1樓：資料工作站
置信區間是用於對總體引數進行估計的一種統計談伍方法。置信區間的大小與樣本量之間存在關係，主要有以下幾個原因：
1、統計精度：樣本量的增加可以提高估計的統計精度。較大的樣本量可以更好地反映總體的特徵，減小由於抽樣誤差引起的估計偏差。
隨著樣本量的增加，估計值更接近總體真實值，從而使置信區間範圍縮小。
2、變異程度：樣本量的增加可以減小總體的變異程度對估計結果的影響。當樣本數量較小時，總體的變異程度可能會對估計產生較大的影響，導致置信區間較寬。
但是，當樣本量增加時，由於較大樣本可以更好地反映總體分佈的特徵，總體的變異程度對估計的影響會減小，從而縮小了置信區間的範圍。
3、置信水平：在構建置信區間時，還需要考慮置信水平，即希望估計結果落在置信區間內的概率。通常，置信水平越高，置信區間越謹肢寬。
如果希望以更高的置信水平進行估計，需要使用更含晌或大的樣本量來獲得更準確的估計結果，進而擴大置信區間的範圍。
樣本量的增加可以提高估計的精度和減小總體變異程度對估計的影響，從而縮小置信區間的大小。因此，在進行統計推斷時，通常會建議使用足夠大的樣本量以獲得更準確和可靠的估計結果。
2樓：幸運的我是魔鬼
置信區間與置信水平、樣本量等因素均有關係，其中樣本量對置信區間的影響為：在置信水平固定的情況下，樣本量越多，置信區間越窄。其次，在樣搭茄讓本量相同的情況下，置信水平越高，置信區間越寬。
置信區間變窄的速度不像樣本量增加的速度那麼快。
也就是說並不是樣本量增加一倍，置信區間也知局變窄一半，所以當樣本量達到乙個量時，就不再增加樣本了。故：置信區間=點估計 ±（關鍵值 × 點估計的標準差）。
在其他因素不變的情況下，樣本量越多（大），置信區間越窄（小）。
樣本大小n發生變化對置信區間有何影響?
3樓：古月先生愛生活
樣本量n對置信區間的影響為，在置信水平固定的情況下，樣本量越多，置信區間越窄。另外，置信區間與置信水平、樣本量等因素均有關係，在樣本量n相同的情況下，置信水平越高，置信區間越寬。
問卷調查。屬於定量研究。
抽樣樣本量的大小對調查的準確度有很大的影響。一定程度上「樣本量越多越好」，但畢竟是抽樣調查（sampling survey），就是以具有代表性的樣本來代表整體。如果真的可以做普查（census）當然就不需要抽樣調查了。
籠統的講，抽樣調查的抽樣誤差，樣本量大，誤差會降低。但究竟該指拍櫻選擇多大的樣本量和怎樣的抽樣誤差，才能滿足調查的實際需求，並有效的控制成本。
以此，舉個例子。您在做乙個普通的概念測試類的問卷調查，考慮到成本控制。
一般建議的樣本量是200樣本。如果您要做仔細的分析，比如萬能測的分賀培男女性別和「60和70後」，「80後，「90後。
分析，那麼至少要保證每個性別和每個年齡段的樣本量要超過30個。
如果您需要更細緻的按照城市去分析，那需要保證每個城市的樣本量不少於100。最後，客戶可根據調研的實際需求來設定問卷樣本量，30樣本，調查結果基本可以分出高、中、低的區別，但多數值與真實值有一定唯叢的誤差。
100樣本，調查結果開始接近現實，能反映市場大致情況，但資料排名的穩定性不夠，不能作為跟蹤對比的依據。200樣本量 ，調查結果相當接近真實情況，30次可能會有一次與真實的排名有誤差。300樣本量，調查結果基本上與現實一致，是非常優秀的定量研究調查樣本量。
置信區間裡,樣本平均值加減2個標準差表達的含義是什麼?
