在统计学中的样本量是如何计算的，置信度是如何计算的？

2024年11月17日 08:24

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网友（1）：

置信度就是用一种方法构造一百个区间如果有95个区间包含总体真值，就说置信度为95%（包含总体真值的区间占总区间的95%)。

E:样本均值的标准差乘以z值，即总的误差。P：目标总体占总体的比例。(比如：一个班级中男生占所有学生的30%。则p=30%)。

样本量从总体中抽取的样本元素的总个数。样本量的计算公式为： N=Z 2 ×(P ×(1-P))/E 2，其中，Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差，一般取0.5。

扩展资料:

在统计学中，当估算一个变量的期望值时，一个经常用到的方法是重复测量此变量的值，然后用所得数据的平均值来作为此变量的期望值的估计。

在概率分布中，期望值和方差或标准差是一种分布的重要特征。

在经典力学中，物体重心的算法与期望值的算法十分近似。

期望值也可以通过方差计算公式来计算方差

参考资料来源:百度百科:期望值

网友（2）：

1、样本量

样本量是从总体中抽取的样本元素的总个数。样本量的计算公式为： N=Z 2 ×(P ×(1-P))/E 2，其中，Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差，一般取0.5。

2、置信度

置信度是用一种方法构造一百个区间如果有95个区间包含总体真值，就说置信度为95%（包含总体真值的区间占总区间的95%)。E:样本均值的标准差乘以z值，即总的误差。P：目标总体占总体的比例。(比如：一个班级中男生占所有学生的30%。则p=30%)。

扩展资料：

统计学的英文statistics最早源于现代拉丁文Statisticum Collegium（国会）、意大利文Statista（国民或政治家）以及德文Statistik，最早是由Gottfried Achenwall于1749年使用，代表对国家的资料进行分析的学问，也就是“研究国家的科学”。十九世纪，统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义，并且由John Sinclair引进到英语世界。

统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。

统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里士多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。

所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说，它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而是属于数学的范畴。

网友（3）：

置信度就是用一种方法构造一百个区间如果有95个区间包含总体真值，就说置信度为95%（包含总体真值的区间占总区间的95%)。

扩展资料：

样本容量的大小涉及到调研中所要包括的单元数。样本容量是对于你研究的总体而言的，是在抽样调查中总体的一些抽样。比如：中国人的身高值为一个总体，你随机取一百个人的身高，这一百个人的身高数据就是总体的一个样本。某一个样本中的个体的数量就是样本容量。注意：不能说样本的数量就是样本容量，因为总体中的若干个个体只组成一个样本。样本容量不需要带单位。

在假设检验里样本容量越大越好。但实际上不可能无穷大，就像你研究中国人的身高不可能把所有中国人的身高都量一量一样。

参考资料：样本容量-百度百科

网友（4）：

您好！

样本量的计算公式为： N=Z 2 ×(P ×(1-P))/E

Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差，一般取0.5。E:样本均值的标准差乘以z值，即总的误差p:目标总体占总体的比例。(比如：一个班级中男生占所有学生的30%。则p=30%)。
置信度是自己给的前提,不是算出来的。

比如:每个样子在95%的置信度下的置信区间。就是用一种方法构造一百个区间如果有95个区间包含总体真值，就说置信度为95%（包含总体真值的区占总区间的95%)。

扩展资料

误差值:是指由于随机抽样的偶然因素使样本各单位的结构不足以代表总体各单位的结构,而引起抽样指标和全及指标之间的绝对离差.因此,又称为随机误差,它不包括登记误差,也不包括系统性误差。
影响抽样误差的因素:总体各单位标志值的差异程度；样本的单位数；抽样的方法;抽样调查的组织形式。
抽样平均误差:抽样平均误差是反映抽样误差一般水平的指标,它的实质含义是指抽样平均数（或成数）的标准差.即它反映了抽样指标与总体指标的平均离差程度.抽样平均误差的作用首先表现在它能够说明样本指标代表性的大小.平均误差大,说明样本指标对总体指标的代表性低；反之,则高。
.置信区间:是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一定概率”。这个概率被称为置信水平。举例来说，如果在一次大选中某人的支持率为55%，而置信水平0.95上的置信区间50%,60%，那么他的真实支持率有百分之九十五的机率落在百分之五十和百分之六十之间，因此他的真实支持率不足一半的可能性小于百分之2.5。
置信水平一般用百分比表示，因此置信水平0.95上的置信空间也可以表达为：95%置信区间。置信区间的两端被称为置信极限。对一个给定情形的估计来说，置信水平越高，所对应的置信区间就会越大。

参考资料:百度百科_统计学样本量及计算

网友（5）：

置信度就是用一种方法构造一百个区间如果有95个区间包含总体真值，就说置信度为95%（包含总体真值的区间占总区间的95%)。

E:样本均值的标准差乘以z值，即总的误差。P：目标总体占总体的比例。(比如：一个班级中男生占所有学生的30%。则p=30%)。

拓展资料

置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一定概率”。

这个概率被称为置信水平。举例来说，如果在一次大选中某人的支持率为55%，而置信水平0.95上的置信区间是（50%,60%），那么他的真实支持率有百分之九十五的机率落在百分之五十和百分之六十之间，因此他的真实支持率不足一半的可能性小于百分之2.5。

如例子中一样，置信水平一般用百分比表示，因此置信水平0.95上的置信空间也可以表达为：95%置信区间。置信区间的两端被称为置信极限。对一个给定情形的估计来说，置信水平越高，所对应的置信区间就会越大。