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置信区间是对参数的估计。. 参数一般是一个固定的常数，而预测区间是对随机变量的估计。. 估计的过程本身就会有估计误差，但是如果估计随机变量，那就在估计误差的基础上还要加上随机变量本身的标准差，所以预测区间自然就比置信区间要宽一些。. 知乎 ...
confidence 是对均值做区间估计；prediction是对随机变量做区间预测。. 知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。. 知乎凭借认真、专业 ...
匿名用户. 95% CI是一个统计概念，是基于标准误和中心极限定理计算出来的。. UI是GBD的计算方法，是考虑了不同国家不同计算方法之间的差异，以及不同国家的数据缺失值多重填补的不确定性，通过相关性矩阵进行多次重复抽样计算得到的。. 发布于 2022-09-19 22:17 ...
An uncertainty interval refers to confidence interval, the difference between the two being only philosophical rather than mathematical. Confidence interval is an interval estimate of the parameter. Thus a confidence interval is meant to estimate the degree of uncertainty in a sample statistic. 所以是没有区别的，只是叫法不同
1.Ordinal是顺序可以排序的比如你对一个产品的满意度从低到高依次为：非常不满意，不满意，一般，满意，非常满意。. 2.Nominal 是名目，指不能排序的变量，比如血型，性别，职业。. 3.Interval：定距尺度变量（间距尺度变量），数据型变量可以求平均，加减 ...
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单侧假设检验与双侧的区别 二者不同. 严格来说，单、双侧检验是和假设检验相对应的一对概念，一般而言无论是单侧还是双侧检验在统计分布图上的反应是一致的，但是对于一些统计分布而言，二者之间是不一致的，一般认为双侧检验较保守和稳妥，而单侧检验由于充分利用了另一侧的不可能性，所以相较双侧检验而言更容易得出差异有显著性的结论，虽然二者在检验中 ...
显著性水平. 显著性水平是估计总体 参数 落在某一区间内，可能犯错误的 概率，用α表示。. 显著性水平是 假设检验 中的一个概念，是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了的概率或风险。. 它是公认的小概率事件的概率值，必须在每一次统计检验之前确定 ...
5 个回答. 还有个confide，这三个词都是有联系的，英人能轻易的理解其联系，而汉译之后意思区别很大，汉人几乎没法把三个词统一起来理解. 我知道你的意思是这两个单词长得非常像，甚至第二个词完全出现在了第一个词里。. 事实上，它们之间存在关联，你 ...
假设你的模型一共预测了100个正例，而其中80个是对的正例，那么你的precision就是80%。我们可以把precision也理解为，当你的模型作出一个新的预测时，它的confidence score 是多少，或者它做的这个预测是对的的可能性是多少。 一般来说呢，鱼与熊掌不可兼得。
