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

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 stats

valueList = [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 * standardError
    b = averageValue + 1.96 * standardError
    print("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。