我用正态随机变量的枕区间函数来计算置信区间。然而,人们对意义层面似乎存在着一些误解。
来自scipy.stats.norm文档:
*签名: stats.norm.interval(alpha,*args,**kwds)
Docstring:
在中位数附近面积相等的置信区间。*
参数:
α:浮子的array_like
Probability that an rv will be drawn from the returned range.
Each value should be in the range [0, 1].
它们似乎表示alpha参数为信任级别,而不是意义级别。例如,在统计中,α值为0.05意味着5%的显着性水平和95%的置信度水平。然而,对于alpha变量的值,for预期将超过0.95。用统计学术语来说,这应该是0.05,这是令人困惑的。我是不是漏掉了什么?
发布于 2018-07-23 18:07:33
是的,在统计教科书中,alpha
在scipy.stats.rv_continuous.interval
中被称为1-alpha
。你什么都没错过。只是次优的名字选择。
我发现的关于该参数名称的唯一讨论涉及一个不同的名称冲突:
叹一口气。鉴于
interval
和levy_stable
都很深奥.
https://stackoverflow.com/questions/51487626
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