什么是置信度

是结论成立的概率置信度,是假设检验和区间估计里的一个概念. 置信度即在抽样对总体参数作出估计时,由于样本的随机性,其结论总是不确定的.置信区间的跨度是置信水平的正函数,即要求的把握程度越大,势必得到一个较宽的置信区间,这就相应降低了估计的准确程度.

在统计学中,一个概率样本的置信区间(Confidenceinterval)是对这个样本的某个总体参数的区间估计.置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度.置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度,即前面所要求的"一定概率".这个概率被称为置信水平,也叫做置信度.

置信区间或称置信间距,是指在某一置信度时,总体参数所在的区域距离或区域长度. 置信度又称显著性水平.意义阶段.信任系数等,是指估计总体参数落在某一区间时,可能犯错误的概率. 在估计总体参数时,会给出一个较高的置信度,如百分之95或百分之99等.但是,当样本容量n为一定时,置信度越高,置信区间就越大,也即估计的参数的相对精度就会越低,反之,置信度越低,则精度相对就会越高,解决这一矛盾的方法就是增加样本容量n.

在统计学中,一个概率样本的置信区间(Confidenceinterval)是对这个样本的某个总体参数的区间估计.置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度.置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度,即前面所要求的"一定概率".这个概率被称为置信水平. 置信区间是总体参数所在的可能范围,95%置信区间就是总体参数在这个范围的可能性大概是95%,或者说总体参数在这个范围,但其可信程度只有95%.

在统计学中,一个概率样本的置信区间是对这个样本的某个总体参数的区间估计.置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度.置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度,即前面所要求的"一定概率".这个概率被称为置信水平.置信水平是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率:而置信区间是指在某一置信水平下,样本统计值与总体参数值间误差范围.置信区间越大,置信水平越高.

当置信度为90%时,z=1.64,当置信度等95%时,Z=1.96. 置信区间是在预先确定好的显著性水平下计算出来的,显著性水平通常称为α(希腊字母alpha),绝大多数情况会将α设为0.05.置信度为(1-α),或者100×(1-α)%.于是,如果α=0.05,那么置信度则是0.95或95%,后一种表示方式更为常用. 置信区间的计算公式取决于所用到的统计量. 置信区间的常用计算方法如下: Pr(c1 其中:α是显著性水平(例:0.05或0.10): Pr表示概率,是单词probablity的缩

RSD在一定置信度下越小分析结果的相对误差就越小,就越符合标准.在分析化学的定量分析中,可信性应该是对分析结果即测出的分析物含量而言的,只有分析结果达到了一定的可信程度才是可取的.而RSD只是评价各次分析结果相互接近程度的一种方式.分析结果的可信性是与它的置信区间相关的,t值越大,置信区间越大,置信度就越高.

加权系数是,为强调某一要素在整个要素体系中的重要程度而赋予这个要素某一特征值的过程,特征值一般用数值表示,常称为这一要素的加权系数. 加权系数有两种形式. 一是反映测评要素间彼此重要程度的加权系数.例如,对科技人员的测评加权,应对知识水平.创造力加重权值:对工人的测评加权,应对操作水平.体力加重权值. 二是反映不同测评人员之间测评结果可信程度的加权系数.例如,同级测评的结果要比领导测评的结果置信度大,因此.同级测评的加权系数应高于领导测评的加权系数.

确定样本容量的大小是比较复杂的问题,既要有定性的考虑也要有定量的考虑.从定性的方面考虑样本量的大小,其考虑因素有:决策的重要性,调研的性质,变量个数,数据分析的性质,同类研究中所用的样本量,发生率,完成率,资源限制等. 在确定样本容量时,需要考虑以下因素的影响: (1)总体中变量值的离散程度大小.在相同条件下,离散程度越大,则需抽出的样本容量就越多.一般用总体标准差表示离散程度的大小. (2)置信度1-α的大小.置信度越高,需抽出的样本容量就越多.反之,则越少. (3)允许的抽样误差大小.研究者