置信度为95%,那么1-0,95=0,050,05/2=0,0251-0,025=0,975在表中查与0,975最相近的数值对应的就是你要的数值如该题就是1,96
所谓置信度,也叫可靠度,或置信水平,置信系数,它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。
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。
拓展资料
说是要反着查值已知a=0,05,求解方法如下:
计算a/2=0,025
计算1-0,025=0,975
拿出标准正态分布表,查中间的概率值找到0,975,此时竖向与横向对应值分别是1,9和0,6,即:Z(1,96)=0,975
所以说u0,025=1,96
正态分布(Normaldistribution)又名高斯分布(Gaussiandistribution),是一个在数学,物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。若随机变量服从一个位置参数,尺度参数为的概率分布,记为:则其概率密度函数为正态分布的数学期望值或期望值等于位置参数,决定了分布的位置;其方差的开平方或标准差等于尺度参数,决定了分布的幅度。正态分布的概率密度函数曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是位置参数,尺度参数的正态分布(见右图中绿色曲线)。
正态分布的密度函数的特点是:关于μ对称,在μ处达到最大值,在正(负)无穷远处取值为0,在μ±σ处有拐点。它的形状是中间高两边低,图像是一条位于x轴上方的钟形曲线。当μ=0,σ^2=1时,称为标准正态分布,记为N(0,1)。
μ维随机向量具有类似的概率规律时,称此随机向量遵从多维正态分布。多元正态分布有很好的性质,例如,多元正态分布的边缘分布仍为正态分布,它经任何线性变换得到的随机向量仍为多维正态分布,特别它的线性组合为一元正态分布。
因为置信水平为95%=1-a,所以a=5%,
1-(a/2)=0.975,
再从标准正态分布图中找到0.975这个数,将这个数对应的横向数和纵向数想加,比如0.975的纵向数为1.9,横向数为0.06,所以相加得1.96
置信度为95%,那么1-0.95=0.05 0.05/2=0.025 1-0.025=0.975 在表中查与0.975最相近的数值 对应的就是你要的数值 如该题就是1.96