那现在我们没有办法得到真实的均值。那么只能用抽样样本的均值进行替换了。但是替换之后也出现了一个问题，样本均值和真实值之间存在一定偏差，所以即时区间长度相同，得到的区间也不同。假设我们抽样得到了100个区间，如下图：

可以看到，有的区间包含了真实值，有的区间没有包含真实值。那么100个区间，有多少个包含了真实值那？答案是95%。换个问法：从这100个区间中随机取一个区间，那么包含真实值的概率是多少那？答案是95%。

常见正态分布的图还是可以记一哈：

常用的标准有两类：（1）置信度标准 （2）精确度标准

置信度是一个概率，表示估计的区间包含真实值的概率。显然，置信度越大越好。

置信系数是置信度在参数空间上的下边界。因为对于不同的参数，估计出来的置信度不同，显然，我们希望最小的置信度也尽可能的大。所以置信系数越大越好。

精确度标准很多，最常用的是随机区间的平均长度，显然平均长度越小越好。