置信區間

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📈 Confidence Interval

📐 計算公式
CI = x̄ ± t α/2,n-1 × (s / √n) (t 分佈)

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[ - , + ]
95% 置信區間
公式: CI = x̄ ± zα/2 × (s / √n) (z 分佈)
       CI = x̄ ± tα/2,n-1 × (s / √n) (t 分佈)
💡 當總體標準差 σ 已知或樣本量 n≥30 時,使用 z 分佈;
當 σ 未知且 n<30 時,使用 t 分佈(自由度 df=n-1)。
置信水平越高,區間越寬。

📊 常用 z 臨界值

置信水平α/2z 臨界值
80%0.101.282
90%0.051.645
95%0.0251.960
99%0.0052.576
99.9%0.00053.291

📊 t 分佈臨界值(部分)

df\α0.100.050.0250.010.005
13.0786.31412.70631.82163.657
51.4762.0152.5713.3654.032
101.3721.8122.2282.7643.169
201.3251.7252.0862.5282.845
301.3101.6972.0422.4572.750
∞1.2821.6451.9602.3262.576

📚 深度解析：置信區間計算

💡 常見使用場景

  • 在stats場景下，先使用Confidence Interval建立輸入邊界，後續再對關鍵指標拆分歸因。
  • 適合先做樣本驗證，再擴到全量，用於識別規則盲點和口徑漂移。
  • 將異常樣本與處理假設並列記錄，便於後續修訂和經驗複用。
邊界樣本試跑
挑選一組正常樣本與一組異常樣本並行計算，比較輸出與預期偏差並補充規則註釋，形成檢查清單。

❓ 常見問題（FAQ）

如何避免誤報？
將輸入來源、轉換規則和閾值寫入同一入口，優先人工複核高風險樣本。
輸出可否直接落地？
建議經過複核後再進入執行流程，尤其是涉及人工審核或財務影響的動作。
⚠️ 使用説明與注意事項

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📝工具簡介

置信區間是一款統計分析領域的在線工具。統計分析工具，幫助快速完成數據統計與檢驗。

✨功能特點

🎯使用場景

💬常見問題

這個工具是免費的嗎？
完全免費，無需註冊，直接在瀏覽器中使用。
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