置信区间及其计算方法
置信区间(Confidence Intervals)是一种统计学上的概念,用于表示一个统计量的值可能落在的范围内。 在这个范围内的概率通常是指定的置信度。 它是一个统计学上的度量,用于描述样本统计量与其所估计的参数之间的差异。 置信区间的大小取决于置信度和样本大小。 常见的置信度为 90 %、95 %、和 99 %。
二值样本置信区间的计算
对于二值随机变量,例如试验结果只有“是”或“否”,它们可看作是伯努利分布或二项分布。 在这种情况下,样本比率 ppp 的标准误差为 p(1−p)n\sqrt {\frac{p(1-p)}{n}}
本文介绍了置信区间的基本概念和计算方法,包括Wilson方法、Agresti-Coull方法,并通过Bootstrap抽样展示了如何在Python中计算二值样本的置信区间,强调了置信区间在统计分析中的重要应用。
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