Python 如何获得基于时间的高标准差数据的置信区间？

我正在分析一些延迟（以秒为单位）。我的想法是找到95%的结果符合的置信区间，这样我就可以对PDF有一些了解

从视觉上看，我得到的更常见的延迟在30秒以下，但最终在系统中出现了一些问题，可以给我最多25分钟的时间。这与我无关，因为系统工作的节奏大约是每个周期1小时

我的观点是，在有如此巨大差异的时代工作，我的信心区间似乎“不公平”。下面是我使用标准偏差得到的置信区间示例：

我的想法是找到最合适的PDF，得到它的参数，然后单独使用它来找到我的置信区间。我测试了一些不同的分布，实际上得到了JohnsonSU和最适合这个数据的分布。这是：

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我是否可以单独使用JohnsonSU的参数，而不使用我的数据，这样我就可以找到一个可接受的置信区间？

您可以通过以下表达式获得和置信区间：

（平均值-（标准偏差/标准偏差（n）），平均值+（标准偏差/标准偏差（n）））。如果你的分布是标准的，你知道人群的性病

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否则，您需要检查适合您的发行版的特定表达式

您可以通过以下表达式获得置信区间：

（平均值-（标准偏差/标准偏差（n）），平均值+（标准偏差/标准偏差（n）））。如果你的分布是标准的，你知道人群的性病

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否则，您需要检查适合您的发行版的特定表达式

我相信这不是问这个问题的最好地方，试试交叉验证！谢谢，@CeliusStingher。它在那里贴了一段时间，但到目前为止还没有答案。我相信这不是问这个问题的最好地方，试试交叉验证吧！谢谢，@CeliusStingher。它在那里贴了一段时间了，但到目前为止还没有答案。嗨，达拉第！谢谢你的回答。这就是我在第一张图片上得到绿色间隔的方法。问题是，我的几个“高秒数据”将这个间隔拉到了一个更高的值。这就是为什么我想知道，从我的pdf的参数，我可以得到一个很好的置信区间。谢谢也许你可以试试KS测试来检查你的分布是否正常。如果没有，您可以尝试数据的另一个置信区间。嗨，达拉第！谢谢你的回答。这就是我在第一张图片上得到绿色间隔的方法。问题是，我的几个“高秒数据”将这个间隔拉到了一个更高的值。这就是为什么我想知道，从我的pdf的参数，我可以得到一个很好的置信区间。谢谢也许你可以试试KS测试来检查你的分布是否正常。如果没有，您可以尝试数据的另一个置信区间。