置信水平、置信区间宽度和样本量之间有什么关系

Tea preparation and drinking
Chinese "tea preparation and drinking" is a beautiful ceremony,the basic spirit of "Kim,and honor,and America".Itself--tea is tea in Chinese tea preparation and drinking focusing on texture and flavor.Every step of the tea ceremony is the senses to explore and enjoy.China's most famous preparation and drinking is a gongfu tea ceremony.The so-called Kung Fu tea,a tea-making techniques.Called
gongfu tea,because this kind of tea requires a certain amount of time
to operate,this effort to make bubbles,as Chinese painting and Wushu,
gongfu.
打字不易,

1、区间估计中估计值的区间为均值±标准误*Z，而标准误=标准差/根号n，n代表样本量，可知n越大，标准误越小，此时置信区间上下限之间的范围就越小，所以增大样本量可以使区间估计更准确。这个问题你从理论上也很容易理解，样本无限增大，就无限靠近总体，自然估计就更准确，因为概率统计本来就是用样本推断总体。置信区间当然是越小越好，比如某个学生考试成绩95%的置信区间为（80-95），这代表考100次，他有95次将得到80-95之间的分数，如果你的95%置信区间是（0-100），那范围就大多了，这等于没有任何预测能力。
2、当做出接受原假设的决定时，其正确的概率为1-a（置信水平），这句话有误，统计推断是一种反证法，依据小概率事件的原则，如果你的检验值超过了显著性水平，由于小概率事件原则，我们认为一次抽样中抽到显著性水平以外的值是不太可能的，因此认为检验值不属于原假设所属分布，而属于备择假设所属分布，这个推断没为题，但当你的检验值不超过显著性水平时，由于原假设分布与备择假设分布有一定重叠，备择假设分布位于原假设分布中的部分也就是第二类错误率beta我们无从得知，因此当检验值不超过显著性水平时，我们不知道该检验值是究竟位于哪一个分布中，不知道有多大可能犯第二类错误，因此不能说接受原假设，只能说无充分理由拒绝原假设，这一点对于统计学的学生很重要，是一个常见误区

95%置信区间对应的是上下各2.5%的区间不在置信区间
所以,对应正太分布表97.5%的位置和2.5%的位置之间
97.5%对应1.96个标准差,2.5%对应-1.96标准差
样本标准差=25/根号500
{120-1.96*25/(根号500) ,120+1.96*25/(根号500) },就是95%置信区间
同理,99%置信区间,只要找99.5%对应的标准差数,从正态分布表查0.995对应的数,然后用这个数替换刚才的1.96
希望对你能有所帮助.

负的指下降的,是原值
原值的话就不准了啊,平均值是所有数据相加除以数量,如果是绝对值,就多了2倍
所以用原值

参照参考资料的方法,首先求出正态分布90%对应是1.645（可以更精确,我是看正态分布表估计出在1.64~1.65之间,如果要求更精确可用matlab的函数）,样本标准差题目给出为90,所以
[1500-1.645*90 ,1500+1.645*90 ],就是90%置信区间

置信区间和假设检验那里就是套公式,那那张表记住即可

abc的支持数P1=3,acd的支持数P2=3,bcd的支持数P3=3,关联规则的输出就是在由频繁项集的项组成的关联规则中,找出置信度大于等于最小置信度阈值的关联规则.因为由频繁项集的项组成的关联规则的支持度大于等于最小支持阈...

Select confidence level:
For the confidence level there is little choice to follow the rules.It still depends on the risk management of the risk management department and the requirements of the safety of assets.5% or 1% of the loss probability should be treated as "extreme circumstances",from the perspective of risk managers,this is only a matter of choice.The selection of different confidence level depending on whether the impact of significantly depending on its use.If the confidence level of income used to determine how much initial working capital,then the confidence level of the selection will be very critical.Confidence level selected should reflect the risk management of risk aversion and cost more than the loss of VaR.The higher risk aversion,the greater the loss cost,that make up the loss the greater the amount of capital required,and thus the higher the confidence level.

