interval_estimated <- function(x, sigma=-1, side=0, alpha=0.05) else if (side > 0) else
df <- n
} else else if(side > 0) else
df <- n-1
} data.frame(a=a, b=b)
}
在上述方法中，x是資料構成的向量。sigma是總體的標準差，sigma的預設值為-1，當標準差已知的時候，輸入相應的值，程式採用正態分佈估計區間端點，否則，程式採用t分布估計區間端點。side引數控制單雙側置信區間，預設值為0，當side<0時，求單側置信區間的上限，當side>0時，求單側置信區間下限，當side=0時，求雙側置信區間。該方法輸出為區間的兩個端點的值。
python 計算t分布的雙側置信區間
如下所示 interval stats.t.interval a,b,mean,std a 置信水平 b 檢驗量的自由度 mean 樣本均值 std 樣本標準差 from scipy import stats import numpy as np x 10.1,10,9.8,10.5,9.7,10....
R語言 自定義函式求置信區間
求單正態均值mu的置信區間 引數依次為置信水平alpha，正態樣本x，已知總體方差 預設為未知 mu function alpha,x,sigma na else string1 paste 以1 alpha,為置信水平的mu雙側置信區間為 mu11,mu12,sep string2 paste 以...
求總體標準差的置信區間 如何計算置信區間
一 置信區間與置信水平 在做實驗時，即使實驗條件再準確，也無法避免隨機干擾的影響，所以誤差永遠存在，無可避免。做科學實驗時要測量多次，採取取平均值的方法。在科學實驗的測量結果上，總是會加上乙個測量範圍。統計學核心思想 用樣本資訊來估計總體資訊 之前我們用樣本給出乙個精確值來估計總體，這個點估計值是有...