Autor: você sabe jogar o
link de dados : https://www.zhihu.com/question/26419030/answer/129658977
Fonte: sabe quase com
direitos autorais do autor. Para reimpressões comerciais, entre em contato com o autor para obter autorização e, para reimpressões não comerciais, indique a fonte.
Para entender o intervalo de confiança, devemos primeiro entender a relação entre a população e a amostra. A estatística é essencialmente uma ciência que estuda a relação entre amostras e populações. Para ilustrar os conceitos de amostras e populações brancas, aqui está um exemplo. Partindo do princípio que uma panela de sopa é o todo, para saber o sabor da sopa, usamos uma colher para bater numa colher pequena, e esta colher pequena é a amostra. Se uma pequena colher pode refletir corretamente o sabor de toda a panela de sopa, muitas vezes depende se a sopa foi mexida uniformemente e se foi amostrada aleatoriamente nas estatísticas. Depois de entender a população e a amostra, vamos falar sobre os intervalos de confiança. Aqui está outro exemplo para ajudar a entender. Suponha que desejamos saber a altura média de um certo garoto do ensino médio. Existem dois métodos de violência: encontre todos os meninos do ensino médio, registre suas alturas e encontre a média. Embora esse método seja preciso e tenha um custo único enorme, é praticamente impossível de operar. Método estatístico: selecione aleatoriamente 100 meninos como amostra e estime a altura média (valor verdadeiro) dos meninos do ensino médio a partir da altura média (valor estimado) desses 100 meninos. Ao usar métodos estatísticos, é mais fácil pensar em considerar a altura média desses 100 meninos como a altura média de todos os meninos do ensino médio. No entanto, é fácil cometer erros ao usar um valor fixo como resultado da inferência. Além disso, a altura média obtida por diferentes amostras será definitivamente diferente. Nessa época, os estatísticos pensavam de uma forma astuta, que é usar um intervalo numérico para representar o resultado da inferência. A probabilidade de um intervalo contendo o valor verdadeiro é, obviamente, bastante aumentada. Aqui, este intervalo é o intervalo de confiança. Mas, por causa da amostragem diferente, o intervalo de confiança que obtemos também será diferente. Suponha que amostremos 100 vezes (100 meninos de cada vez), então podemos obter 100 intervalos de confiança diferentes. O intervalo de confiança de 95% significa que entre os 100 intervalos de confiança, mais de 95 intervalos contêm o valor real da altura média do menino do ensino fundamental. Finalmente, aqui para explicar o fácil mal-entendido: intervalo de confiança de 95% significa que o valor verdadeiro tem 95% de probabilidade de cair dentro do intervalo de confiança atual. Esta afirmação é imprecisa. O valor verdadeiro está no intervalo ou não no intervalo. O intervalo de confiança de 95% indica a porcentagem do intervalo que contém o valor verdadeiro entre os vários intervalos de confiança obtidos por amostragem múltipla. Conforme mostrado na figura abaixo, a linha tracejada vertical representa o valor verdadeiro e a linha sólida horizontal representa o intervalo de confiança um a um. Entre os 25 intervalos de confiança, apenas um (linha vermelha) não contém o valor verdadeiro e mais do que 95% dos intervalos contém o valor verdadeiro.