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机器学习中做多次试验后，需要计算指标的95%置信区间。

假设做了10次试验，计算得出的某指标分别为{x1,…,x10}

其均值为$\mu =(x1+...+x10)/10$
方差$\sigma =\sum (x_i-\mu {)}^2/10$

95%置信区间如下：
$$P=[\mu -1.96\frac{\sigma }{\sqrt{1}0},\mu +1.96\frac{\sigma }{\sqrt{1}0}]$$

理解如有误，还请大家多多留言指正。

参考资料
[1]如何理解 95% 置信区间？
[2]初学者都能看懂的95%置信区间