置信區間之於頻率論統計，好比可信區間之於貝氏統計。
計算了點患病率估值、95%的置信區間和設計效應。
然而，置信區間和可信區間不僅僅是數學意義上的不同，它們有很明顯的不同解釋。
根據置信區間的指標，文章給出了相量感應測井誤差估計的實例。
置信區間，廣義上即區間估計，在各式各樣的量化研究中有廣泛的應用。
運用置信區間分析、假設檢驗、聚類分析、迴歸分析等數理統計分析方法。
置信區間的意義很直觀，因為它們的大小表示可靠*：窄的區間表示統計數據比較精確，寬的區間表示統計數據不太確定。
測量的礦產資源：此類礦產資源可以在高度的置信區間內對位數，密度，礦層形狀，物理特*，品質和礦物含量等作出估算。
事實上，的置信程度被稱為是典型的置信區間。
AUC0-置信區間為0。0Cmax%置信區間為0。000，Tmax經非參數法檢驗，差異無統計學意義。
通過該方法的應用同時滿足了估值中對置信度及置信區間長度的雙重要求。
表達置信區間通常使用平均誤差，而不使用具體數值。
利用最小二乘原理，推導出考慮樣本容量和子樣標準差的求解置信概率的函數，繼而確定數據的置信區間，對數據進行篩選。
童年時期的**與調查對象曾經居住的地方的人數呈正相關（粗比值比：1.03；95%置信區間：1.01-1.06）。
置信限是指置信區間的界限。
導出在一定置信水平下控制置信區間寬度的樣本量公式。
在統計學裏，置信區間指的是對於某一羣體參數的區間估計。
單獨來看，所有痰塗片陽*肺結核檢出率估計為72%(95%的置信區間：53- 91)。三個估值的總平均數為70%(95%的置信區間：58- 82)。
圖4樹種豐富度對環境因子的響應。圖中實線表示樹種豐富度的期望值，虛線表示95%置信區間。
利用兩階段抽樣，構造了定時截尾試驗下指數分佈參數的一個置信區間，它同時滿足預先指定的可靠度和精度。
另外，藉助於間接估計指標分子和分母置信區間的辦法，克服了估計指標置信區間的困難。
最後給出了達到大豆生產效益各種水平的肥料投入的95%置信區間。
本文試圖獲得總試驗次數的漸進正態分佈，從而給出失效率的近似置信區間。
結果:上限置信區間為[B，0dB]，下限置信區間為[B，B]。
西格瑪應能計算出各種統計的置信區間。
在最後的事後檢驗21歲的信心，正態分佈(95%置信區間)水平低於其他年齡段。
增加理想中的置信程度將會加寬置信區間。
用來計算置信區間的顯著*水平,一個大於 0 小於 1 的數值
給出了當樞軸量和檢驗統計量的分佈密度為單調函數時，尋找最優置信區間方法，並説明了在此條件下進行假設檢驗選擇單側拒絕域的合理*。
基於左截斷右刪失數據下的乘積限估計構造了分位數固定寬度序貫置信區間及其估計，研究了序貫置信區間估計的漸近*質。
這是一種用來產生置信區間的通用技術。
置信區間是區間估計中最常用的一種形式。
設備可靠*試驗第4部分：指數分佈的統計規程點估計，置信區間，預測區間，容差區間。
如果假設不滿15歲的人羣中無人罹患結核病，那麼痰塗片呈陽*的結核病的患病率為每10萬人中有145人（95%的置信區間：110-180）。
針對雷達波束籬笆空間碎片探測模式，提出了一種估計碎片數量置信區間的方法。
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