参数估计中,可信区间估计的可信度是指
参数估计中,可信区间估计的可信度是指可信区间为阳性样本平均值土标准差(XSD) 可信区间的介绍如下: 按一定的概率或可信度(1-)用一个区间来估计总体参数所在的范围，该范围通常称为参数的可信区间或者置信区间(confidencelinterval,CI)预先给定的概率(1-a)称为可信度或者置信度(confidencelevel)常取95%或99%。 可信区间和可信区间与参考值范围的区别如下: 应注意:可信区间与参考值范围的意义、计算公式和用途均不同。 1、从意义来看。 95%参考值范围是指同质总体内包括95%个体值的估计范围，而总体均数95%可信区间是指按95%可信度估计的总体均数的所在范围。 2、从计算公式看。 若指标服从正态分布，95%参考值范围的公式是:u1.96s。总体均数95%可信区间的公式是: u1.96s/Vn。前者用标准差，后者用标准误。前者用1.96，后者用a为0.05，自由度为v的t界值。 拓展知识： 如抽样通过检查110个健康成人的尿紫质算得阳性率为10%，这是样本率，可用它来估计总体率，说明健康成人的尿紫质阳性率水平，这样的估计叫“点估计”。但由于存在抽样误差，不同样本（如再检查110人）可能得到不同的估计值。 因此我们常用“区间估计”总体率（或总体均数）大概在那一个范围内，这个范围就叫可信区间。区间小的一端叫下限，大的一端叫上限。 常用的有95%可信区间与99%可信区间。根据同一资料所作95%可信区间比99%可信区间窄些（上、下限较靠近），但估计错误的概率后者为1%，前者为5%，进行总体参数的区间估计时可根据研究目的与标准误的大小选用95%、或99%。
提高沟通者可信度的方法
提高沟通者可信度的方法 提高沟通者可信度的方法，在日常生活中，我们每天都需要跟人打交道，特别是在工作中我们经常需要讨论一些问题，那么我们在跟别人沟通的时候怎么获得别人对我们的信任呢，下面我就来分享一下提高沟通者可信度的方法。 提高沟通者可信度的方法1 情绪和行为举止。 沟通的双方情绪和行为举止都会影响沟通的效果，如果想要沟通者的信任程度增加，那么就应该本着真诚耐心的行为举止，来做这件事也会增加双方的信任程度。 讲话要有逻辑，才能说 得清楚； 可以结论先行，也可以按照时间顺序、事件的发展顺序，来介绍。 讲话过程中要少说因为所以，不是不能说，只是要控制次数，一段话要用三句因为所以，谁都会听烦的。 时间和地点。 沟通与被沟通之间在不同时间不同地点所进行的沟通对，效果是完全不一样的。比如很难沟通的事情，如果在不太正式的场合就比较容易沟通。而同一时间在正式的场合就变成了针尖对麦芒。所以增加沟通者的.信任程度，时间和地点的选择也很重要。 语言和肢体。 沟通者的语言和肢体最容你泄露内心的一些想法，因此为了增加沟通者的自信，你的语言和肢体动作一定要与你所沟通的事件能够配合起来。 提高沟通者可信度的方法2 价值观：在沟通过程中如果沟通与被沟通方面的价值观，伦理观相类似以及互相之间的认知水平是否有差异，如果差异不大，那么这种很容易建立起信任关系。 情绪和行为举止：沟通的双方情绪和行为举止都会影响沟通的效果，如果想要沟通者的信任程度增加，那么就应该本着真诚耐心的行为举止，来做这件事也会增加双方的信任程度。 理解程度：对于编码和解码的这一过程。实际上是沟通者与被沟通者之间对同一事物是否在编码和解码过程是对等的。往往很多时候，这种理解程度是不一致的。所以要增加沟通者的可信度，一定要把话说到被沟通者的心里去。甚至把被沟通者想说的话说出来
简述沟通者如何提升自己的可信度？
价值观：在沟通过程中如果沟通与被沟通方面的价值观，伦理观相类似以及互相之间的认知水平是否有差异，如果差异不大，那么这种很容易建立起信任关系。
情绪和行为举止：沟通的双方情绪和行为举止都会影响沟通的效果，如果想要沟通者的信任程度增加，那么就应该本着真诚耐心的行为举止，来做这件事也会增加双方的信任程度。
理解程度：对于编码和解码的这一过程。实际上是沟通者与被沟通者之间对同一事物是否在编码和解码过程是对等的。往往很多时候，这种理解程度是不一致的。所以要增加沟通者的可信度，一定要把话说到被沟通者的心里去。甚至把被沟通者想说的话说出来。【摘要】
简述沟通者如何提升自己的可信度？【提问】
价值观：在沟通过程中如果沟通与被沟通方面的价值观，伦理观相类似以及互相之间的认知水平是否有差异，如果差异不大，那么这种很容易建立起信任关系。
情绪和行为举止：沟通的双方情绪和行为举止都会影响沟通的效果，如果想要沟通者的信任程度增加，那么就应该本着真诚耐心的行为举止，来做这件事也会增加双方的信任程度。
理解程度：对于编码和解码的这一过程。实际上是沟通者与被沟通者之间对同一事物是否在编码和解码过程是对等的。往往很多时候，这种理解程度是不一致的。所以要增加沟通者的可信度，一定要把话说到被沟通者的心里去。甚至把被沟通者想说的话说出来。【回答】
怎样验证仿真模型的可靠性？
三套方法来验证。
第一种，用不同的软件（例如分别用ansys和abaqus）计算同一个问题，模拟得到的结果非常近似（不太可能保证完全一样）。这样就是让人信服的。
