一個樣本變異數的區間探索器我不明白這個瀏覽器工具的間隔、下限和上限輸出是什麼 - 它們似乎與計算標準差 CI 時使用的傳統 chi^2 數學不匹配。 「間隔」似乎甚至與上限和下限之間的範圍不符...
區間寬度的單位是？
它們取決於標準差的值嗎？
是半角還是全角？
如何使用它來計算 CI？我知道它不應該是對稱的...
請並謝謝你，
基礎資料分析與建模回覆：一個樣本變異數的區間探索器您好@Brian_Pimentel ：您可以在此處找到該資訊（點擊說明按鈕）。
https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/#page/jmp/margin-of-error-for-one-sample-variance.shtml#
其中顯示的寬度（自您選擇「間隔」選項以來的全寬度）與您預期的相同，假設樣本變異數 = 1（這是有道理的，因為您尚未收集資料）。因此，在您的情況下，如果您選取大小為 27 的樣本，則總體變異數的 95% CI 的寬度將為 1.258*樣本變異數。
您的其他問題：
1. 區間寬度的單位是？無單位。
2. 它們是否取決於標準差的值？不。
3. 是半角還是全角？上面已經回答了。
4. 如何使用它來計算 CI？這不是用於計算 CI 的工具。它是一個根據所需寬度（作為樣本大小的函數）評估您想要的樣本大小的工具。寬度是樣本標準差作為總體標準差估計值的精確度的度量。從圖中可以看出，隨著樣本量的增加，精確度的增益會減少。例如，當 n=5 時，寬度 = 7.898；當 n=10 時，寬度 = 2.86。因此，透過將樣本量從 5 增加到 10，您的精確度將大幅提高（7.898 到 2.86）。但是，從 10 到 15（再次增加 5），寬度為 1.951。因此，對於相同的樣本量增加，精確度的增加較小（2.86 至 1.951）。因此，隨著樣本量的增加，您得到的精確度報酬會遞減（如隨著樣本量變大而變得越來越平坦的圖所示）。您可以決定精確度和樣本量之間的權衡。
收集資料後，您可以使用分佈平台來計算信賴區間。
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