Question

怎么理解置信区间

Answer 1

问题一：怎样理解置信区间，解释95%的置信区间 通常来说，95%置信区间的意思是我们估计的目标参数有95%的可能性落入某区间。
传统的统计和贝叶斯学派对置信区间的解释是有区别的。
前者的95%置信区间准确的解释应该是重复抽样100次，大约有95%次所估计的参数会落入该区间。而后者对置信区间的解释更接近于我们通常的理解。即有95%的可能落入该区间。

问题二：解释置信水平的含义，以及怎样理解置信区间 答：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；而置信区间是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。置信区间越大，置信水平越高。

问题三：如何理解 95% 置信区间 置信区间是总体参数所在的可能范围。 95%置信区间就是总体参数在这个范围的可能性大概是95%,或者说总体参数在这个范围,但其可信程度只有95%..

问题四：如何理解 95% 置信区间 很多答案当中用关于真值的概率描述来解释置信区间是不准确的。我们平常使用的频率学派95% 置信区间的意思并不是真值在这个区间内的概率是 95%。真值要么在，要么不在。由于在频率学派当中，真值是一个常数，而非随机变量，所以我们不对真值做概率描述。对于这个问题来说，理解的关键是我们是对这个构造置信区间的方法做概率描述，而非真值，也非我们算得的这个区间本身。
换言之，我们可以说，如果我们重复取样，每次取样后都用这个方法构造置信区间，有 95% 的置信区间会包含真值 。然而我们无法讨论其中某一个置信区间包含真值的概率。
实际上，在特定的情形中我们甚至可以直接断定一个参数不在一个 95% 置信区间中，即使我们构造这个区间的方法完全正确。这更说明我们不能说参数在某一个区间内的概率是多少。
只有贝叶斯学派才会说某个特定的区间包含真值的概率是多少，但这需要我们为真值假设一个先验概率分布。这不适用于我们平常使用的基于频率学派的置信区间构造方法。

问题五：如何理解 95% 置信区间 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以上的置信区间是（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5。 如例子中一样，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。”

问题六：什么是置信区间，置信度？它们之间有怎样的关系？请通俗说明，谢谢。 置信区间或称置信间距，是指在某一置信度时，总体参数所在的区域距离或区域长度。
置信度又称显著性水平，意义阶段，信任系数等，是指估计总体参数落在某一区间时，可能犯错误的概率，用符号α表示。
在估计总体参数时，一般都会给出一个较高的置信度，如95%或99%等。但是，当样本容量n为一定时，置信度越高，置信区间就越大，也即估计的参数的相对精度就会越低。反之，置信度越低，则精度相对就会越高。解决这一矛盾的方法就是增加样本容量n。

问题七：解释置信水平的含义以及怎样理解置信区间 题干不清，不能正常作答