置信度置信区间,这篇讲解我给100分!
今天这篇聊聊统计学里面的置信度和置信区间,好像没怎写过统计学的东西,这篇试着写一写。
1.点估计
在讲置信度和置信区间之前先讲讲点估计,那什么是点估计呢?给你举两个例子你就知道了。
现在你想要知道一个学校学生的身高情况,你可以把所有的学生测量一遍,然后得到答案,这种方法可以,而且得到的数据肯定是最真实的,但是这里有一个问题,什么问题呢?就是如果学生人数太多,全部测量的话工作量太大了,那怎么办呢?那就随机挑选一部分学生,然后测量这一部分学生的身高,得到一个值(一般用平均值),用这一部分的平均值来估计整体学生的身高情况,我们把这种估计方式称为点估计
。
现在你要看一下某流水线上 iphone 手机的不合格率,怎么看呢?最笨的方法还是把所有的手机全部开机试用,统计不合格手机的占比,这样可以吗?很明显是不可以的。那怎么才能知道这一条流水线的质量,那就是抽样,抽取整条流水线上的部分手机进行检验,会得到一个合格率,然后用这个合格率去估计整条流水线的合格率,同样这种方式也是点估计
。
那现在是不是大概理解点估计的意思了,就是用随机抽样的样本的计算出来的指标值去估计整体指标情况。常用的点估计方法有如下:
用样本均值估计总体均值
2.区间估计
以前上学的时候经常会考试,考完试以后老爱去估分,一般人估分不太可能直接估一个具体的数,肯定都是估一个大概的数,啥叫大概的数呢?就是比如高考分数预计 600 左右,这个左右其实就是一个区间,还有平常很多食品包装袋上会写 ±0.5 KG,表示啥意思呢?就是要么多给了你 0.5 KG,要么少给了你 0.5 KG。我们把这种用一个范围来对一个事情进行估计的方式称为区间估计,得出来的区间就是置信区间
。
3.置信度
你是估算出一个区间了,但是你估算的准不准呢?准确度又有多大呢?我们把这个估算的区间的准确度(可信度)称为置信度。比如说我有 95% 的把握估计我高考分数是 600-650,这里的置信区间就是 [600,650],置信度就是 95%。
一般置信度和置信区间是同向的,啥意思呢?就是置信度和置信区间一般是相同趋势。当置信度很高时,置信区间也会很大;当置信区间很大时,置信度也会很高。
比如我有 100% 的把握估计我高考分数是 0-750,这里的置信区间是 [0,750] 包含了所有分数的可能,那置信度肯定是 100% 哈。
4.如何计算置信区间
那么我们该如何通过部分样本来计算总体的一个置信区间呢?主要有下面几个步骤:
step1:首先明确要求解的问题。就是你要预估什么?不管是全校学生身高还是学生成绩。
step2:求抽样样本的平均值与标准误差(standard error)。注意标准误差与标准差(standard deviation)不一样(标准差反映了整个样本对样本平均数的离散程度,标准误差反映样本平均数对总体平均数的变异程度)。
标准差等于方差开根号。
step3:确定需要的置信水平。比如常用的 95% 的置信水平,就是我有 95% 的把握估算对,这样可以保证样本的均值会落在总体平均值2个标准差范围内。
step4:查z表,求z值。什么是z表呢?是不是已经忘记了,z表是标准正态分布表,是用来反映标准分与概率值之间的关系表,也就是通过标准分能查到概率值,通过概率值也可以反查标准分。
现在我们知道了 95% 的置信水平对应的概率值是 2.5% ,只需要通过标准正态分布表查出 2.5% 概率对应的标准分即可,也就是z值。
常用置信水平与标准分z值的对应表
置信水平 | Z值 |
---|---|
90% | 1.64 |
95% | 1.96 |
99% | 2.58 |
step5:计算置信区间
a = 样本均值 - z*标准误差
b = 样本均值 + z*标准误差
最后置信区间就为 [a,b]。
关于置信区间的求解还可以参考:
https://www.statisticshowto.datasciencecentral.com/probability-and-statistics/confidence-interval/
:
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