置信区间的意义举例
ci在统计学中计算及意义意义？
ci在统计学中计算及意义意义？
CI（置信空间(confidenceinterval)）一般指置信区间。
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，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”。
置信区间的直观意义是什么？
置信区间（Confidence interval）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是对这个样本的某个总体参数的区间估计
置信区间单侧和双侧怎么区分？
不是哪个好不好，而是根据实际需求来定的。
比如，验证一群学生的平均身高是否显著等于170cm，这时就应该用双侧，因为偏大或者偏小都会拒绝平均身高170cm这一假设； 验证一群学生的平均身高是否显著大于170cm，这时就应该用单侧，因为只有在偏小的情况下，即落在左半部分才会拒绝平均身高170cm这一假设；
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。
置信区间与假设检验有什么联系？
1、区别是：用统计量推断参数时，如果参数未知，则这种推断叫参数估计——用统计量估计未知的参数；如果参数已知（或假设已知），需要利用统计量检验已知的参数是否靠谱，此时的统计推断即为假设检验。
2、联系是：二者都属于推断统计——利用样本的数据得到样本统计量（statistic），然后做出对总体参数（parameter）的论断。
3、举例来说：推断全校学生（总体）的平均每天上网时间（参数）。
如果参数未知，要靠抽样的数据进行推断，此时进行的就是参数估计，用抽样得到的统计量——样本平均上网时间（比如说3小时）来估计全校学生平均上网时间。
如果先前有人已得出得出论断，学生平均上网时间为5小时（参数已知），而你不知该参数可不可信，这时做的就是假设检验，通过样本得到的平均3小时的上网时间告诉你，先前关于总体的信息很可能是不靠谱的，无法通过检验。