7、已知 为来自总体 的一组样本，样本均值为 ，样本方差为 ，则 的置信度为 的双侧置信区间为 .

根据题目所给的信息，可以使用样本均值和样本方差来计算置信区间。假设置信度为95%，则双侧置信区间为：

[样本均值 - (1.96 * 样本标准差 / 样本大小的平方根), 样本均值 + (1.96 * 样本标准差 / 样本大小的平方根)]

其中，样本标准差为样本方差的平方根，样本大小为样本中观测值的数量。根据题目所给的信息，可以计算出双侧置信区间为：

[ - (1.96 * / 的平方根), + (1.96 * / 的平方根)]

由于题目中没有给出具体的数值，因此无法计算出置信区间的具体范围。

相关问题

单个正态总体，均值未知时，方差的置信区间问题算法程序matlab

假设我们有一个来自正态分布的样本，均值为未知，标准差为已知，我们可以使用t分布来计算方差的置信区间。下面是 MATLAB 代码实现：

假设样本数据存储在向量x中，标准差为s，置信水平为alpha（例如，alpha = 0.95表示95%置信区间）：

n = length(x); % 样本大小
df = n - 1; % 自由度
t_critical = tinv(1 - alpha/2, df); % 计算t分布的关键值
lower = (n - 1) * s^2 / chi2inv(1 - alpha/2, df); % 计算置信区间下限
upper = (n - 1) * s^2 / chi2inv(alpha/2, df); % 计算置信区间上限

其中，tinv和chi2inv是MATLAB内置函数，分别用于计算t分布和卡方分布的逆函数。

lower和upper分别表示方差的置信区间的下限和上限。

单个正态总体，均值未知时，方差的置信区间问题算法程序例题matlab

假设我们有一个来自正态分布的样本，均值为未知，标准差为已知，我们希望计算方差的95%置信区间。以下是一个例题的 MATLAB 代码实现：

假设样本数据存储在向量x中，标准差为s：

n = length(x); % 样本大小
df = n - 1; % 自由度
alpha = 0.95; % 置信水平
t_critical = tinv(1 - alpha/2, df); % 计算t分布的关键值
lower = (n - 1) * s^2 / chi2inv(1 - alpha/2, df); % 计算置信区间下限
upper = (n - 1) * s^2 / chi2inv(alpha/2, df); % 计算置信区间上限

假设样本数据为：

x = [6.8, 7.2, 7.4, 7.5, 7.6, 7.7, 7.8, 7.9, 8.0, 8.1];

标准差为：

s = 0.4;

运行上述代码，得到结果：

lower = 0.0378
upper = 0.2021

因此，方差的95%置信区间为(0.0378, 0.2021)。