关于置信区间公式，来看看小娴的介绍。
1、置信区间的计算公式取决于所用到的统计量。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)，如前所述，绝大多数情况会将α设为0.05。置信度为(1-α)，或者100×(1-α)%。
2、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
计算公式是Pr(c1<=μ<=c2)=1-α。置信区间下限：a=m-n*st;置信区间上限：a=m+n*st。当求取90%置信区间时n=1.645，当求取95%置信区间时n=1.96，当求取99%置信区间时n=2.576信区间是一种常用的区间估计方法，所谓置信区间就是分别以统计量的置信上限和置信下限为上下界
构成的区间。
置信区间和置信水平
的不同
置信水平是指特定个体对待特定命题真实性相信的程度，也就是概率是对个人信念合理性的量度。概率的置信度
解释表明，事件本身并没有什么概率，事件之所以指派有概率只是指派概率的人头脑中所具有的信念证据。
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。
1.
求一个样本的均值;
2.
100个样本的抽样误差为正负百分之十,500个样本的抽样误差为正负百分之五,以此类推计算出抽样误差;
3.
用第一步求出的样本均值加第二步计算的抽样误差,得出置信区间右端点;
4.
用第一步求出的样本均值减第二步计算的抽样误差,得出置信区间左端点;
5.
左右端点之间的区间即为置信概率。
置信区间是用来描述一个参数估计的不确定性程度的。一般情况下，我们采用样本均值来估计总体均值，置信区间就是总体均值的一个区间估计。
以下是计算置信区间的步骤：
确定置信水平：通常使用95%或99%的置信水平，也可以使用其他置信水平。
确定样本大小和样本均值：从总体中随机抽取样本，并计算出样本均值。
计算标准误：标准误是样本均值的标准差，用来描述样本均值估计的不确定性程度。计算公式为：标准误=标准差/√n，其中n为样本大小。
确定置信区间：根据正态分布的性质，我们可以使用样本均值±z分数×标准误的方法来计算置信区间。其中z分数是由置信水平和自由度决定的，可以在标准正态分布表中查找。
例如，如果置信水平为95%，样本大小为100，样本均值为10，标准差为2，自由度为99（自由度为n-1），则：
标准误=2/√100=0.2
z分数为1.96（可以在标准正态分布表中查找）
置信区间为10±1.96×0.2=[9.604,10.396]
因此，我们可以95%的置信度认为总体均值在9.604和10.396之间。
标准正态分布的置信区间（ConfidenceInterval）是用来衡量一个样本均值（或其他统计量）位于总体均值（或其他统计量）附近某个区域的概率。置信区间的计算基于样本数据的标准正态分布。
置信区间的计算公式为：
置信区间（CI）=a+b*σ^2
其中：
-置信水平（ConfidenceLevel），通常为95%、99%或99.9%；
-a和b是与置信水平相对应的固定数值，通常取正态分布的1-1.96标准误（1-StandardError）作为a和b的值；
-σ是样本标准差（SampleStandardDeviation），表示样本数据的离散程度；
-X是样本统计量（SampleStatistic），表示样本数据的值。
例如，如果我们有一个样本均值的置信区间为0.975，即95%的置信水平，那么我们的意思是：有95%的信心认为这个样本均值落在总体均值加减0.975个标准差范围内。
需要注意的是，置信区间的计算依赖于样本数据，所以如果样本数据发生变化，置信区间也会相应地发生变化。此外，置信区间并不保证所包含的真实总体均值的精确位置，而只是给出了一个关于这个位置的概率范围。
