如何正确理解单次试验的”95%可信区间”，欢迎加入讨论

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    95%可信区间的定义可能大家都很熟悉，但如何去解释单次试验的95%可信区间却困扰了我很久。
    首先来看下95%可信区间的定义：

       如果计算95%可信区间的过程无数次地进行的话，那么得到的95%可信区间中将有95%次覆盖了参数的真实值。
       If the procedure for computing a 95%confidence interval is used over and over, 95% of the time the interval willcontain the true parameter value.

    但是在实际当中，我们并没有去做无数次的试验（模拟除外），只是做那么一次，仅得到一个95%可信区间。
     对于这个单次试验的95%可信区间，很多人就很直观地理解为：这个区间有95%的可能性覆盖了参数的真实值。
     这种理解或许并不是正确的。
     因为单次试验的95%可信区间要么覆盖，要么不覆盖参数的真实值（因此，覆盖的概率为1或0）。然而，你有的是95%的可能性去构造一个新的95%可信区间（这个可信区间同样为覆盖或不覆盖参数的真实值）。这就好比，在抛硬币的试验当中，你有50%的可能性得到正面，一旦你抛这个硬币，你就会有可能得到正面或反面。
     所以，你有的是95%的可能性去构造一个覆盖参数真实值的95%可信区间。一旦你这样做了之后，你得到的95%可信区间同样是要么覆盖，要么不覆盖参数的真实值。
     
     以上的理解均不一定正确，欢迎有兴趣的大牛们踊跃地发表高见。

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关键词：欢迎加入 可信区间 confidence computing Parameter 试验 computing procedure 如何

无所谓！ 我不搞数理逻辑，要弄明白这个问题，请先弄懂什么是概率？异曲同工

我不是说我懂，数学是建立在定义上的，基本定义没弄明白，再复杂、再深刻的理论也是白费

只是增大了覆盖真实值的可能性，但不一定100%精确，就和没办法同时避免第一种、第二种错误一样。