不包括登记误差,也不包括系统性误差。

• 影响抽样误差的因素:总体各单位标志值的差异程度；样本的单位数；抽样的方法;抽样调查的组织形式。

• 抽样平均误差:抽样平均误差是反映抽样误差一般水平的指标,它的实质含义是指抽样平均数（或成数）的标准差.即它反映了抽样指标与总体指标的平均离差程度.抽样平均误差的作用首先表现在它能够说明样本指标代表性的大小.平均误差大,说明样本指标对总体指标的代表性低；反之,则高。

• .置信区间:是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一定概率”。这个概率被称为置信水平。举例来说，如果在一次大选中某人的支持率为55%，而置信水平0.95上的置信区间50%,60%，那么他的真实支持率有百分之九十五的机率落在百分之五十和百分之六十之间，因此他的真实支持率不足一半的可能性小于百分之2.5。

• 置信水平一般用百分比表示，因此置信水平0.95上的置信空间也可以表达为：95%置信区间。置信区间的两端被称为置信极限。对一个给定情形的估计来说，置信水平越高，所对应的置信区间就会越大。

参考资料:网络_统计学样本量及计算

❷ 最近发现的Higgs boson说是有5sigma的置信度是什么意思5sigma不是代表很大的标准误差吗为什么很准确

这里5-sigma置信度可以理解为,所观测到的结果99.99994%是真实的结果,但有0.00006%的可能性这个结果其实只是实验误差。其实这的确也可以理解为一个“很大的标准误差”。实际做法是这样的:首先我们假设higgs boson不存在,这样从理论上可以计算得到一个理论测量值;然后我们看真实测得的数据,并和假设higgs boson不存在的理论值进行比较。5-sigma的意思是,测得实验数据“远远偏离”不存在higgs boson的假设.反过来说,我们基本可以肯定higgs boson是存在的。几sigma的概念可以用于描述误差大小,也可以用于描述置信度。这个概念本质上来源于正态分布,而实验误差分析等等绝大部分都是基于正态分布的。:)
求采纳

❸ 为什么说置信度越小准确度越高求分析统计学高手解答

其实，置信度小就意味着抽样误差小，则统计中拒绝零假设的可靠度高，更有把握。所以，置信度越小准确度越高。

❹ 帮我通俗的解释下显著性水平和置信水平

首先，置信水平和置信度应该是一样的，就是变量落在置信区间的可能性，“置信水平”就是相信变量在设定的置信区间的程度，是个0~1的数，用1-α表示。
置信区间，就是变量的一个范围，变量落在这个范围的可能性是就是1-α。
显著性水平就是变量落在置信区间以外的可能性，“显著”就是与设想的置信区间不一样，用α表示。
显然，显著性水平与置信水平的和为1。
显著性水平为0.05时，α=0.05，1-α=0.95
如果置信区间为（-1，1），即代表变量x在（-1，1）之间的可能性为0.95。
0.05和0.01是比较常用的，但换个数也是可以的，计算方法还是不变。
总之，置信度越高，显著性水平越低，代表假设的可靠性越高，越好。

❺ 如何理解和区分 置信度 可靠度 及分布检验

置信度就是用一种方法构造一百个区间如果有95个区间包含总体真值，就说置信度为95%（包含总体真值的区间占总区间的95%。）。
E:样本均值的标准差乘以z值，即总的误差。
P：目标总体占总体的比例.。(比如：一个班级中男生占所有学生的30%。则p=30%)。

❻ 假设检验中置信度和概率的区别

我认为两者是不一样的。

置信度可以理解为是1个结论正确或错误的发生概率的一个界。
意味着，发生的概率是在一定的范围内的，但具体的发生概率是多少，并不知道。

但有的时候，只要下界足够大，就说明发生的概率很大。实际应用中就足够下结论了。
有的时候，只要上界足够小，就说明发生的概率非常小。也足够下结论了。

例如95%的置信区间，
那么本来来自于检验假设的总体的任何一个样本，
没有落入这个区间的概率就小于1-95％，

那么，如果检验中这种情况出现了，就认为是小概率事件出现了。
就可以否定“这个样本是来自于假设的总体的”这个结论。
否定这个结论的犯错[人家本来就是来自那个总体的，只不过点子低而已。]的概率小于5%.

但不能说犯错的概率就是5%

。。。。

❼ 置信概率如何计算

置信概率（confidence probability）是用来衡量统计推断可靠程度的概率。

其意义是指在进行统计推断时.被估参数包含在某一范围内的概率。

拓展资料：

对于一组给定的样本数据，其平均值为μ，标准偏差为σ，则其整体数据的平均值的100(1-α)%置信区间为(μ-Ζα/2σ , μ+Ζα/2σ) ，其中α为非置信水平在正态分布内的覆盖面积 ，Ζα/2即为对应的标准分数。

计算公式：

1. 对于一组给定的数据，定义

3.其中U=u(X)和 V=v(X)都是统计量（即可观测的随机变量），而置信区间因此也是一个随机区间：(U,V)。

❽ 为什么置信区间与置信度判断的结果相同

置信水平是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率，置信区间越大，置信水平不就越高吗？
通俗点讲的话，置信水平即是指可靠度，也就是表征一个结论的正确程度，置信水平越高，结论越可靠。放在置信区间上来讲，置信水平表征实际值落在置信区间的概率，显然置信区间越大，落在置信区间的概率越大，则置信水平越高。
注意置信度和置信水平的不同点，先有置信度才有置信区间，也就是先要给出置信度，我们才能求置信区间，因为不同的置信度，置信区间是一定不同的；而先有置信区间，才能有置信水平，只有先要求出或给出置信区间，我们才能求对应的置信水平。
这是我从数学学科的角度给出的解释，好像你把这个问题归在了物理学科了，可能有点不合你的意思，就情原谅了。

❾ Excel的统计描述中，有一个叫平均数置信度的东西，是指什么

就是总体均值区间估计的置信度。95%的意思是：总体均值有95%的可能性在计算出的区间中。

不知道你有没有数理统计的基础，这里简单解释一下。
在数理统计中，样本（一般就是你采集的数据）都假设来自于某一个总体。统计的目的就是通过样本来估计总体的性质。

对总体均值的估计有很多种方法，有点估计和区间估计等
最简单的点估计就是：用样本均值来估计总体均值
区间估计的结果是一个区间，比如是(a, b)。也就是说，根据你收集的数据计算出，总体均值有95%的可能在区间(a,b)中。

有不清楚的地方请追问~~