置信水平。
在统计学中，置信水平是用来衡量我们对样本估计结果可靠性的度量。它告诉我们，如果进行类似的实验或调查很多次，那么多少次得到的估计会包含真实的总体参数。想象一下你想要估计一座城市的平均身高，由于不可能对每个人都进行测量，你可能只能随机选择一部分人来估计。置信水平就是告诉你如果你进行了很多次这样的随机抽样，那么在多少次中你得到的平均身高估计会包含真实的平均身高。
举个例子来说明置信水平。假设你想要估计一群学生的平均考试成绩，你从中随机选择了30名学生，得到了一个平均成绩和一个置信区间。比如说平均成绩是75分，95%的置信区间是(70分，80分)。这里的95%置信水平意味着如果你重复进行相同的随机抽样和估计过程很多次，那么大约95%的抽样结果你得到的置信区间都会包含真实的总体平均成绩。
也就是说如果你进行100次类似的抽样和估计，大约有95次你的置信区间会包含真实的平均成绩，而有5次可能不包含。置信水平的选择通常是基于统计学的原理和实际需求的权衡。更高的置信水平意味着我们对估计结果的信心更强，但也通常伴随着更宽的置信区间。例如如果我们选择99%的置信水平，那么我们相对更有信心我们的估计是正确的，但估计结果的范围会更大。
总的来说置信水平提供了一个统计学上的度量，帮助我们理解我们的估计有多可靠，以及在多大程度上我们可以相信估计的结果能够反映真实情况。