4樓：鯨志願
表明在2個標準差以內的值，如果樣本是正態分佈的，那麼如果給定置信度為95%，那麼對應係數是，實際意義就是說有95%的樣本落在平均值加減 2標準差這個範圍內。
置信區間由樣本統計量所構造的總體引數的估計區間，在統計學中，乙個概率樣本的置信區間是對這個樣本的某個總體引數的區間估計。
置信區間展現的是這個引數的真實值有一定概率落在測量結果的周圍的程度，其給出的是被測量引數的測量值的可信程度，即前面所要求的「乙個概率」。
樣本量與置信區間、總體方差、邊際誤差的關係是什麼?
5樓：名成教育
1.置信區間。
在置信水平相同的情況下，樣本量越多，置信區間越窄。
置信區間變窄的速度不像樣本量增加的速度那麼快埋山，也就是說並不是樣本量增加一倍，置信區間也變窄一倍（實踐證明，樣本量要增加4倍，置信區間才能變窄一倍）,所以當樣本量達到乙個量時，就不再增悄改加樣本了。
2.總體方差總體方差是一組資料中各數值與其算術平均數。
離差平方和的平均數。
總體方差體現的是總體的數值分佈狀況，如果數值分佈趨於正態分佈。
3.邊際誤差就是置信區間中從點估計值中所加上或減去的值。
當樣本容量。
更大時，點估計量的值更接近於總體引數，該點估計量是一致的。換言之，大樣本比小樣本趨於接進乙個更好的點估計。因此，樣本容量越大，邊際誤差越小。
在樣本量相同的情況下，置信區間越大置信度越小嗎？
6樓：白雪忘冬
在樣明凱本量相同的情況下，置信水平越高，置信區間越寬。
如果樣本均值落在中間1-α範圍內，以樣本均值為中心構造的置信區間就包含總體均值μ，這是我們希望看到的；但也有可能落在此範圍以外，這種情況下構造的置信區間就不包含總體均值μ。
如果抽樣進行很多次，比如進行100次，從概率上說有100×（1-α）個區間是包含總體均值μ的。100×（1-α）稱為置信水平。
統計學問題 為什麼當置信水平固定時，置信區間的寬度隨樣本量的增大而減少
7樓：網友
置信區間是由樣本統計量所構造的總體引數的估計區間。在統計學中，乙個概率樣本的置版信區間（confidence interval）是對這個權樣本的某個總體引數的區間估計。
置信區間表示該引數的真實值以一定概率落在測量結果周圍的程度，給出被測引數的測量值的可信度，即上述要求的「一概率」。較窄的置信區間比較寬的置信區間提供更多關於總體引數的資訊。
8樓：網友
置信區間本來就是估計出來的，越寬說明置信上下限離點估計值越遠，也就越不容易找到總體引數值。
這也就說明了置信水平一定，選取的樣本越大，範圍越逼近總體引數，置信區間就越窄。極限思想，最後樣本取總體，則區間寬度=0.
9樓：請叫我石頭城
假設 你要估計1000個人的平均身高，你在95%的置信水平下用100個人去估計和用500個人去估計那個會更接近你的總體1000個人的平均身高。
換而言之，就是你的樣本量越接近總量，你的間隔就越小，那他的置信區間也就越窄。
置信區間、樣本量、標準差、樣本容量有何區別？
10樓：小小盛
置信度就是用一種方粗拿法構巖笑搭造一百個區間如果有95個區間包含總體真值，就說置信度為95%（包含總體真值的區間佔總區間的95%)。
e:樣本均值的標準差乘以z值，即總的誤差。p：目標總體佔總體的比例。(比如：乙個班級中男生佔所有學生的30%。則p=30%)。
樣本量從總體中抽取的樣本元素的總個數。樣本量的計算公式為： n=z 2 ×(p ×(1-p))/e 2，其中，z為置信區間、n為樣本容量、d為抽樣誤差範圍、σ為標準差，一般取。
<>在統計學中，當估算乙個變數的期公升塌望值時，乙個經常用到的方法是重複測量此變數的值，然後用所得資料的平均值來作為此變數的期望值的估計。
在概率分佈中，期望值和方差或標準差是一種分佈的重要特徵。
在經典力學中，物體重心的演算法與期望值的演算法十分近似。
期望值也可以通過方差計算公式來計算方差。
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