置信区间覆盖多少人口怎么求
1. 怎么计算置信区间的真实覆盖率
怎么计算置信区间的真实覆盖率
这个问题可以看成两点分布,作为两点分布的概率,一般服从正态分布,均值也是可以用置信区间逆推的,但是你不知道样本数啊,怎么能搞的出来置信水平呢?
恩,帮你算算,逆推样本均值为average(0.3033,0.4967）=0.3985,标准差[0.3985*(1-0.3985)]^(1/2)=0.4896,得Z/n^(1/2)=0.194,猜测常用Z值无非1.96和1.65,那么如果样本在100人左右的话置信度就是95%,73人左右的话置信度就是90%,这两个最有可能.另外,177人的样本置信度在99%,45人的话置信度只有80%,样本要是上了250,置信度就到四个九了.
2. 如何求置信区间
置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一定概率”。这个概率被称为置信水平。举例来说，如果在一次大选中某人的支持率为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有百分之九十五的机率落在百分之五十和百分之六十之间，因此他的真实支持率不足一半的可能性小于百分之2.5。 如例子中一样，置信水平一般用百分比表示，因此置信水平0.95上的置信空间也可以表达为：95%置信区间。置信区间的两端被称为置信极限。对一个给定情形的估计来说，置信水平越高，所对应的置信区间就会越大。
对置信区间的计算通常要求对估计过程的假设（因此属于参数统计），比如说假设估计的误差是成正态分布的。
置信区间只在频率统计中使用。在贝叶斯统计中的对应概念是可信区间。但是可信区间和置信区间是建立在不同的概念基础上的，因此一般上说取值不会一样。
1、对于具有特定的发生概率的随机变量，其特定的价值区间------一个确定的数值范围（“一个区间”）。
2、在一定置信水平时，以测量结果为中心，包括总体均值在内的可信范围。
3、该区间包含了参数θ真值的可信程度。
4、参数的置信区间可以通过点估计量构造，也可以通过假设检验构造。
公式：
Pr(c1<=μ<=c2)=1-α
α是显着性水平（例：0.05或0.10）
100%*（1-α）指置信水平（例：95%或90%）
表达方式：interval（c1,c2)——置信区间。
2计算步骤编辑第一步：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。
3关于宽窄编辑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 你几乎能判定全班的平均分了（65分）
4其他信息编辑置信区间与置信水平、样本量的关系
1.样本量对置信区间的影响：在置信水平固定的情况下，样本量越多，置信区间越窄。
实例分析：
经过实践计算的样本量与置信区间关系的变化表（假设置信水平相同）：
样本量 置信区间 间隔 宽窄度
100 50%-70% 20 宽
800 56.2%－63.2% 7 较窄
1,600 57.5%-63% 5.5 较窄
3,200 58.5%-62% 3.5 更窄
由上表得出:
1、在置信水平相同的情况下，样本量越多，置信区间越窄。
2、置信区间变窄的速度不像样本量增加的速度那么快，也就是说并不是样本量增加一倍，置信区间也变窄一半（实践证明，样本量要增加4倍，置信区间才能变窄一半），所以当样本量达到一个量时（通常是1,200，如上例三个国家各抽了1,200个消费者），就不再增加样本了。
置信区间=点估计±（关键值× 点估计的标准差）
通过置信区间的计算公式来验证置信区间与样本量的关系。
例如：对于总体均值的置信区间估计：公式为：
样本均值关键值 × 样本均值的标准误差；即从上述公式中可以看出：
在其他因素不变的情况下，样本量越多（大），置信区间越窄（小）。
2.置信水平对置信区间的影响：在样本量相同的情况下，置信水平越高，置信区间越宽。
实例分析：
美国做了一项对总统工作满意度的调查。在调查抽取的1,200人中，有60%的人赞扬了总统的工作，抽样误差为±3%，置信水平为95%；如果将抽样误差减少为±2.3%，置信水平降到为90%。则两组数字的情况比较如下：
抽样误差 置信水平 置信区间 间隔 宽窄度
±3% 95% 60%±3%=57%-63% 6 宽
±2.3% 90% 60%±2.3%=57.7%-62.3% 4.6 窄
由上表得出:
在样本量相同的情况下（都是1,200人），置信水平越高(95%)，置信区间越宽。
3. 置信区间怎么计算
1.打开表格，点击公式按钮，如图。
拓展资料：
置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一个概率”。
参考资料：网络置信区间
4. 双侧置信区间计算公式
双侧置信区间计算公式：Pr(c1<=μ<=c2)=1-α。
置信区间的计算公式取决于所用到的统计量。置信区间是在预先确定好的显着性水平下计算出来的，显着性水平通常称为α，绝大多数情况会将α设为0.05。置信度为(1-α)，或者100×(1-α)%。于是，如果α=0.05，那么置信度则是0.95或95%。
理论描述
置信区间一种常用的区间估计方法，所谓置信区间就是分别以统计量的置信上限和置信下限为上下界构成的区间，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) ，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。
5. 置信区间计算公式是什么
置信区间的计算公式取决于所用到的统计量。置信区间是在预先确定好的显着性水平下计算出来的，显着性水平通常称为α，绝大多数情况会将α设为0.05。置信度为(1-α)，或者100×(1-α)%。
如果α=0.05，那么置信度则是0.95或95%，后一种表示方式更为常用。置信区间的常用计算方法为Pr(c1<=μ<=c2)=1-α。其中α是显着性水平；Pr表示概率，是单词probablity的缩写；100%*(1-α)或(1-α)或指置信水平；表达方式为interval(c1,c2) - 置信区间。
理论描述
