统计精度区间英文解释翻译、统计精度区间的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【经】 statistical precision interval

【医】 statistics
【经】 numerical statement; statistics

precision
【计】 precision
【化】 accuracy

【化】 interval(space)

在统计学中，统计精度区间（又称置信区间，Confidence Interval）指通过样本数据估计总体参数时，给出一个包含真实参数值的概率范围。其核心是量化估计结果的可靠性，通常以一定置信水平（如95%）表示区间包含总体参数的可能性。

置信水平（Confidence Level）
表示区间包含总体参数的可信程度，常用90%、95%或99%。例如95%置信水平意味着重复抽样时，95%的区间会覆盖真实参数值。

汉英对照：置信水平 → Confidence Level
误差范围（Margin of Error）
区间宽度的一半，反映估计精度。样本量越大，误差范围越小，精度越高。计算公式为：

$$text{Margin of Error} = z^ times frac{sigma}{sqrt{n}}$$

其中 $z^$ 为标准正态分布的临界值，$sigma$ 为标准差，$n$ 为样本量。
区间计算
若估计总体均值 $mu$，95%置信区间为：

$$text{Sample Mean} pm z^ frac{sigma}{sqrt{n}}$$

汉英对照：样本均值 → Sample Mean*
应用场景
- 医学研究：评估药物疗效的可靠性（如“治愈率95% CI [45%, 55%]”）。
- 市场调研：消费者满意度调查的误差控制。

权威参考来源

“统计精度区间”是一个统计学中的复合概念，结合了“统计精度”和“区间”两部分的含义。以下是综合解释：

统计精度
指统计测量或估计结果与真实值的接近程度，包含精密度（多次测量的一致性）和准确度（接近真值的程度）两个方面。例如，抽样调查中样本均值与总体均值的偏差越小，统计精度越高。
区间
在统计学中特指一个数值范围，用于表示参数估计的不确定性。最常见的应用是置信区间（如95%置信区间）。

该概念描述的是：通过区间形式（如置信区间或预测区间）量化统计结果的精度。具体表现为：

在实验报告中，研究者可能表述为：
“某药物疗效的统计精度区间为[2.5mg, 3.5mg]（置信水平95%）”，即真实值有95%的概率落在此区间，且区间宽度1mg体现了估计精度。

（注：更完整的统计术语定义可参考原始来源）