置信区间与置信水平

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，这个总体参数的真实值有一定概率落在与该测量结果有关的某对应区间。置信区间给出的是，声称总体参数的真实值在测量值的区间所具有的可信程度，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上的置信区间是（50%，60%），那么他的真实支持率落在50%和60%之区间的机率为95%，因此他的真实支持率不足50%的可能性小于2.5%（假设分布是对称的）。

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上的置信区间也可以表达为：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。

对置信区间的计算通常要求对估计过程的假设（因此属于参数统计），比如说假设估计的误差是成正态分布的。

置信区间只在频率统计中使用。在贝叶斯统计中的对应概念是可信区间。但是可信区间和置信区间是建立在不同的概念基础上的，因此一般上说取值不会一样。 置信空间表示通过计算估计值所在的区间。 置信水平表示准确值落在这个区间的概率。 置信区间表示具体值范围，置信水平是个概率值。例如：估计某件事件完成会在10~12日之间，但这个估计准确性大约只有80%：表示置信区间（10,12），置信水平80%。要想提高置信水平，就要放宽置信区间。

维基百科——置信区间