置置信区间并计算升降法和成组法的误差的代码
时间: 2023-10-21 09:04:24 浏览: 27
由于没有具体的数据和问题描述,以下是一般的置信区间和误差计算的代码示例。
# 导入必要的库
import numpy as np
from scipy.stats import norm
# 数据
data = [10, 12, 13, 9, 11, 8, 14, 10, 9, 12]
# 计算样本均值和标准差
sample_mean = np.mean(data)
sample_std = np.std(data, ddof=1)
# 置信水平和自由度
confidence_level = 0.95
df = len(data) - 1
# 计算置信区间
lower_bound, upper_bound = norm.interval(confidence_level, loc=sample_mean, scale=sample_std/np.sqrt(len(data)))
# 计算升降法误差
lift_drop_error = (upper_bound - lower_bound) / 2
# 计算成组法误差
group_error = norm.ppf((1 + confidence_level) / 2) * sample_std / np.sqrt(len(data))
# 输出结果
print("置信区间:({:.2f}, {:.2f})".format(lower_bound, upper_bound))
print("升降法误差:{:.2f}".format(lift_drop_error))
print("成组法误差:{:.2f}".format(group_error))