你可以看看这个 我之前就是用的这个程序绘制的

显著性水平为1-0.95 = 0.05 < 概率0.073,是不能拒绝原假设的,也就是接受原假设.t值的用处在于你知道critical value也就是临界值的条件下才行,如果你没法知道临界值,那么t值是没用的.t值大于critical value,则拒绝原假设,反之接受.用t值判断和p值（相伴概率）判断是等价的.

通常,当我们要想利用一组样本获得某个趋势时（为简单起见假设是线性趋势）,斜率和截距是未知参数,我们只能得到未知参数的点估计值,即斜率和截距的近似值,没有给出这个近似值的误差范围,而置信区间就是要得到参数以某个置信度1-a（就是可能性）落入的区间.
置信区间的中心是点估计值.
我理解这个 位置参数其实就是待估计的参数的真实值.

|n－i|(i是自然数且属于[1,100])的几何意义是数轴上的整点n到点i的距离,所以|n－1|＋|n－2|＋|n－3|＋…＋|n－99|＋|n－100|就是点n到点1、2、3…99、100的距离和,当n在最中间的时候距离和最小.1到100共有100个整点,中间值是50.5,所以当n＝50或51时,距离和最小.当n＝50时,原式＝49＋48＋…＋2＋1＋0＋1＋2＋3＋…＋49＋50＝2500.当n＝51时,原式＝50＋49＋…＋2＋1＋0＋1＋2＋…＋48＋49＝2500.

z(a/2)指的是标准正态分布的双侧临界值,z(a)当然就是单侧临界值.a（阿尔法）指的是显著水平,一般是0.05、0.01等.而95%、99%指的是置信水平,不要搞混这两个概念!置信水平=1-显著水平.我基本上不用查统计学表格,用Exce...

1 目的： 检查洁净室（区）空气中悬浮粒子数是否符合要求. 2 范围： 凡本公司10万级、1万级、100级的洁净环境均应作悬浮粒子检查. 3 职责： 测定尘埃粒子数人员、工艺员对本程序实施负责. 4 程序 4.1所用仪器 光散射粒子计数器. 4.2测试规则 4.2.1测试条件 4.2.1.1温度和湿度 洁净室（区）的温度和相对湿度应与其生产及工艺要求相适应（温度控制在18℃~24℃,相对湿度控制在45%~60%之间为宜）. 4.2.1.2压差 空气洁净度不同的洁净室（区）之间的压差应≥4.9Pa,空气洁净度级别要求高的洁净室（区）对相邻的空气洁净度级别低的洁净室（区）一般要求呈相对正压. 4.2.2测试状态 静态测试时,室内测试人员不得多于2人. 4.2.3测试时间 4.2.3.1对单向流,测试应在净化空气调节系统正常运行时间不少于10min后开始. 4.2.3.2对非单向流,测试应在净化空气调节系统正常运行时间不少于30min后开始. 4.3尘埃粒子数测定 4.3.1选择采样位置 4.3.1.1对于层流净化间,规定在气流垂直上方,洁净室作业区域上流段位置测量. 4.1.2对于紊流净化间,在水平面上采样. 4.3.2选择最少采样点采样 悬浮粒子洁净度测试的最少采样点数目,查表1确定. 4.3.3采样点的位置 采样点一般在离地面0.8m高度的水平面上均匀布置. 4.4仪器操作参照《尘埃粒子计数器操作程序》. 4.5结果计算 悬浮粒子浓度的采样数据应按下述步骤作统计计算： 4.5.1采样点的平均粒子浓度 ∑Ci A= N 式中：A—某一采样点的平均粒子浓度,粒/ m 3 ； Ci—某一采样点的粒子浓度（i=1,2,3……N）粒/ m 3 ； N—某一采样点上的采样次数,次. 4.5.2平均值的均值 ∑Ai M= L 式中：M—平均值的均值,即洁净室（区）的平均粒子浓度,粒/ m 3 ； Ai—某一采样点的平均粒子浓度（i=1,2,3……L）粒/ m 3 ； L—某一洁净室（区）内的总采样点数,个. 4.5.3标准误差 SE= √∑（Ai－M） 2 /(L-1) 式中：SE—平均值均值的标准误差,粒/ m 3 . 4.5.4置信上限 UCL=M+t×SE 式中：UCL—平均值均值的95%置信上限,粒/ m 3 ； t—95%置信上限的t分布系数,见下表. 95% 置信上限的t分布系数 采样点数L 2 3 4 5 6 7 8 9 ＞9 t 6.31 2.92 2.35 2.13 2.02 1.94 1.90 1.86 注：当采样点多于9点时,不需要计算UCL. 4.6结果评定 判断悬浮粒子洁净度级别依据下述二个条件： 4.6.1每个采样点的平均粒子浓度必须低于或等于规定的级别界限,即≤级别界限. 洁净度级别 尘埃数/m 3 ≥0.5μm ≥5μm 100 ≤3500 0 10000 ≤350000 ≤2000 100000 ≤3500000 ≤20000 4.6.2全部采样点的粒子浓度平均值的95%置信上限必须低于或等于规定的级别界限,即UCL≤级别界限. 表 1 最少采样点数目 面积（m 2 ） 洁 净 度 级 别 100 10000 100000 ＜10 2~3 2 2 ≥10~＜20 4 2 2 ≥20~＜40 8 2 2 ≥40~＜100 16 4 2 注：表中的面积,对于单向流洁净室,指的是送风面积；对于非单向流洁净室,指的是房间面积.
记得采纳啊

