发布网友 发布时间:2022-04-30 14:24
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热心网友 时间:2023-10-05 13:42
反着查,举例:98%的置信区间算Z:1-0.98=0.02;0.02/2=0.01; 1-0.01=0.9900;查正态分布表2113,在那一堆四位小数的值里5261找到与0.9900最接近的4102值,比如0.9901对应的是2.33,所以98%对应的Z统计1653量是2.33或2.32。
Zα/2有的书上表达为u,正态母体的方差为α²,信度即显著性水平为a,a=0.05时,则置信概率为1-0.05=0.95,求a的置信区间,
由正态母体N(a,α²)中取出一组容量为n的随机样本x1,x2,xn,
于是a的置信区间为:[p -u(p(1-p)/√n),p+u(p(1-p)/√n)],
a=0.05,即置信概率为0.95,p=65%,u=1.96,n=100时,
a的置信区间为:[65% -1.96 (65% (1-65%)/√100),65%+1.96 (65% (1-65%)/√100n)]=(55.65%,74.35)。
再说一下u=1.96的查法与相互关系,
查标准正态分布函数F(u)的数值表,
置信概率0.95=0.975-0.025,
u=1.96对应0.975,u=-1.96时对应0.025。
扩展资料:
正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布,第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值,第二个参数σ^2是此随机变量的方差,所以正态分布记作N(μ,σ2)。
μ是正态分布的位置参数,描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为取与μ邻近的值的概率大,而取离μ越远的值的概率越小。正态分布以X=μ为对称轴,左右完全对称。正态分布的期望、均数、中位数、众数相同,均等于μ。
σ描述正态分布资料数据分布的离散程度,σ越大,数据分布越分散,σ越小,数据分布越集中。也称为是正态分布的形状参数,σ越大,曲线越扁平,反之,σ越小,曲线越瘦高。
参考资料来源:百度百科-正态分布