t - 分布的区间估计

在只给出了n个样本数据的情况下，推测总体均值的区间估计

应用场景：给出n个家庭信用卡债务的数据，来估计美国家庭信用卡债务的总体均值

原理说明：对于任何数据集，设：均值为 x_mean, 则所有的 x_i - x_mean的平方和都等于 0， 因此（x_i - x_mean）中只有 n - 1 项是独立的，即：如果我们知道了n - 1个值，则由所有(x_i - x_mean)的值之和为 0，可以确定余下的值。

import numpy as np
from scipy import stats

global base_data

def SetBaseData():

    global base_data
    base_data = np.random.randint(low=6500, high=20000, size=600)       # 给出600个家庭信用卡借款数据

    return

def PrisionWork():

    # 置信度为：a = 0.95  自由度为 ts = n - 1,这里 n = 600，因此自由度为 509
    a = 0.95
    n = 600
    ts = n - 1

    # 进行抽样，求去样本的t分布下，均值x_mean,标准差 x_s
    mean_list = list([])