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置信概率 、置信概率与不确定度

   日期:2023-04-20     浏览:48    评论:0    
核心提示:置信概率,显著性水平,置信区间的含义及关系置信概率:一般用1-alpha表示,它是一个接近于1的概率值,表明你得到的置信区间包含真参数的概率.一般常取为95%或者90%或者99%.是预先取定的值.显著

置信概率,显著性水平,置信区间的含义及关系

置信概率:一般用1-alpha表示,它是一个接近于1的概率值,表明你得到的置信区间包含真参数的概率.一般常取为95%或者90%或者99%.是预先取定的值.

显著性水平:一个预先取定的值,一般用alpha表示.跟置信概率恰好方向相反(加起来是1),在假设检验中表示在零假设成立下拒绝它所犯的一类错误的上界.在用p值检验时,如果p值比显著性水平小,就可以放心拒绝原假设.反之,不拒绝.

置信区间:在一个给定置信概率下的由样本计算的随机区间(随机变量),表示该随机区间包含真参数的概率至少有置信概率那么大.

置信概率是多少?

置信概率取多大,取决于你要求的精确度。一般95%对应的指标是1.96。99精度的可靠性指标是1.99。

置信区间的计算公式取决于所用到的统计量。置信区间是在预先确定好的显著性水平下计算出来的,显著性水平通常称为α,绝大多数情况会将α设为0.05。置信度为(1-α),或者100×(1-α)%。

如果α=0.05,那么置信度则是0.95或95%,后一种表示方式更为常用。置信区间的常用计算方法为Pr(c1=μ=c2)=1-α。

其中α是显著性水平;Pr表示概率,是单词probablity的缩写;100%*(1-α)或(1-α)或指置信水平;表达方式为interval(c1,c2) - 置信区间。

置信区间在频率学派中间使用,其在贝叶斯统计中的对应概念是可信区间。两者建立在不同的概念基础上的,贝叶斯统计将分布的位置参数视为随机变量,并对给定观测到的数据之后未知参数的后验分布进行描述。

故无论对随机样本还是已观测数据,构造出来的可信区间,其可信水平都是一个合法的概率;而置信区间的置信水平,只在考虑随机样本时可以被理解为一个概率。

置信概率的含义

所谓置信就是让人相信,语出“难以置信”。置信概率又称为置信水平,是针对于某一置信区间而言的,指某件事在这一置信区间发生的可信程度。在标准正态分布中,常见的置信概率分别为68.3%、95.5%和99.7%。

置信概率是多少呢?

置信概率取多大,取决于你要求的精确度。一般95%对应的指标是1.96。99精度的可靠性指标是1.99。

置信区间的计算公式取决于所用到的统计量。置信区间是在预先确定好的显著性水平下计算出来的,显著性水平通常称为α,绝大多数情况会将α设为0.05。置信度为(1-α),或者100×(1-α)%。

简介

影响确定置信水平的另一要素是受审查公司的环境条件。这种环境条件是指一般的经济条件、特殊的经济法律条件、受审查公司的经营组织和财务构成等。在这些条件对受审查公司不利(如销售收入明显下降)的情况下,就应决定在依据性试验中选择较高的置信水平。

但是,因为环境条件的内容是多种多样的,所以,审计人员必领以高度的专业能力来进行判断,并根据这种判断来认真研究环境的条件,以决定置信水平的选择。

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标签: 概率 区间 水平
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