置信区间是估测总体参数的真值，这个值只有一个，且不会变动。例如做100次实验，100个成绩，95次实验的成绩区间包含总体均值，那么就代表置信度为95%。
随着置信度的上升，置信区间的跨度也就越大，对参数估计的精度必定降低。点估计就一个值，精度高，但置信度则低。（置信度与精度反方向变化）
这段是对参考资料的总结，下面基本摘自资源。
首先，置信度这个概念的引入是为了配合一个叫做区间估计的东东。估算置信区间，通常都是用点估计算出来的数据加上一个变动幅度形成一个区间。在这个变动幅度里，涉及到一个参数就是置信度。
看个例子：你打枪打10次，你可以得到一个平均值，比如是8，那么我问你，总体的期望是不是就是8呢？你要说是，那就太草率了吧，因为你再打10次可能就是7了，那么总体的期望就变成7了嘛？当然不是，总体的期望是客观存在不会变的。实际上样本均值等于总体期望的概率是0啊，所以说，以点估点是不准确的。
但是既然样本是从总体中抽出来的，那么样本的均值和总体的期望应该差的不远吧？你射击的均值是8，总体的期望总不能是1吧？所以，你若换句话说打枪的平均环数是[6,8]，那么相信的人就会很多了。可见，虽然扩大了总体期望的取值范围，但是可信度明显高了。当然也不能简单无限度扩大区间范围，比如说打枪的平均环数是[1,10]，那肯定百分之百可信了，毕竟统计也要讲究一定的精度，所以就有了置信度。也就是说，你测得的均值，和总体真实情况的差距小于这个给定的值的概率，说你测得的均值就是总体期望是很草率的，但是说，我有95%的把握认为我测得的均值，非常接近总体的期望了，听起来就靠谱的多。
要理解置信度，就要理解好置信区间。要理解置信区间，就要从统计学最基本最核心的思想去思考，那就是用样本估计总体。在统计学中，非常容易把概念模糊化，很容易把95%置信区间理解成为在这个区间内有95%的概率包含真值。
但是这里有两个容易混淆的地方
1、真值指得是样本参数还是总体参数？这个问题的答案是总体参数，我们取的数据是样本数据，点估计是样本参数的真实值，我们要估计总体参数。
2、95%的概率，变动的是谁？这里95%的概率，变动的是置信区间。
错误理解：假如有100个考生，100个学生中有95个考分落在（70,80）这个区间内。这就是95%置信度。这是非常错误的理解，样本与总体的关系没有思考清楚。置信区间是估测总体参数的真值，这个值只有一个，且不会变动。
那正确的应该怎么理解呢？样本数目不变的情况下，做一百次试验，有95个置信区间包含了总体真值。置信度为95%。换言之，若扩大样本容量，考100次试，这100名学生的成绩组成的区间有95次包含了总体真正的均值，那这才是95%置信度。说白了，我们有95%的把握说总体的真值在这个区间内。
这个问题就要看你需要统计的是什么？经济效益是什么？通常情况下，95%被作为常用的置信度，原理就在于3西格玛控制（在一些严格的领域甚至会用到6西格玛），此时已经有很高的置信度了，那在往上去，随着置信度的上升，置信区间的跨度也就越大，对参数估计的精度必定降低。点估计就一个值，精度高，但置信度则低，精度与置信度相互的取舍则要全由分析者自行选择了。
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由于匿名block和散列block看起来大致相同。我正在玩它。我做了一些严肃的观察，如下所示:{}.class#=>Hash好的，这很酷。空block被视为Hash。print{}.class#=>NilClassputs{}.class#=>NilClass为什么上面的代码和NilClass一样，下面的代码又显示了Hash？puts({}.class)#Hash#=>nilprint({}.class)#Hash=>nil谁能帮我理解上面发生了什么？我完全不同意@Lindydancer的观点你如何解释下面几行:print{}.class#NilClassprint[].class#A
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1.回顾.TransportServicepublicclassTransportServiceextendsAbstractLifecycleComponentTransportService：方法：1publicfinalTextendsTransportResponse>voidsendRequest(finalTransport.Connectionconnection,finalStringaction,finalTransportRequestrequest,finalTransportRequestOptionsoptions,TransportResponseHandlerT>