通常,置信区间的半径与某种分布（比如 t 分布或正态分布）的临界值有关,而当样本容量已定时,该临界值随着置信水平的增加会变大,所以置信区间的半径变大,即置信区间变宽.
从实际意义上来讲也好理解,置信水平越高意味着要落在置信区间的概率越大,当然只有区间变宽了,才有可更大的可能保证落在里面.

p={|x-u/σ/√n|＞Zα∕2

置信区间的长度反映了估计的精确程度,置信系数反映了估计的可信程度（可靠度）,而估计的精确程度和可信程度是相互矛盾的.
找一本《概率论与数理统计》的教材一查就清楚了.

andn('state',4);%加这句是为了你在运行时与我的结果一样
%请在使用时去掉这句!
R1=randn(4,6),
meanR1=mean(R1),
stdR1=std(R1),
sumR1=sum(sum(R1))
R1 =
1.8106 0.0440 0.9561 -0.5972 -0.8338 -0.4253
0.2150 0.4003 0.8875 -1.0254 -0.1770 2.7900
0.6941 0.9811 -1.4401 -1.5929 0.2775 1.2684
0.0754 0.3866 -0.1747 -0.2568 -0.3059 0.6665
meanR1 =
0.6988 0.4530 0.0572 -0.8681 -0.2598 1.0749
stdR1 =
0.7871 0.3887 1.1245 0.5765 0.4572 1.3412
sumR1 =
4.6239

如果检验统计量的值位于10%水平下的置信带以外,就认为参数非平稳的

π未知，算不出来的。
置信水平为96%，Zα/2=，查表吧。96时，α=0.04，不是常用数值谁也不会记。

回答：
按照题意,样本均值x 满足下列关系
P(－z0.05 < (x-μ)/(σ/√n) < z0.05) = 0.90,
亦即
－z0.05 (σ/√n) < (x-μ) < z0.05 (σ/√n) .
这就要求 z0.05 (σ/√n) ＝ 1.由于 z0.05 ＝ 1.65,σ＝3,故n ＝ (1.65x3)^2 = 24.5 ≈25.

第二个.
置信度越高,那它的取值范围越小.精度和准确度就越高.

μ的0.9的置信区间为：
样本均值+-μ0.05*标准差/根号下的样本量.
所以置信区间长度为：
2*μ0.05*标准差/根号下的样本量=2*1.645*5/5=3.29

n=200,n1=200*85%=170,p=85%,t=1.64 △p=1.64*开方（0.85*0.15/200)=0.04 所以优质率的范围为（81%,89%）.