置信区间是一种常用的区间估计方法，所谓置信区间就是分别以统计量的置信上限和置信下限为上下界构成的区间。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。
6. 置信区间计算公式
置信区间的计算公式取决于所用到的统计量。置信区间是在预先确定好的显着性水平下计算出来的，显着性水平通常称为α(希腊字母alpha)，如前所述，绝大多数情况会将α设为0.05。置信度为(1-α)，或者100×(1-α)%。于是，如果α=0.05，那么置信度则是0.95或95%。
置信区间的常用计算方法如下：
Pr(c1<=μ<=c2)=1-α
其中：α是显着性水平（例：0.05或0.10）；
Pr表示概率，是单词probablity的缩写；
(6)置信区间覆盖多少人口怎么求扩展阅读
求解步骤
第一步：求一个样本的均值
第二步：计算出抽样误差。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%；1200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。
7. 置信区间怎么算
第一步：求一个样本的均值
第二步：计算出抽样误差。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%；1200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。
(7)置信区间覆盖多少人口怎么求扩展阅读：
置信区间变窄的速度不像样本量增加的速度那么快，也就是说并不是样本量增加一倍，置信区间也变窄一半（实践证明，样本量要增加4倍，置信区间才能变窄一半），所以当样本量达到一个量时（通常是1,200），就不再增加样本了。故：置信区间=点估计 ±（关键值 × 点估计的标准差）。在其他因素不变的情况下，样本量越多（大），置信区间越窄（小）。
美国做了一项对总统工作满意度的调查。在调查抽取的1,200人中，有60%的人赞扬了总统的工作，抽样误差为±3%，置信水平为95%；如果将抽样误差减少为±2.3%，置信水平降到为90%。
参考资料来源：网络-置信区间
8. 置信区间计算公式是什么
置信区间的计算公式取决于所用到的统计量。置信区间是在预先确定好的显着性水平下计算出来的，显着性水平通常称为α，绝大多数情况会将α设为0.05。置信度为(1-α)，或者100×(1-α)%。
如果α=0.05，那么置信度则是0.95或95%，后一种表示方式更为常用。置信区间的常用计算方法为Pr(c1<=μ<=c2)=1-α。
其中α是显着性水平；Pr表示概率，是单词probablity的缩写；100%*(1-α)或(1-α)或指置信水平；表达方式为interval(c1,c2) - 置信区间。
注：置信区间估计是对x的一个给定值x0，求出y的平均值的区间估计。设x0为自变量x的一个特定值或给定值；E(y0)为给定x0时因变量y的平均值或期望值。
置信区间的求解说明：
第一步：求一个样本的均值。
第二步：计算出抽样误差。经过实践，100个样本的抽样误差为±10%；500个样本的抽样误差为±5%；1200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。
9. 置信区间怎么计算
一般说来，置信区间就是一个随机区间，它能以足够大的概率套住我们感兴趣的参数。例如 是未知参数 的一个估计量， 为一个随机区间，其中 。若能使该区间套住 的概率等于事先指定的数 ，即 ，区间 便是 的一个置信区间。
定义7.4.1 设 为从总体中抽出的样本， 为总体中未知参数
为两个统计量，对给定的 ，若
(7.4.1)
则称区间 为 的置信区间。称 为置信度。
需要特别强调的是，置信区间 是一个随机区间，对一个给定的样本 ，这个区间可能包含未知参数 ，也可能不包含。但（7.4.1）式表明，对置信度为 的置信区间，它包含未知参数的概率是 。一般在应用上，取 的最多，这时置信度 为 ，那么置信区间包含未知参数的概率就是 。
10. 怎么求置信区间
置信区间的计算公式取决于所用到的统计量。置信区间是在预先确定好的显着性水平下计算出来的，显着性水平通常称为α，绝大多数情况会将α设为0.05。置信度为(1-α)，或者100×(1-α)%。
如果α=0.05，那么置信度则是0.95或95%，后一种表示方式更为常用。置信区间的常用计算方法为Pr(c1<=μ<=c2)=1-α。
其中α是显着性水平；Pr表示概率，是单词probablity的缩写；100%*(1-α)或(1-α)或指置信水平；表达方式为interval(c1,c2) - 置信区间。
注：置信区间估计是对x的一个给定值x0，求出y的平均值的区间估计。设x0为自变量x的一个特定值或给定值；E(y0)为给定x0时因变量y的平均值或期望值。
(10)置信区间覆盖多少人口怎么求扩展阅读：
一、置信区间的求解说明：
第一步：求一个样本的均值。
第二步：计算出抽样误差。经过实践，100个样本的抽样误差为±10%；500个样本的抽样误差为±5%；1200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。
二、置信区间的相关介绍：
奈曼以概率的频率解释为出发点，认为被估计的θ是一未知但确定的量，而样本X是随机的。区间[A(X），B(X）]是否真包含待估计的θ，取决于所抽得的样本X。因此，区间 [A(X),B(X）]只能以一定的概率包含未知的θ。
对于不同的θ，π（θ）之值可以不同，π（θ）对不同的θ取的最小值1-α（0<；α<1）称为区间[A(X），B(X）]的置信系数。
与此相应，区间[A(X），B(X）]称为θ的一个置信区间。这个名词在直观上可以理解为：对于“区间[A(X),B(X）]包含θ”这个推断，可以给予一定程度的相信，其程度则由置信系数表示。
对θ的上、下限估计有类似的概念，以下限为例，称A(X）为θ的一个置信下限，若一旦有了样本X，就认为θ不小于A(X），或者说，把θ估计在无穷区间[A(X），∞]内。
θ不小于A(X)这论断正确的概率为θ）。π1（θ）对不同的θ取的最小值1-α（0<；α<1）称为置信下限A(X）的置信系数。在数理统计中，常称不超过置信系数的任何非负数为置信水平。