样本置信区间,置信度95需要多少样本

样本置信区间,置信度95需要多少样本

统计-小样本置信区间一般来说，n<30，不可能做出好的估计。在这种情况下，给出t分布来校正样本均值分布。 T分布与正态分布类似，并且具有较肥尾的特征，这是由于以下影响：当置信水平固定时，样本量越大，置信区间越窄。 例如：下面是实际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）：样本大小置信区间interval

＋△＋ 假设x1，区间约为(0,1)(1)/xpuNppn121(1)xpP置信区间是指根据样本统计数据构造的总体参数的估计区间。 在统计学中，概率样本的置信区间（ConfidenceInterval）是对该样本的某个总体参数的区间估计。 置信区间显示此参数

样本量与置信区间的关系。点估计利用样本信息构建样本统计量。点估计不能完全等于总体实际值。区间估计是在点估计的基础上加减抽样误差的概率度量。对于小样本用户研究（如可用性测试），我们还可以有数学公式来计算其置信区间。 这个公式称为调整沃尔德二项式置信区间（Adjusted-WaldBinomialConfidenceInterval）

绘制样本自相关和95%置信区间。 Stem(lags,xc,'filled')holdonplot(lags,[lconf;upconf]*ones(size(lags)),'r')holdoffylim([lconf-0.031.05])title('SampleAutocorreeverythingisdoneConfidencezonedataanalysisofgridintervalsamplespendingbody在去除一些异常数据后，获得的有效数据为449个样本。 对数据进行划分后，得到如下表：每月支出数x=600135600x150268x=150046个样本