如果要利用正态分布P1的置信区间（例如3o原则）来判断,
就只能根据假设检验来推断,
1,不能否定样本是来自于P1的.
2,不能否定样本不是来自于P1的.
而得不到“认为样本不是来自于P1的概率”.
只能得到“认为样本不是来自于P1”的置信度.

（μ-1.96σ,μ+1.96σ）μ为均值,σ为标准差

(μ-Z(α/2)*σ/√n,μ+Z(α/2)*σ/√n)
ps：α/2为Z的下标；Z(α/2)是上α分位点

|样本均值-μ|/(σ/√n),该统计量服从（0,1）正态分布；
置信区间为|102-μ|/(5/√50)

由于标准差σ未知,所以用t分布
公式:X把±t 1-α/2 (n-1)σ/根号n, 1-α/2是下角,n-1是自由度,在这道题是9
先求平均=80,95%的置信区间就是1-α=0.95,1-α/2=0.975,查表得2.262.
再求σ,我们可以用极差或者样本标准差来进行修偏.
极差方法:σ=R/d2,样本标准差方法: σ=s/c4,d2和c4都是修偏系数,和样本量n有关.查表得n=10的时候,d2=3.078,c4=0.973,所以
极差方法:σ=30/3.078=9.7465,样本标准差方法: σ=s/c4=1/n-1∑(各数值-平均值)/c4,这个数字要开根号,我不知道怎么打进去. 1/n-1∑(各数值-平均值)/c4是方差.求得σ=9.5341.这两种方法是有偏差的
置信区间:极差方法 80±2.262*9.7465/根号10, 得80±6.972, 73.028-86.972
标准差方法 80±2.262*9.5341/根号10, 得80±6.820, 73.180-86.820
注意:标准差方法比极差方法更有效,推荐使用.

说实在的,应该是c吧!

σ已知u的95%置信区间公式
解出最小的n为1537

先得求样本平均数的抽样平均误差=标准差/随机抽取数的开方=10/100的开方=1（支）
有个表格,就是当一定数额的概率度相对应的一定数额的概率,当可靠度=95%,那概率度=1.96,概率度用t表示,有个公式
“x的平均数减去t乘以样本平均数的抽样平均误差≤X的平均数≤x的平均数加上t乘以样本平均数的抽样平均误差”
带入数就是98-1.96×1≤X的平均≤98+1.96×1=96.04≤X平均≤99.96.那结果就是可能的范围是在96.04到99.96之间.

1,phi(-3/标准差,3/标准差)=99.73%,得出标准差=1
phi 是标准正太分布 累积密度函数
2,phi(-2/标准差,2/标准差)=95.45%,标准差还是1
另外,99.73%,95.45%,在正太分布的很特殊的数,最好记住

如同环境监测中用到的标准物质信息类似,标准物质信息会有真值及不确定度,则其浓度的波动范围为真值±不确定度.
尘埃粒子的置信上限是指在计数器得出某段时间的粒子数A时,其置信区间为A±置信上限,则其置信上限为A+置信上限.表示的是在当前置信水平下（环境监测一般为95%）能以足够大的概率框住我们所测得的该段时间的粒子数.
感觉解释的不是很清楚,抛砖引玉吧

第一句话是什么,也是题目?

置信区间是用已有样本构造统计量（如均值等）的一个区间,并使得总体参数落在这个区间的概率达到置信度.因此,“保证置信区间包含总体参数的概率”与“总体参数落入置信区间的可能性”都是指的置信度,只是表达方式不同.
但是在区间估计中还有另外一个要求,就是要使得“非总体参数落入置信区间的概率”尽可能地小,这有点类似于一致最优势假设检验,这个“非总体参数落入置信区间的概率”与上述的置信度就不同了

在（80-2)*99% 与 (80+2)*99%之间
≥77.22≤81.18

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.

