python 置信区间

在Python中，我们可以使用SciPy库来计算均值的置信区间。可以使用等式（1）来计算平均值的置信区间。为了计算样本标准偏差s，我们需要设置ddof=1，而不是使用总体标准偏差σ。我们可以使用np.random.normal()函数从正态分布中抽取随机样本。在计算置信区间时，我们需要指定显著性水平alpha和自由度df。然后，我们可以使用stats.t.ppf()函数来计算t临界值，以便得到95%置信区间。最后，我们可以使用np.mean()、np.std()和np.sqrt()函数来计算置信区间的下限和上限。\[1\]

另外，我们还可以使用matplotlib库来绘制置信区间的图形。可以使用stats.t.interval()函数来计算置信区间的范围，并使用errorbar()函数来绘制置信区间的误差线。通过设置fill_betweenx()函数的参数来填充置信区间的颜色。\[2\]

需要注意的是，在不同的库中，对于计算方差时对输入数组的假设是不同的。在Pandas和Numpy中，ddof的默认值不同，导致计算结果的差异。为了计算样本方差，我们需要设置ddof=True或ddof=1，以考虑偏差因子n-1。而计算总体方差时，我们需要设置ddof=False或ddof=0。\[3\]

综上所述，Python提供了多种方法来计算和绘制置信区间，以及处理样本方差和总体方差的差异。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [面向Python开发人员的综合置信区间全面理解](https://blog.csdn.net/orDream/article/details/123705200)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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