我正在分析一些延迟（以秒为单位）。我的想法是找到95％的结果适合的置信区间，因此我对PDF有一些了解。
通过观察，我得到的更常见的延迟是在30秒以下，但是最终系统中出现了一些问题，这些问题可能使我最多花费25分钟。这与我无关，因为系统工作的节奏约为每个周期1小时。
我的观点是，在时差如此之大的情况下，我的置信区间似乎“不公平”。这是我使用标准偏差得出的置信区间的示例：
我的想法是找到最合适的PDF，获取其参数，然后单独使用它来查找我的置信区间。我测试了一些不同的分布，实际上得到了JohnsonSU和最适合此数据的数据。这里是：
我是否可以不使用数据就单独使用JohnsonSU的参数，以便找到可接受的置信区间？
最佳答案
您可以通过表达式获得和置信区间：
（平均值-（std / sqrt（n）），平均值+（std / sqrt（n）））。如果您的发行是标准的，并且您知道人口标准。
否则，您需要检查一个适合您的分布的特定表达式。
关于python - 如何获得高标准偏差基于时间的数据的置信区间？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/60231081/