关于置信度和置信区间的问题(置信区间越大，置信度是越大还是越小)

关于置信度和置信区间的问题

置信区间或称置信间距，是指在某一置信度时，总体参数所在的区域距离或区域长度。

置信度又称显著性水平、意义阶段、信任系数等，是指估计总体参数落在某一区间时，可能犯错误的概率。

在估计总体参数时，会给出一个较高的置信度，如百分之95或百分之99等。但是，当样本容量n为一定时，置信度越高，置信区间就越大，也即估计的参数的相对精度就会越低，反之，置信度越低，则精度相对就会越高，解决这一矛盾的方法就是增加样本容量n。

置信区间越大，置信度是越大还是越小

越小。

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，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。越小的置信区间置信度就越高。

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，其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”。

扩展资料 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著性水平下计算出来的，显著性水平通常称为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%，后一种表示方式更为常用。置信区间的常用计算方法如下：

Pr(c1<=μ<=c2)=1-α

其中：α是显著性水平（例：0.05或0.10）；

Pr表示概率，是单词probablity的缩写；

100%*(1-α)或(1-α)或指置信水平（例如：95%或0.95）；

表达方式：interval(c1,c2) - 置信区间。

参考资料来源：百度百科－置信区间

置信区间和可信区间有什么区别

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%。

置信区间比较专业化，可信区间比较口语化。

置信水平和置信区间的区别是什么？

置信水平是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率；而置信区间是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。置信区间越大，置信水平越高。　　

总体方差是一组资料中各数值与其算术平均数离差平方和的平均数。总体方差体现的是总体的数值分布状况，如果数值分布趋于正态分布且相对集中，则总体方差小，这种情况下，抽取的样本量可以相对少些。如果数值分散不集中，则要求抽取更多的样本。

扩展资料：

样本量与置信水平成正比，在其他条件不变的情况下，置信水平越大，所需的样本量也就越大；样本量与总体方差成正比，总体的差异越大，所要求的样本量也越大；样本量与估计误差的平方成反比，即可以接受的估计误差的平方越大，所需的样本量就越小。

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