python计算95%CI

计算95%置信区间的步骤如下：

1. 计算样本均值和标准差
2. 确定置信水平（95%）
3. 查找t分布表或使用t分布函数，以自由度为n-1和置信水平为0.95（单侧）或0.975（双侧）计算t值
4. 计算标准误差（SE）= 标准差/ √n
5. 计算置信区间：CI = (样本均值 - t值*SE, 样本均值 + t值*SE)

下面是在Python中执行这些步骤的代码示例：

import scipy.stats as stats
import numpy as np

# 样本数据
data = [10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]

# 计算样本均值和标准差
mean = np.mean(data)
std = np.std(data, ddof=1)

# 确定置信水平
confidence_level = 0.95

# 计算t值
t_value = stats.t.ppf(confidence_level + (1 - confidence_level) / 2, df=len(data) - 1)

# 计算标准误差
SE = std / np.sqrt(len(data))

# 计算置信区间
CI = (mean - t_value * SE, mean + t_value * SE)

print("95%置信区间为：", CI)

输出结果为：

95%置信区间为： (12.402043029227988, 17.59795697077201)