置信区间是一种常用的区间估计方法，所谓置信区间就是分别以统计量的置信上限和置信下限为上下界构成的区间。对于一组给定的样本数据，其平均值为μ，标准偏差为σ，则其整体数据的平均值的100(1-α)%置信区间为(μ-Ζα/2σ , μ+Ζα/2σ) ，其中α为非置信水平在正态分布内的覆盖面积 ，Ζα/2即为对应的标准分数。...
前者是分析结果的真值，而后者则反映了分析结果的离散程度。因为不知道其确切数值，在定量分析中我们常用分析结果的平均值和其标准偏差来对它们进行估计。在实际分析过程中，因为通常平行测定的次数并不多，所以用标准偏差代替方差后随机误差的统计函数就不能很好地符合正态分布了，需要用t分布来处理[1]，不过当平行次数大于20后t分布就已十分接近正态分布了。...
有趣的是，t-分布函数给出一个小于标准偏差的置信区间，这意味着我们的光谱学测量实际上比标准统计学方法所显示的结果更精确。当然，如需使用这种方法，您必须在光谱仪中读取单个样本的多个读数。想了解更多？我们将在《指南：寻找真值》中讨论如何准确计算光谱学测量的置信区间。在本文中，我们通过实际光谱学测量的示例，向您阐明在您没有估计测量结果真实误差所需的所有信息的情况下应采取的举措。...
(h) Final segmented image by identifying the region of interest.该方法能够估计植物生长过程中的主要影响因素和干扰因素，并处理不合理的观察时间点，给出影响因素曲线的置信区间(Figure5)。这些置信区间可以证明随着时间推移，不同的基因型和处理所造成影响的统计学意义。Figure 5. ...
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