95%置信区间就是说某个统计量落在这个区间里的可能性是95%，也就是说，做出这个推断犯错误的可能性是5%。比如说某公司员工工资均值95%置信区间是【4500-6300】，意思是员工的工资均值不在我估计的这个区间的可能性只有5%，这是很小的概率值，我基本可以认为工资水平就在这个范围。
在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一定概率”。这个概率被称为置信水平。
置信区间是总体参数所在的可能范围,95%置信区间就是总体参数在这个范围的可能性大概是95%,或者说总体参数在这个范围,但其可信程度只有95%.
在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一定概率”。这个概率被称为置信水平。
置信区间是总体参数所在的可能范围,95%置信区间就是总体参数在这个范围的可能性大概是95%,或者说总体参数在这个范围,但其可信程度只有95%.
置信区间是总体参数所在的可能范围，95%置信区间就是总体参数在这个范围的可能性大概是95%，或者说总体参数在这个范围，但其可信程度只有95%。
95％置信区间是和假设检验水平alpha＝0.05对应的。
以两样本t检验为例，一方面可以计算t值、P值，另一方面可以计算组间均数差值x1bar-x2bar的95％置信区间。当P大于0.05时95％置信区间包含0点，意味着组间差异不存在；当P小于0.05时95%置信区间不通过0点，意味着组间差异存在。
读音：zhì xìn qū jiān
释义：置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间(Confidence interval)是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的"一个概率"。
造句：
1、置信区间是所确定的估计值的取值范围.
2、导出在一定置信水平下控制置信区间宽度的样本量公式。
3、计算平均值和标准偏差的置信区间，以此表示这些数据的可靠性。
4、测量的矿产资源：此类矿产资源可以在高度的置信区间内对位数，密度，矿层形状，物理特性，品质和矿物含量等作出估算。
4、造句网尽量原创和收集高质量句子,使您在造句的同时,还能学到有用的知识.
5、这是一种用来产生置信区间的通用技术。
置信区间就是你要求达到的可信度所跨度的范围.
通常, 置信区间具有附加的不确定性:
估计值 ± 误差幅度
在统计学中，譬如平均数和标准偏差，仅为以有限的数据量为基础的对总体Mu 和 Sigma 的估计量，.
这些估计因样本之间存在变动性，我们以统计为基础的置信区间来量化我们的不确定性. 置信区间为 总体参数(Mu and Sigma)提供了一个可接受的范围。
你得到的任何样本统计量因样本之间存在差异，因此真正的总体或过程的参数也有所不同.
举例说明置信区间在直觉上的理解：
抽取部分螺钉样品并测量其长度. 样品平均数( x 图)和标准偏差(s)正好与总体平均数(m)和标准偏差(s)完全一致的可能性有多大？换句话说，总体平均数(m)可能会落在多宽的一个区间？
置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信水平为95%的意思是多次抽样中有95%的置信区间包含未知的参数值而另外的5%则不包含真值。
例子：统计方法：随机抽100个男生作为样本，由这100个男生的身高平均值（估计值）来估算该中学男生的平均身高（真实值）。
置信区间用一个数值区间来表示推断结果。一个区间内包含真实值的概率当然大大增加。这里这个区间即为置信区间。
但是因为抽样不同，我们获得的置信区间也会不一样。假设我们抽样了100次（每一次抽100个男生），那么我们可以获得100个不同的置信区间。95%置信区间表示的是，这100个置信区间中，有95个以上的区间包含了该中学男生的平均身高的真实值。
扩展资料
置信区间的常用计算方法如下：
Pr(c1<=μ<=c2)=1-α
其中：α是显著性水平（例：0.05或0.10）；
Pr表示概率，是单词probablity的缩写；
100%*(1-α)或(1-α)或指置信水平（例如：95%或0.95）；
表达方式：interval(c1,c2) - 置信区间。
参考资料来源：百度百科-置信区间