求均值的置信水平为95%的置信区间;+(3)求方差的置信水平为95%的置信区间.

1. 求均值的置信水平为95%的置信区间;+(3)求方差的置信水平为95%的置信区间.

1、求均值的置信水平为95%的置信区间;可通过公式，【摘要】
求均值的置信水平为95%的置信区间;+(3)求方差的置信水平为95%的置信区间.【提问】
1、求均值的置信水平为95%的置信区间;可通过公式，【回答】
【回答】
来进行求取，其中，X平均值，δ为标准差，n为数据量。【回答】
2、求方差的置信水平为95%的置信区间.，可先通过均值，标准差求出方差，再进行公式求解【回答】

2. 若边际误差不大于四百总体标准差两千要估计总体均值95%的置信区间所需的最低

样本数量若要估计总体均值95%的置信区间，且边际误差不大于四百总体标准差的两千，则可以使用下式来计算所需的最低样本数量：n = (z(1-α/2) * s / E)^2其中，n为所需的最低样本数量，z(1-α/2)是在95%置信水平下，(1-α/2)分位点对应的标准正态分布的分位数，s是总体标准差，E是边际误差。因此，在本题中，n = (z(1-α/2) * 2000 / 400)^2 = (1.96 * 2000 / 400)^2 = (4.9)^2 = 24.01，因此所需的最低样本数量为25。注意：边际误差是指所估计的总体参数值与真实值之间的差距，边际误差越小，所需的样本数量也就越大。【摘要】
若边际误差不大于四百总体标准差两千要估计总体均值95%的置信区间所需的最低【提问】
样本数量若要估计总体均值95%的置信区间，且边际误差不大于四百总体标准差的两千，则可以使用下式来计算所需的最低样本数量：n = (z(1-α/2) * s / E)^2其中，n为所需的最低样本数量，z(1-α/2)是在95%置信水平下，(1-α/2)分位点对应的标准正态分布的分位数，s是总体标准差，E是边际误差。因此，在本题中，n = (z(1-α/2) * 2000 / 400)^2 = (1.96 * 2000 / 400)^2 = (4.9)^2 = 24.01，因此所需的最低样本数量为25。注意：边际误差是指所估计的总体参数值与真实值之间的差距，边际误差越小，所需的样本数量也就越大。【回答】

3. 在95%的置信水平下,求允许误差

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  （1）、样本均值的抽样标准差=总体标准差/sqrt（样本量）=25/sqrt(40)=0.79057
  【sqrt代表开平方,*代表乘号】
  你将我的公式复制、粘贴至Excel的公式编辑栏中就可以直接得到计算结果.
  （2）、由于你的题目已经知道了总体标准差,只需用Excel计算标准正态分布在在95%的置信水平下（也就是5%显著水平下）的双侧临界值就可以进而计算允许误差：
  Z（0.05/2）=NORMSINV(1-0.05/2)=1.959963985 【NORMSINV(0.05/2)= -1.959963985】
  Z（0.05/2）也可以通过查找统计学教科书的附表而得.
  95%的置信水平下的允许误差=Z（0.05/2）× 样本均值的抽样标准差=1.959963985*0.79057=1.5495
  （3）、
  总体均值95%置信区间的下限=样本均值-允许误差=25-1.5495=23.4505
  总体均值95%置信区间的上限=样本均值+允许误差=25+1.5495=26.5495
  2
  （1）、抽样分布的均值就是总体均值,也就是20；样本均值的抽样标准差=16/sqrt(64)=2
  （2）、样本均值的抽样分布服从t分布.t分布为以0为中心,左右对称的单峰分布,其形态变化与样本量n（确切地说与自由度ν）的大小有关.样本量n越小,t分布曲线越低平；样本量n越大,t分布曲线越接近标准正态分布（u分布）曲线.
  （3）、Z=（样本均值-总体均值）/样本均值的抽样标准差=(15.5-20)/2= -2.25
  （4）、Z=（样本均值-总体均值）/样本均值的抽样标准差=(23-20)/2= 1.50

4. 在均数估计中,为什么说95%的置信区间比60%的置信区间正确性高?

置信度越高，置信区间当然就越小了。因为它的置信度高了，能够落入这个高置信度的区间范围的可能性自然就小了，即区间更加精确了
置信区间（Confidence interval）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是对这个样本的某个总体参数的区间估计。

5. 已知95%置信区间和平均值，如何求标准差

95%置信区间的公式是(X-1.96*σ/sqrt(n), X+1.96*σ/sqrt(n)), 其中σ是标准差, n是样本容量, X是随机变量。这里X即是平均值, 代入计算即可。

6. 对一总体均值进行估计,得到95%的置信区间为(24, 38),则该总体均值的点估计为( ) A

C. 31。
随机量，即随机变量（random variable）表示随机试验各种结果的实值单值函数。随机事件不论与数量是否直接有关，都可以数量化，即都能用数量化的方式表达。

随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，其可能取各种随机变量不同的值，具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。
随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量，被测定量的取值可能在某一范围内随机变化，具体取什么值在测定之前是无法确定的，但测定的结果是确定的，多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。

7. 对一总体均值进行估计,得到95%的置信区间为(24, 38),则该总体均值的点估计为( ) A

C. 31。
随机量，即随机变量（random variable）表示随机试验各种结果的实值单值函数。随机事件不论与数量是否直接有关，都可以数量化，即都能用数量化的方式表达。

随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，其可能取各种随机变量不同的值，具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。
随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量，被测定量的取值可能在某一范围内随机变化，具体取什么值在测定之前是无法确定的，但测定的结果是确定的，多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。