95%置信区间计算-理解

机器学习中做多次试验后，需要计算指标的95%置信区间。

假设做了10次试验，计算得出的某指标分别为{x1,…,x10}

其均值为 μ = ( x 1 + . . . + x 10 ) / 10 \mu=(x1 + ... + x10)/10 μ=(x1+...+x10)/10
方差 σ = ∑ ( x i − μ ) 2 / 10 \sigma=\sum(x_i -\mu)^2/10 σ=∑(xi−μ)2/10

95%置信区间如下：
P = [ μ − 1.96 σ 1 0 , μ + 1.96 σ 1 0 ] P=[\mu-1.96\frac{\sigma}{\sqrt10},\mu+1.96\frac{\sigma}{\sqrt10}] P=[μ−1.961 0σ,μ+1.961 0σ]

理解如有误，还请大家多多留言指正。

参考资料
[1]如何理解 95% 置信区间？
[2]初学者都能看懂的95%置信区间

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