毕业论文置信区间多少

1、样本数量少的话可以直接算：可信区间为阳性样本平均值±标准差(X±SD) 。

2、可信区间介绍：按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间来估计总体参数所在的范围，该范围通常称为参数的可信区间或者置信区间(confidenceinterval,CI),预先给定的概率(1-α)称为可信度或者置信度(confidencelevel),常取95%或99%。

3、总体参数的估计，是统计学一大重要的应用。主要为均数和率的估计，本期做了一个简单的小结，实现该项功能，希望对大家有用。SPSS对总体均数在探索里是默认实现的，然而对于率却不可以，本例采用比率方法实现。

扩展资料

例：估计该县成年人HBsAg阳性率的95%置信区间。本例n＝100，p＝0.12，可采用正态近似法估计总体率的置信区间。阳性率的95%的置信区间按式（p－Zα/2Sp，p＋Zα/2Sp）计算：

下限：p－1.96Sp＝0.12－1.96×0.0325＝0.0563

上限：p＋1.96Sp＝0.12＋1.96×0.0325＝0.1837

所以该县成年人HBsAg阳性率的95%置信区间为（5.63%，18.37%）。

样本数量少的话，可以直接进行计算，公式如下。

可信区间=阳性样本平均值±标准差(X±SD) 。

拓展资料

可信区间指按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间来估计总体参数所在的范围，该范围通常称为参数的可信区间或者置信区间(confidenceinterval,CI),预先给定的概率(1-α)称为可信度或者置信度(confidencelevel),常取95%或99%。

参考资料可信区间_百度百科

置信概率（confidence probability）是用来衡量统计推断可靠程度的概率。

其意义是指在进行统计推断时.被估参数包含在某一范围内的概率。

对于一组给定的样本数据，其平均值为μ，标准偏差为σ，则其整体数据的平均值的100(1-α)%置信区间为(μ-Ζα/2σ , μ+Ζα/2σ) ，其中α为非置信水平在正态分布内的覆盖面积 ，Ζα/2即为对应的标准分数。

计算公式：

3.其中U=u(X)和 V=v(X)都是统计量（即可观测的随机变量），而置信区间因此也是一个随机区间：(U,V)。

Rothman's Chapter 9，p165：CI for Risk data and Prevalence data:95% CI=R±1.96×SE(R)SE(R)=[a(N-a)／N³]½In Epuation，R=a/N，a to represent cases and N to represent people at risk.

按测量不确定度的定义，合理赋予被测量之值的分散区间是包括全部被测量的测量结果的，即测量结果100%存在于这一区间。这一分散区间的半宽一般用a表示。但是如只要求某个区间只包含其95%的赋予被测量之值，这个区间就称为概率p=95%的置信区间，其半宽就是扩展不确定度U95，如要求99%的概率，则为U99。相应的概率称为置信概率，有:U95

置信区间又称估计区间，是用来估计参数的取值范围的。常见的52%－64%，或8－12，就是置信区间（估计区间）。置信区间是按下列三步计算出来的：第一步：求一个样本的均值第二步：计算出抽样误差。人们经过实践，通常认为调查：100个样本的抽样误差为±10%500个样本的抽样误差为±5%1,200个样本时的抽样误差为±3%第三步：用第一步求出的“样本均值”加、减第二步计算的“抽样误差”，得出置信区间的两个端点。举例说明：美国Gallup（盖洛普）公司就消费者对美国产品质量的看法，对美国、德国和日本三国共计3,500名消费者（每个国家约1,200名）分别进行了调查，调查结果：有55%的美国人认为美国产品质量好,而只有26%的德国人和17%的日本人持同样看法。抽样误差为±3%，置信水平为95%。则这三个国家消费者的置信区间分别为：国别样本均值 抽样误差置信区间美国 55% ±3% 52%－58%德国26% ±3% 23%－29%日本17% ±3% 14%－20%宽窄 窄的置信区间比宽的置信区间能提供更多的有关总体参数的信息。假设全班考试的平均分数为65分，则置信 区间间隔 宽窄度表 达的 意思0－100分 100 宽等于什么也没告诉你30－80分 50 较窄你能估出大概的平均分了（55分）60－70分 10 窄到你几乎能判定全班的平均分了（65分）.