calc_conf_interval

calc_conf_interval通常是指计算置信区间的过程，在统计学和数据分析中非常常见。置信区间是一种用于估计总体参数（比如平均值、比例等）的方法，它给出的是样本数据所反映的参数值可能存在的一个范围，这个范围内的概率（称为置信水平）是预先设定的，如95%或99%。通过样本统计量（如样本均值的标准误差）加上或减去一个特定的临界值（取决于正态分布的Z值或t值），就可以得到该参数值的上下限，构成了置信区间。

例如，在Python中，我们可以使用scipy.stats模块中的t.interval或norm.interval函数来计算基于样本数据的95%置信区间：

from scipy.stats import t, norm

# 假设我们有一个样本数据列表sample_data
mean = sum(sample_data) / len(sample_data)
std_dev = sample_data.std()

# 对于小样本或总体标准差未知的情况，使用t分布
conf_level = 0.95
alpha = 1 - conf_level / 2  # 选择单侧置信度
interval_t = t.interval(conf_level, len(sample_data) - 1, loc=mean, scale=std_dev / sqrt(len(sample_data)))

# 对于大样本或总体标准差已知的情况，可以使用正态分布
if len(sample_data) > 30 or std_dev == sample_data.std():  # 使用z分数
    interval_z = norm.interval(conf_level, loc=mean, scale=std_dev)

print("95%置信区间：", interval_t if not std_dev else interval_z)