1区间估计是什么？
在统计推断中有两类问题，⼀类为估计问题，⼀类为假设检验。估计问题中主要包括点估计和区间估计，点估计是估计出⼀个分布中未知参数的值，区间估计则是估计出⼀个分布中未知参数所在的范围。
区间估计最终要估计出未知参数所在的区间，这个区间就是经常听到的置信区间
注意置信⽔平并⾮概率（如95%：我们有信⼼说（置信的意思），如果通过100次采样，采⽤同样的区间深度，得到100个置信区间，那么平均有95个包含μ）
2 均值检验
在区间估计中，当总体为正态分布时，常见的区间估计场景有以下⼏种。 2.1 ⽅差已知，估计均值
U检验（Z检验）步骤
Z检验是⼀般⽤于⼤样本(即样本容量⼤于30)平均值差异性检验的⽅法（总体的⽅差已知）。它是⽤标准
农具模型
正态分布的理论来推断差异发⽣的概率，从⽽⽐较两个平均数的差异是否显著。
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Z检验步骤：
第⼀步： 建⽴原假设 H0:μ = μ0 ，即先假定两个平均数之间没有显著差异
第⼆步： 计算统计量U(Z)，对于不同类型的问题选⽤不同的统计量计算⽅法
如果检验⼀个样本平均数（X）与⼀个已知的总体平均数(μ0)的差异是否显著。其Z值计算公式为：
其中：X是检验样本的均值；μ0是已知总体均值；σ是总体的标准差；n是样本容量。
google 学术第三步：判断拒绝域
第四步：带⼊数据计算统计量，并判断是否落在拒绝域内，得出结论。
关于置信区间计算（通过下⽅截图，有助于理解）
2.2 ⽅差未知，估计均值
⽤t检验
⼤样本（n>=30）,⽤u检验（z检验）
其他部分类似。
总结如下：
数理统计法2.3 t检验与u检验区别
u检验和t检验可⽤于样本均数与总体均数的⽐较以及两样本均数的⽐较。
理论上要求样本来⾃正态分布总体。
工业反哺农业
但在实⽤时，只要满⾜⼤样本，或总体标准差σ已知 时，就可应⽤ u检验 ；
戴玉庆n⼩且总体标准差σ未知时 ，可应⽤ t检验 ，但要求样本来⾃正态分布总体。两样本均数⽐较时还要求两总体⽅差相等。References
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