95%conf.interval

95%置信区间是统计学中常用的一种估计参数真值范围的方法。它表示在一定置信水平下，参数真值落在一个区间内的概率为95%。具体计算方法如下：

1. 首先，根据样本数据计算出样本均值（mean）和样本标准差（standard deviation）。
2. 然后，根据置信水平确定对应的Z值（或T值），一般使用标准正态分布的Z值。
3. 接下来，根据样本容量（sample size）计算出标准误差（standard error），即样本标准差除以样本容量的平方根。
4. 最后，根据样本均值、标准误差和Z值（或T值），计算出置信区间的上下界。

例如，对于一个样本均值为X，样本标准差为S，样本容量为n的情况下，95%置信区间的计算公式为：

X ± Z * (S / √n)

其中，X表示样本均值，Z表示对应于95%置信水平的Z值，S表示样本标准差，n表示样本容量。

相关问题

stats.norm.interval用法

`stats.norm.interval` 是 SciPy 中的一个函数，用于计算正态分布的置信区间。

函数的语法为：

stats.norm.interval(alpha, loc=0, scale=1)

其中，参数含义如下：

- `alpha`：置信水平，即显著性水平，一般取值为 0.05、0.01 等；
- `loc`：正态分布的均值；
- `scale`：正态分布的标准差。

函数的返回值是一个元组，包含了置信区间的下限和上限。

下面是一个使用示例：

from scipy import stats

# 假设样本均值为 10，样本标准差为 2，置信水平为 0.05
conf_interval = stats.norm.interval(0.05, loc=10, scale=2)

print(conf_interval)  # 输出置信区间的下限和上限

输出：

(6.080072030919882, 13.919927969080118)

这个结果表示，在置信水平为 0.05 的情况下，样本均值的真实值有 95% 的概率落在区间 [6.08, 13.92] 内。

请帮我解释下列使用logistic回归得到的表格 net1 Coef. St.Err. t-value p-value [95% Conf Interval] Sig age .904 .006 -14.10 0 .892 .917 *** gender 1.113 .095 1.25 .213 .941 1.316 cp 1.124 .112 1.17 .243 .924 1.367 party 3.579 .412 11.08 0 2.857 4.485 *** Constant 415.81 213.117 11.77 0 152.273 1135.444 *** Mean dependent var 0.351 SD dependent var 0.477 Pseudo r-squared 0.090 Number of obs 2890 Chi-square 338.614 Prob > chi2 0.000 Akaike crit. (AIC) 3416.713 Bayesian crit. (BIC) 3446.558 *** p<.01, ** p<.05, * p<.1

这是一个使用 logistic 回归模型进行二分类问题建模得到的结果表格，其中包含了模型参数、标准误差、假设检验结果以及模型性能指标等信息。具体解释如下：

- net1：模型名称或编号。
- Coef.：每个特征的系数，用于计算该特征对分类结果的贡献。例如，party 特征的系数为 3.579，表示该特征对分类结果的贡献比其他特征更大。
- St.Err.：每个系数的标准误差，反映了该系数的抽样误差大小。
- t-value：各个系数的 t 值，用于检验该系数是否显著。例如，party 特征的 t 值为 11.08，p 值为 0，说明该特征对分类结果的贡献是显著的。
- p-value：各个系数的 p 值，用于检验该系数是否显著。例如，gender 特征的 p 值为 0.213，大于 0.05，说明该特征对分类结果的贡献不显著。
- [95% Conf. Interval]：每个系数的置信区间，用于表示该系数的真实值可能落在哪个区间内。
- Sig：各个系数的显著性标识，用于表示该系数是否显著。例如，*** 表示 p<.01，即该特征对分类结果的贡献非常显著。
- Mean dependent var：样本的平均分类结果，例如该样本中 35.1% 的个体分类为正例。
- SD dependent var：样本分类结果的标准差，例如该样本中分类结果的标准差为 0.477。
- Pseudo r-squared：模型的拟合优度指标，表示模型对样本分类结果的解释程度，此处为伪 R 方。该值越高，模型对样本分类结果的解释越好。
- Number of obs：样本的观测数，即样本量。
- Chi-square：模型的卡方值，用于检验模型的拟合优度。该值越大，说明模型对样本分类结果的解释能力越强。
- Prob > chi2：卡方检验结果的 p 值，用于检验模型的拟合优度是否显著。
- Akaike crit. (AIC)：模型的 AIC 值，用于比较不同模型的拟合优度。该值越小，说明模型对未知样本的预测能力越好。
- Bayesian crit. (BIC)：模型的 BIC 值，用于比较不同模型的拟合优度。该值越小，说明模型对未知样本的预测能力越好。