已知总实验次数、成功样本数、每次实验成功概率、求置信度，MATLAB实现

在MATLAB中，如果你已经知道总的实验次数（`n`），成功样本数（`x`），以及每次实验的成功概率（`p`），并想计算对应的二项分布置信度，你可以使用`binopdf`函数来计算概率密度，然后结合`norminv`函数找到临界值，最后利用这些信息来确定置信区间。不过MATLAB内置的`binconf`函数更直接地完成了这一任务。

以下是一个示例代码片段：

% 定义已知参数
n = 总实验次数;
x = 成功样本数;
p = 每次实验成功概率;
confidence_level = 置信度; % 例如95%置信水平

% 计算二项分布的理论期望和标准误差
mu = n * p;
se = sqrt(n * p * (1 - p));

% 计算Z-score（标准正态分布的标准分数）
z_critical = norminv(1 + (confidence_level / 2));  % 两侧置信水平的一半

% 计算上、下置信界限
lower_bound = x + z_critical * se;
upper_bound = x - z_critical * se;

% 确保界限落在整数范围内
lower_bound = max(0, floor(lower_bound));
upper_bound = min(n, ceil(upper_bound));

[lower_bound, upper_bound]  % 输出置信区间