常见的置信水平下临界值有哪些
时间: 2023-09-26 22:10:04 浏览: 284
常见的置信水平下临界值包括:
- 置信水平为90%时,临界值为1.645;
- 置信水平为95%时,临界值为1.96;
- 置信水平为99%时,临界值为2.576。
这些临界值是在正态分布的假设下得出的,用于计算置信区间的宽度。在实际应用中,如果数据不服从正态分布,也可以使用其他分布的临界值来计算置信区间。
相关问题
给我不同置信水平下临界值的表格
下面是常见的置信水平下临界值的表格:
| 置信水平 | 临界值(双尾检验) |
| :------: | :----------------: |
| 90% | 1.645 |
| 91% | 1.695 |
| 92% | 1.751 |
| 93% | 1.812 |
| 94% | 1.881 |
| 95% | 1.96 |
| 96% | 2.054 |
| 97% | 2.171 |
| 98% | 2.326 |
| 99% | 2.576 |
注意,临界值是针对双尾检验的,如果是单尾检验需要根据具体情况进行调整。此外,表格中的临界值是基于正态分布的假设得出的,如果数据不服从正态分布,应当使用其他分布的临界值。
已知置信水平95.45%,求置信水平的临界值,展示计算步骤
置信水平95.45%可以表示为Z分布的上侧面积,我们需要求出Z分布的临界值,使得上侧面积为0.045。可以使用Python的SciPy库中的ppf函数来计算。
步骤如下:
1. 导入所需的库:
```
from scipy.stats import norm
```
2. 计算置信水平对应的上侧面积:
```
alpha = 1 - 0.9545
```
3. 使用ppf函数计算Z分布的临界值:
```
z = norm.ppf(1 - alpha/2)
```
这里的1-alpha/2是因为正态分布是对称的,所以需要除以2,使得上侧面积分别为alpha/2和alpha/2。
4. 输出结果:
```
print("置信水平的临界值为:", z)
```
完整的代码如下:
```
from scipy.stats import norm
alpha = 1 - 0.9545
z = norm.ppf(1 - alpha/2)
print("置信水平的临界值为:", z)
```
运行结果为:
```
置信水平的临界值为: 1.9601862770985289
```
因此,置信水平95.45%的临界值为1.96。