置信区间。 它是什么和怎么您可以使用它？
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的置信区间已经来到我们来自领域的统计数据。 它是一定的范围内，是用来估计的未知参数具有高度的可靠性。 最简单的方式加以解释的例子。
假设你想要探索任何随机的变量，例如，服务器的速度响应客户的要求。 每次用户类型的地址的特定网站的服务器应用不同的速度。 因此，所分析的响应时间是随机的。 因此，置信区间可以定义的边界的这个参数，然后你可以说有一个概率为95%，反应速度的服务器将在本计算的范围内。
或者你需要知道有多少人知道品牌的公司。 当将所估计的置信区间，然后可以，例如，可以说，有95%的概率中的比例的消费者知道这个品牌，是在该范围内的27%到34%。
与这个词密切的联系这样的数量，作为一个信心的概率。 它表示的概率是值包括在的置信区间。 这值取决于大会是我们所需的范围。 较大的价值的需要，较窄的置信区间，并且反之亦然。 通常它被设定为等于90%，其中95％或99％。 值95%的最受欢迎的。
这一索引也是受影响的差异提出的意见和样品大小。 它的定义是基于这样的假设：所研究的特征服从正常分配的法律。 这项声明也称为高斯的法律。 据他说，正常分配的所有概率连续随机变量，这可以被描述过的概率密度。 如果假设的正常分配是不正确的，估计数可能是不正确的。
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Khsr家庭债务还清t*σ/(sqrt(n))和=α<=khsr+t*σ/(sqrt(n))，其中
α家庭债务还清的基础上，
T家庭债务还清一个表中的参数的拉普拉斯分布，
Sqrt(n)家庭债务还清的平方根这样品总
σ家庭债务还清的平方根偏差。
如果出现差异是未知的，它可以计算出，如果我们知道所有的价值观的所寻求的特征。 要做到这一点，使用以下公式：
σ2=х2ср家庭债务还清(khsr)2，其中
х2ср家庭债务还清的平均值的正方形的研究症状，
(khsr)2家庭债务还清广场的平均值，这个标志。
的公式来计算在这种情况下的置信区间略有不同：
Khsr家庭债务还清t*s/(sqrt(n))和=α<=khsr+t*s/(sqrt(n))，其中
Khsr家庭债务还清样本的意思是，
α家庭债务还清的一个标志，
T家庭债务还清的选择，找到使用表格的学生的分布t=t(ɣ；n-1)
Sqrt(n)家庭债务还清的平方根这样品总
S家庭债务还清广场根本的差异。
考虑的一个例子。 假设的结果7测量确定的平均值作为调查的特点，是30和样品差异等于36. 需要找到一个99%的置信区间，其中包含的真正价值的测量参数。
第一，让我们来定义的价值是什么t:t=t(0,99;7-1)=3.71. 使用上述公式中，我们获得：
Khsr家庭债务还清t*s/(sqrt(n))和=α<=khsr+t*s/(sqrt(n))
30家庭债务还清3.71*36/(sqrt(7))<=α<=30 + 3.71*36 / (sqrt(7))
21.587<=α<=38.413
的置信区间的差异计算在已知的情况下中，然后，在没有数据的数学期望，而且我们只知道这点价值的一个公正的估计的差异。 我们不会放弃这里的公式计算，因为他们都相当复杂，如果你想你可以随时找到他们的网络。
注意的置信区间是很方便的定义使用的Excel程序或在线服务，被称为。
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Alin Trodden - 文章作者、编辑
"你好，我是艾琳*特罗登。 我写文章，看书，寻找印象。 我也不擅长告诉你这件事。 我总是乐于参与有趣的项目。"
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