【机器学习荐货情报局】置信区间-看这一篇就够了

本文深入浅出地介绍了统计学中的置信区间概念,包括定义、参数估计和置信区间的计算方法。通过实例解释了置信区间如何提供对总体参数的区间估计,并探讨了如何评价区间估计的好坏。

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置信区间 - 看这一篇就够了

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1. 定义

在统计学中,一个样本的置信区间是对总体参数的一个区间估计。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或者说是概率。这个概率又叫做置信水平。举例来说:再一次大选中,上帝视角看到某人的支持率是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%到60%之间的概率为95%,如果分布是对称的,那么他支持率不足50%的概率只有2.5%。

对于一个给定的情况,置信水平越高,置信区间就会越大。置信区间表示具体的某个范围,置信水平是一个概率,表示真实值落在这个区间内的概率。

2. 参数估计

置信区间属于参数估计中的区间估计

参数估计主要包括点估计区间估计。其中点估计包括:一阶矩、二阶矩估计极大似然估计最小二乘法估计。而置信区间属于区间估计。

3. 置信区间

我们通过对人类身高的估计来讲解什么是置信区间。

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