置信區間置信區間圖譜置信區間又稱估計區間，是用來估計參數的取值范圍的。常見的52%-64%，或8-12，就是置信區間（估計區間）。1、對于具有特定的發生概率的隨機變量，其特定的價值區間：一個確定的數值范圍（“一個區間”）。 2、在一定置信水平時，以測量結果為中心，包括總體均值在內的可信范圍。 3、該區間包含了參數真值的可信程度。 4、參數的置信區間可以通過點估計量構造，也可以通過假設檢驗構造。目錄置信區間定義置信區間的計算步驟關于置信區間的寬窄置信區間與置信水平、樣本量的關系展開置信區間定義置信區間是指由樣本統計量所構造的總體參數的估計區間。在統計學中，一個概率樣本的置信區間（Confidence interval）是對這個樣本的某個總體參數的區間估計。置信區間展現的是這個參數的真實值有一定概率落在測量結果的周圍的程度。置信區間給出的是被測量參數的測量值的可信程度，即前面所要求的“一定概率”。這個概率被稱為置信水平。舉例來說，如果在一次大選中某人的支持率為55%，而置信水平0.95上的置信區間是（50%,60%），那么他的真實支持率有百分之九十五的機率落在百分之五十和百分之六十之間，因此他的真實支持率不足一半的可能性小于百分之五。 如例子中一樣，置信水平一般用百分比表示，因此置信水平0.95上的置信空間也可以表達為：95%置信區間。置信區間的兩端被稱為置信極限。對一個給定情形的估計來說，置信水平越高，所對應的置信區間就會越大。對置信區間的計算通常要求對估計過程的假設（因此屬于參數統計），比如說假設估計的誤差是成正態分布的。置信區間只在頻率統計中使用。在貝葉斯統計中的對應概念是可信區間。但是可信區間和置信區間是建立在不同的概念基礎上的，因此一般上說取值不會一樣。1、對于具有特定的發生概率的隨機變量，其特定的價值區間-一個確定的數值范圍（“一個區間”）。2、在一定置信水平時，以測量結果為中心，包括總體均值在內的可信范圍。3、該區間包含了參數真值的可信程度。4、參數的置信區間可以通過點估計量構造，也可以通過假設檢驗構造。公式：Pr(c1=c2)=1-是顯著性水平（例：0.05或0.10）100%*（1-）指置信水平（例：95%或90%）表達方式：interval（c1,c2)置信區間置信區間的計算步驟第一步：求一個樣本的均值第二步：計算出抽樣誤差。人們經過實踐，通常認為調查:100個樣本的抽樣誤差為10%；500個樣本的抽樣誤差為5%；1,200個樣本時的抽樣誤差為3%；第三步：用第一步求出的“樣本均值”加、減第二步計算的“抽樣誤差”，得出置信區間的兩個端點。關于置信區間的寬窄窄的置信區間比寬的置信區間能提供更多的有關總體參數的信息。假設全班考試的平均分數為65分，則置 信 區間 間隔 寬窄度 表 達 的 意 思0-100分 100 寬 等于什么也沒告訴你30-80分 50 較窄 你能估出大概的平均分了（55分）60-70分 10 窄 你幾乎能判定全班的平均分了（65分）置信區間與置信水平、樣本量的關系1.樣本量對置信區間的影響：在置信水平固定的情況下，樣本量越多，置信區間越窄。實例分析：經過實踐計算的樣本量與置信區間關系的變化表（假設置信水平相同）：樣本量置信區間間隔寬窄度10050%-70%20寬80056.2%63.2%7較窄1,60057.5%-63%5.5較窄3,20058.5%-62%3.5更窄由上表得出:1、在置信水平相同的情況下，樣本量越多，置信區間越窄。2、置信區間變窄的速度不像樣本量增加的速度那么快，也就是說并不是樣本量增加一倍，置信區間也變窄一半（實踐證明，樣本量要增加4倍，置信區間才能變窄一半），所以當樣本量達到一個量時（通常是1,200，如上例三個國家各抽了1,200個消費者），就不再增加樣本了。通過置信區間的計算公式來驗證置信區間與樣本量的關系置信區間=樣本的推斷值（可靠程度系數 ）從上述公式中可以看出：在其他因素不變的情況下，樣本量越多（大），置信區間越窄（小）。2.置信水平對置信區間的影響：在樣本量相同的情況下，置信水平越高，置信區間越寬。實例分析：美國做了一項對總統工作滿意度的調查。在調查抽取的1,200人中，有60%的人贊揚了總統的工作，抽樣誤差為3%，置信水平為95%；如果將抽樣誤差減少為2.3%，置信水平降到為90%。則兩組數字的情況比較如下：抽樣誤差置信水平置信區間間隔寬窄度