置信区间 通常描述某估计的不确定性的方法是使用置信区间，真实的值以一定的概率落入该区间中，这样的估计称为置信区间估计 定义：某个参数p的N%置信区间是一个以N%的概率包含p的区间 由于估计量errorS(h)服从二项分布，这一分布的均值为errorD(h)，标准差可由式5.9计算，因此，为计算95%置信区间，只需要找到一个以errorD(h)为中心的区间，它的宽度足以包含该分布全部概率的95% 这提供了一个包围errorD(h)的区间，使errorS(h)有95%机会落入其中，同样它也指定了errorD(h)有95%的机会落入包围errorS(h)的区间的大小

涵盖了目前表征数据分布范围、置信区间、贝叶斯数据统计等所有方法的统计绘图

为了提升含光伏并网的配电网中光伏的消纳率，提出一种基于配电网动态重构的新型分布式光伏消纳策略。综合考虑各时段负荷需求变化、分布式光伏出力不确定性和开关切换次数等因素，建立以光伏消纳比最大化和开关切换次数最少化为优化目标的配电网多目标优化重构模型。根据矩形公式与光伏出力特点，提出最短置信区间快速求解法，该方法能够快速计算任意置信水平的Beta分布最短置信区间，解决光伏出力误差区间估计不准确的问题。设计一种新型的多目标指数微分进化算法对模型进行求解，该算法将指数函数既是凹函数又是减函数的特性引入微分进化算法，达到兼顾个体多样性和收敛速度的效果。以分布式光伏接入IEEE 33节点系统为例，验证了所提策略的有效性。

计算置信区间的matlab代码参数估计 一些使用SIR模型进行参数估计的快速示例代码，以及使用Fisher信息矩阵和轮廓似然性检查可识别性和不确定性的代码-有关更多信息，请参阅实验室作业pdf（此代码适用于第2部分）。 该代码最初是为2017 NIMBioS / MBI / CAMBAM研究生暑期班和NIMBioS不确定性定量教程而设计的。 R和Matlab中都提供了等效的代码，该代码需要执行以下步骤： 在一些初始参数值下模拟模型 使用最大似然（ML）从（模拟的）暴发数据估计模型参数（假设模型具有给定的Poisson均值，但可以更改为您喜欢的任何值，例如最小二乘等）。 计算Fisher信息矩阵（FIM）的简化形式并测试其等级，以评估可识别参数/组合的数量 生成每个参数的轮廓似然并确定95％的置信区间 问题？ 联系玛丽莎·艾森伯格（）。 该材料是根据MIT许可授权的-可以免费使用/修改并注明原始来源（请参阅许可文本）。

用法： [q,se]=分位数(x,p) [q,ql,qu]=分位数(x,p,a) 这确定了对应于数据集 X 中概率 P 的分位数，以及它们的标准误差或水平 A 的置信区间。使用 Maritz-Jarrett 方法计算标准误差，并通过正态近似计算置信区间。 注意：Q1=quantilese(X,P) 与 Q2=prctile(X,100*P) 不同。 这里 Q1=XS(M1) 而 Q2 在 XS(floor(M2)) 和 XS(ceil(M2)) 之间插值，其中 X 的长度为 N，XS 是排序后的 X，M1=round(N*P) 和 M2 =N*P+1/2。 此函数不需要统计工具箱。

基于DEA-BP神经网络的效率置信区间预测模型研究.pdf

一、总体均值的区间估计 （一）总体方差未知 例：为研究某种汽车轮胎的磨损情况，随机选取16只轮胎，每只轮胎行驶到磨坏为止。记录所行驶的里程（以公里计）如下： * * 假设汽车轮胎的行驶里程服从正态分布，均值、方差未知。试求总体均值μ的置信度为0.95的置信区间。 孝感学院生命科学技术学院生物统计学课程组制作 41250 40187 43175 41010 39265 41872 42654 41287 38970 40200 42550 41095 40680 43500 39775 40400

如何求置信区间（包括用Excel实现方法）.rar

Plot data and a linear regression model fit. There are a number of mutually exclusive options for estimating the regression model. See the tutorial for more information.

绘制阴影置信区间。 使用 matlab 填充函数，而不是面积。 这允许覆盖多个置信度图以进行统计比较。