01100111 (u2) | 01100111 (u1) ----------- 01110111 这里运算时为什么u1和u2错位了？

01100111表示的是二进制数67，而01110111表示的是二进制数119。在这里，我们进行了一次按位异或运算，也就是u1和u2错位后进行的运算。按位异或运算的规则是，如果两个二进制数的某一位相同，则该位结果为0，如果不同，则结果为1。因此，对于这两个二进制数的每一位分别进行按位异或运算，得到的结果为00010000，也就是二进制数16。

相关问题

u1-u2的置信区间公式

置信区间是用来估计总体参数的范围，一般情况下使用样本统计量来构建。对于u1-u2的置信区间，可以使用两个总体均值之差的置信区间公式来进行估计。假设我们有两个独立的总体，分别为总体1和总体2，其均值分别为u1和u2，样本量分别为n1和n2，标准差为s1和s2。

当总体标准差未知且样本量较小的情况下，可以使用学生t分布来构建置信区间。对于u1-u2的置信区间，其公式可以表示为：

(u1 - u2) ± tα/2 * √(s1^2/n1 + s2^2/n2)

其中，u1 - u2表示总体均值之差的估计值，tα/2表示自由度为n1 + n2 - 2时，对应于置信水平为1-α的t分布的临界值。s1和s2分别是总体1和总体2的样本标准差，n1和n2分别是两个总体的样本量。公式中的±表示置信区间的上下限。

当总体标准差已知且样本量较大的情况下，可以使用正态分布来构建置信区间。对于u1-u2的置信区间，其公式可以表示为：

(u1 - u2) ± zα/2 * √(σ1^2/n1 + σ2^2/n2)

其中，u1 - u2表示总体均值之差的估计值，zα/2表示对应于正态分布的置信水平为1-α的临界值。σ1和σ2分别是总体1和总体2的标准差，n1和n2分别是两个总体的样本量。公式中的±表示置信区间的上下限。

通过以上置信区间公式，我们可以对u1-u2的差值进行估计，并确定一个包含真实总体差值的范围。

两个总体均值之差(u1-u2)的置信区间

置信区间是统计学中用于估计总体参数的范围。对于两个总体均值之差(u1-u2)，可以使用两个样本的均值和方差来计算置信区间。

首先，从两个总体中分别抽取两个独立的样本，分别为样本1和样本2。假设样本1的均值为x1，样本2的均值为x2，样本1的样本量为n1，样本2的样本量为n2。

然后，计算样本1和样本2的样本均值差(x1-x2)。接下来，计算样本1和样本2的样本方差，分别为s1和s2。

根据中心极限定理，当两个样本量足够大时，样本均值之差满足近似正态分布。因此，可以根据样本均值差的近似正态分布来计算置信区间。

给定所需的置信水平(通常为95%或99%)，查找标准正态分布相应的临界值。假设为α/2，其中α为1减去所需的置信水平。

然后，计算置信区间的下界和上界。下界为(x1-x2)减去临界值乘以标准误差，上界为(x1-x2)加上临界值乘以标准误差。标准误差可以通过以下公式计算：

标准误差 = √(s1^2/n1 + s2^2/n2)

最后，根据计算的下界和上界，得到两个总体均值之差的置信区间。

需要注意的是，以上过程仅适用于样本量较大且总体方差未知的情况。对于样本量较小或总体方差已知的情况，可以使用不同的方法来计算置信区间。