Python笔记-置信区间含义及运算
基本概念
这里先要知道几个概念！
均值（平均值）：一组数据的平均值，比如学生时代最喜欢的平均分；
方差：一组数据与平均值的偏离程度；
标准差（标准误差）：方差开根号，反应数据的离散程度；
置信区间：统计的数据误差范围，所以有个上下值，比如农产品上写的5kg±5%。
置信水平：让人相信的概率，比如置信水平是95%，如100个数据，有95个数据在上面的置信区间上。
计算置信区间
①求均值；
②求标准误差；
③查表的z值，如下表：
| 置信水平 | |z|值 |
| 90% | 1.64 |
| 95% | 1.96 |
| 99% | 2.58 |
④计算置信区间：
a = 样本均值 - |z| * 标准差
b = 样本均值 +|z| * 标准差
Python实例
如下代码：
import numpy as np
from scipy import statsvalueList = [95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 200]if __name__ == '__main__':averageValue = np.mean(valueList)print("样本均值为：", averageValue)standardError = stats.sem(valueList)print("样本标准误差为：", standardError)a = averageValue - 1.96 * standardErrorb = averageValue + 1.96 * standardErrorprint("区间估计值：[", a, "," ,b, "]")pass运行截图如下：
可以得到的信息：
①样本的平均值是108.33；
②样本的离散程度为8.38；
③这里的置信水平是95%，对应的|z|值为1.96；
④有95%的概率，总体的样本会落到91.90~124.76这个范围中。
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