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置信区间是表明在一定的概率保证下，估计出来的包含可能参数在内的一个区间 保证参数在置信区间的概率称为置信度 置信度越高，置信区间就会越宽 置信度越高，置信区间就会越窄
置信区间为[463.63，502.37] 置信区间为[494.90，501.10] 置信区间是以X为中心，宽度是
对于较大的α，置信区间则较窄；对于较小的α，置信区间则较宽
样本量越多，置信区间越窄 样本量越少，置信区间越窄 在置信水平固定的情况下，样本量越多，置信区间越窄 在置信水平固定的情况下，样本量越少，置信区间越窄
在一定置信度时，以测量值的平均值为中心的包括真值的范围即为置信区间 真值落在某一可靠区间的几率即为置信区间 其他条件不变时，给定的置信度越高，平均值的置信区间越宽
未来预期区间 置信区间 给定时间区间和置信区间 置信区间和未来预期区间
同条件下测定次数越多，则置信区间越小 同条件下平均值的数值越大，则置信区间越大 同条件下测定的精密度越高，则置信区间越小 给定的置信度越小，则置信区间也越小
在一定的置信度和标准偏差时，测定次数越多，平均值的置信区间越小 其他条件不变时，给定的置信度越高，平均值的置信区间越宽 平均值的数值越大，置信区间越宽 当置信度与测定次数一定时，一组测量值的精密度越高，平均值的置信区间越小
置信区间的准确度反映在置信度 1－α 的大小 置信区间的精度反映在区间的长度 在样本例数确定的情况下，上述二者是矛盾的 99% 置信区间比 95%置信区间好 在置信度确定的情况下， 增加样本例数可提高精度
置信区间是总体中大多数个体值的估计范围 计算置信区间的公式为
无论资料呈什么分布，总体均数的 95%置信区间为
置信区间也可用于回答假设检验的问题 置信区间仅有双侧估计
置信区间是总体中大多数个体值的估计范围 计算置信区间的公式为
无论资料呈什么分布，总体均数的 95%置信区间为：
置信区间也可用于回答假设检验的问题 置信区间仅有双侧估计
置信区间[θL，θU]是唯一的 100个置信区间中约有95个区间能包含真值θ 置信区间[θL，θU]是随机区间 100个置信区间中约有5个区间能包含真值θ 100个置信区间中约有5个区间不包含真值θ
置信区间与假设检验各自不同的作用，要结合使用 置信区间亦可回答假设检验的问题 置信区间还能比假设检验提供更多的信息 置信区间并不意味着能够完全代替假设检验 假设检验比置信区间重要
置信区间是在一定的几率范围内，估计出来的包括可能参数在内的一个区间 置信度越高，置信区间就越宽 置信度越高，置信区间就越窄 在一定置信度下，适当增加测定次数，置信区间会增大
置信区间是总体中大多数个体值的估计范围 计算置信区间的公式为
无论资料呈什么分布，总体均数的95％置信区间为：
置信区间也可用于回答假设检验的问题 置信区间仅有双侧估计
置信区间是在一定的概率范围内，估计出来的包括可能参数在内的一个区间 在一定置信度下，适当增加测定次数，置信区间会变窄 置信度越高，置信区间就越窄 置信度越高，置信区间就越宽
α愈大，置信区间长度愈短 α愈大，置信区间长度愈长 α愈小，置信区间包含θ的概率愈大 α愈小，置信区间包含θ的概率愈小 置信区间长度与α大小无关
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