如何理解95%的置信区间？

例如，我们需要基于一系列样本来估计参数A。

那么，我们可以定义这样一个量:它用a表示，但它的分布不依赖于a，我们把这个量叫做支点量。

例如，如果A是方差已知的正态分布的均值，样本均值是，那么，遵循已知的正态分布，我们可以称B为中枢量。

很容易看出枢纽量有两个性质:1。分布已知，且2。它包含未知参数的信息。

我们将A的估计主元记为f(a，x)，其中x代表样本。因为支点量的分布是已知的，所以我们有可能找到这样一个区间[bl，bh]，使得概率大于95%。进一步，如果能找到与不等式等价的不等式，就可以得出结论:A落在区间内的概率不小于95%，即该区间是置信度为95%的置信区间。