置信区间
統計學名詞 / 维基百科,自由的 encyclopedia
在统计学中,一个概率样本的置信区间(英语:confidence interval,CI),是对产生这个样本的总体的参数分布(parametric distribution)中的某一个未知参数值,以区间形式给出的估计。相对于点估计(point estimation)用一个样本统计量来估计参数值,置信区间还蕴含了估计的精确度的信息。在现代机器学习中越来越常用的置信集合(confidence set)概念是置信区间在多维分析的推广[1]。
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置信区间在频率学派中间使用,其在贝叶斯统计中的对应概念是可信区间(英语:credible interval)(credible interval)。两者建立在不同的概念基础上的,贝叶斯统计将分布的位置参数视为随机变量,并对给定观测到的数据之后未知参数的后验分布进行描述,故无论对随机样本还是已观测数据,构造出来的可信区间,其可信水平都是一个合法的概率[2];而置信区间的置信水平,只在考虑随机样本时可以被理解为一个概率。