估计的区间可能包含总体参数的统计数据
置信区间是一个估计的区间统计数据这可能包含总体参数。发现未知总体参数通过一个示例参数计算的采样数据。例如,人口的意思μ发现使用示例的意思吗x̅。
定义的间隔通常是它的上下界限。置信区间表示为一个百分比(最经常被引用的百分比是90%,95%,和99%)。百分比反映了置信水平。
置信区间的概念是非常重要的统计数据(假设检验),因为它被用作测量的不确定性。这一概念由波兰数学家和统计学家介绍,杰西Neyman在1937年。
适当的置信区间的解释可能是最具挑战性的方面的统计概念。最常见的一个例子解释的概念如下:
有95%的概率,在未来,总体参数的真正价值(例如,意味着)将属于X(下限)和Y(上界)间隔。
此外,我们可以使用下面的语句解释置信区间:
我们95%相信X(下限)之间的间隔和Y(上界)包含总体参数的真正价值。
然而,这将是不适当的状态如下:
之间有95%概率区间X(下限)和Y(上界)包含总体参数的真正价值。
上述声明是最常见的误解关于置信区间。统计区间计算后,间隔只能包含总体参数或不是。然而,样本之间的间隔可能不同,而真正的总体参数无论示例相同。
因此,声明关于置信区间的概率可以在重新计算置信区间时的样品。
时间间隔计算使用以下步骤:
一个已知的总体标准偏差
b。未知的总体标准偏差
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