均值的一个置信水平为1-a的置信区间公式为：由题知：1-a=0.95,a/2=0.025,n=20,/x=37.545,σ=0.4594,za/2=1.96代入得到：置信区间为(37.3437,37.7463)
打字不易,

总体不服从正态分布、方差未知的情况,通常是以样本方差S^2估计总体方差,然后计算总体平均值的置信区间,这时所构造的统计量不服从标准正态分布,而是服从自由度为n-1的t分布,所以你的答案应该是8900±1.69*500/√35

这批料的合格率是：（200-8）÷200=0.96=96%
所以这批产品合格

取系数k=2,置信概率为68.5%

置信区间
一、置信区间的概念
定义1 设 为总体分布的未知参数,是取自总体X的一个样本,对给定的数 ,若存在统计量
使得
则称随机区间 为 的 双侧置信区间,称 为置信度,又分别称 与 为 的双侧置信下限与双侧置信上限.
注:1.置信度 的含义:在随机抽样中,若重复抽样多次,得到样本 的多个样本值 ,对应每个样本值都确定了一个置信区间 ,每个这样的区间要么包含了 的真值,要么不包含 的真值.根据伯努利大数定理,当抽样次数充分大时,这些区间中包含 的真值的频率接近于置信度(即概率) ,即在这些区间中包含 的真值的区间大约有 个,不包含 的真值的区间大约有 个.例如,若令 ,重复抽样100次,则其中大约有95个区间包含 的真值,大约有5个区间不包含 的真值.
2.置信区间 也是对未知参数 的一种估计,区间的长度意味着误差,故区间估计与点估计是互补的两种参数估计.
3.置信度与估计精度是一对矛盾.置信度 越大,置信区间 包含 的真值的概率就越大,但区间 的长度就越大,对未知参数 的估计精度就越差.反之,对参数 的估计精度越高,置信区间 长度就越小,包含 的真值的概率就越低,置信度 越小.一般准则是:在保证置信度的条件下尽可能提高估计精度.
二、寻求置信区间的方法
寻求置信区间的基本思想:在点估计的基础上,构造合适的函数,并针对给定的置信度导出置信区间.
一般步骤:
(1) 选取未知参数 的某个较优估计量 ;
(2) 围绕 构造一个依赖于样本与参数 的函数
(3) 对给定的置信水平 ,确定 与 ,使
通常可选取满足 的 与 ,在常用分布情况下,这可由分位数表查得;
(4) 对不等式作恒等变形化后为
,
则 就是 的置信度为 的双侧置信区间.
三、(0—1)分布参数的置信区间
考虑(0—1)分布情形,设其总体X的分布率为
现求p的置信度为 置信区间.
已知(0—1)分布的均值和方差分别为
设 是总体X的一个样本,由中心极限定理知,当n充分大时,
近似服从 分布,对给定的置信度 ,则有
经不等式变形得
其中 解式中不等式得
其中
于是 可作为p的置信度为 的置信区间.
四、单侧置信区间
前面讨论的置信区间 称为双侧置信区间,但在有些实际问题中只要考虑选取满足 或 的 与 ,对不等式作恒等变形后化为
或
从而得到形如 或 的置信区间.
例如,对产品设备、电子元件等来说,我们关心的是平均寿命的置信下限,而在讨论产品的废品率时,我们感兴趣的是其置信上限.于是我们引入单侧置信区间.
定义 设 为总体分布的未知参数,是取自总体X的一个样本,对给定的数 ,若存在统计量
满足
则称 为 的置信度为 的单侧置信区间,称 为 的单侧置信下限; 若存在统计量
满足
则称 为 的置信度为 的单侧置信区间,称 为 的单侧置信上限.

城职的么?

允许误差=标准差除样本容量的根好倍乘以通过置信水平反查的t值或z值
这就是上述4者的关系

你定好概率,SPSS在结果中就会计算出置信区间的啊~
你仔细看一下结果报告~
：）

此题是一个独立同分布类型的中心极限定理
μ=x=170
σ/√n=20/4=5
所以每天的平均用水量（X-μ）/σ/√n~N(0,1)
而0.9

这不是已经告诉你了,置信水平是70%,那么alpha=1-70%=30%.