1. 在統計學中的樣本量是如何計算的,置信度是如何計算的
置信度就是用一種方法構造一百個區間如果有95個區間包含總體真值,就說置信度為95%(包含總體真值的區間占總區間的95%)。
E:樣本均值的標准差乘以z值,即總的誤差。P:目標總體占總體的比例。(比如:一個班級中男生占所有學生的30%。則p=30%)。
樣本量從總體中抽取的樣本元素的總個數。樣本量的計算公式為: N=Z 2 ×(P ×(1-P))/E 2,其中,Z為置信區間、n為樣本容量、d為抽樣誤差范圍、σ為標准差,一般取0.5。
在統計學中,當估算一個變數的期望值時,一個經常用到的方法是重復測量此變數的值,然後用所得數據的平均值來作為此變數的期望值的估計。
在概率分布中,期望值和方差或標准差是一種分布的重要特徵。
在經典力學中,物體重心的演算法與期望值的演算法十分近似。
期望值也可以通過方差計算公式來計算方差
參考資料來源:網路:期望值
2. 置信度 演算法
置信度就是用一種方法構造一百個區間如果有95個區間包含總體真值,就說置信度為95%(包含總體真值的區間占總區間的95%)。
E:樣本均值的標准差乘以z值,即總的誤差。P:目標總體占總體的比例。(比如:一個班級中男生占所有學生的30%。則p=30%)。
樣本量從總體中抽取的樣本元素的總個數。樣本量的計算公式為: N=Z 2 ×(P ×(1-P))/E 2,其中,Z為置信區間、n為樣本容量、d為抽樣誤差范圍、σ為標准差,一般取0.5。
置信區間是指由樣本統計量所構造的總體參數的估計區間。在統計學中,一個概率樣本的置信區間(Confidence interval)是對這個樣本的某個總體參數的區間估計。置信區間展現的是這個參數的真實值有一定概率落在測量結果的周圍的程度。置信區間給出的是被測量參數的測量值的可信程度,即前面所要求的「一定概率」。
這個概率被稱為置信水平。舉例來說,如果在一次大選中某人的支持率為55%,而置信水平0.95上的置信區間是(50%,60%),那麼他的真實支持率有百分之九十五的機率落在百分之五十和百分之六十之間,因此他的真實支持率不足一半的可能性小於百分之2.5。
如例子中一樣,置信水平一般用百分比表示,因此置信水平0.95上的置信空間也可以表達為:95%置信區間。置信區間的兩端被稱為置信極限。對一個給定情形的估計來說,置信水平越高,所對應的置信區間就會越大。