第二种，先证明你的方法是正确的，比如用你的方法去做一个别人已经做过的结果（例如已发布的文献中提到的模型和结果，你的模型和他近似，过程自己来操作，得到的结果和他一致，这样就可以说明你的方法是可信的）。然后就用这个证明过的操作方法，去完成需要完成的项目，得出的结果也较为可信。
第三种，试验模型验证。做一个实际比例模型，约束和加载与数值仿真的完全一致，然后比较试验结果和数值结果，曲线走向和趋势基本一致，数量级一致等等等等，就是可信的。
三种方法比较。
第三种最好，但难以实现，一般在研究所里有条件才采用，耗时耗力；第二种其次，最为简单，并且与权威杂志的结果有个比较，比较有说服力；第三种也可以，但一般是分别分给两个人用不同软件计算，或者两个人在没有交流的情况下用同一软件计算，这样的结果才具有一定可信性，在正式项目中一般不会采用，或在团队中具有较高资质的仿真工程师的情况下采用，毕业生或实习生的结果是不可信的。
验证模型的可行度应该用什么方法
数据分析（Data Analysis） 数据分析概念 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出。 数据分析与数据挖掘密切相关，但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集，较少侧重于推理，且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。 数据分析的目的与意义 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。 在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如J.开普勒通过分析行星角位置的观测数据，找出了行星运动规律。又如，一个企业的领导人要通过市场调查，分析所得数据以判定市场动向，从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。 数据分析的功能 数据分析主要包含下面几个功能： 1. 简单数学运算（Simple Math） 2. 统计（Statistics） 3. 快速傅里叶变换（FFT） 4. 平滑和滤波（Smoothing and Filtering） 5. 基线和峰值分析(Baseline and Peak Analysis) 数据分析的类型 在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。 探索性数据分析：是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。 定性数据分析：又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。 数据分析步骤 数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。 数据分析过程实施 数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。 一、识别信息需求 识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。 二、收集数据 有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑： ① 将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据； ② 明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据； ③ 记录表应便于使用； ④ 采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。 三、分析数据 分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有： 老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图； 新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图； 四、数据分析过程的改进 数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性： ① 提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题； ② 信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析； ③ 收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通； ④ 数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围； ⑤ 数据分析所需资源是否得到保障