在统计学中，置信区间是一个重要概念。它是指，我们可以对样本的一个统计指标（如均值、标准差等）进行估计，同时估计其在一定置信水平下的上下限范围。
说得更简单一点，置信区间就是样本统计量的一个区间估计，这个区间估计可以告诉我们，真实总体参数关于这个区间的估计水平的可信程度，即总体参数落在这个区间的概率有多大。
置信区间可以用来解释简单随机样本的统计推论。
比如，在一次考试中，随机抽取了30个学生的成绩，算出平均数为85分。那么问题来了，真实的总体平均数是多少？这个问题难以直接回答，但是我们可以使用置信区间来描述这个问题的可信程度。
比如我们选取95%的置信度，求平均数的置信区间。假设总体标准差为10，那么我们可以使用下面的公式进行计算：
置信区间=样本均值±Zα/2×标准误差
其中，Zα/2是正态分布的分位数，用于计算置信度；标准误差是样本标准差的估计，用于描述样本均值的抽样误差。
带入数据，我们就可以计算出平均数的置信区间是82.8到87.2分。
通过置信区间的计算，我们可以解释，在样本样本均值在一定可信度下的置信区间内，真实总体平均数的可能性有95%。
通过置信区间的计算，我们能够获得更全面的数据分析结果，更加精确地描述样本参数的可信度，并作为统计假设检验的一种方法。
