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下面的公式中的符号与前面的公式有两个不同之处<ref name="Wilson1927">{{Citation |last = Wilson |first=Edwin B. |date = June 1927 |title = Probable inference, the law of succession, and statistical inference |url = http://psych.stanford.edu/~jlm/pdfs/Wison27SingleProportion.pdf |journal = Journal of the American Statistical Association |volume=22 |issue=158 |pages=209–212 |access-date= 2015-01-05 |doi = 10.2307/2276774 |url-status=dead |archive-url = https://web.archive.org/web/20150113082307/http://psych.stanford.edu/~jlm/pdfs/Wison27SingleProportion.pdf |archive-date = 2015-01-13 |jstor = 2276774 }}</ref>
 
下面的公式中的符号与前面的公式有两个不同之处<ref name="Wilson1927">{{Citation |last = Wilson |first=Edwin B. |date = June 1927 |title = Probable inference, the law of succession, and statistical inference |url = http://psych.stanford.edu/~jlm/pdfs/Wison27SingleProportion.pdf |journal = Journal of the American Statistical Association |volume=22 |issue=158 |pages=209–212 |access-date= 2015-01-05 |doi = 10.2307/2276774 |url-status=dead |archive-url = https://web.archive.org/web/20150113082307/http://psych.stanford.edu/~jlm/pdfs/Wison27SingleProportion.pdf |archive-date = 2015-01-13 |jstor = 2276774 }}</ref>
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首先,''z''<sub>''x''</sub>在下式中的解释略有不同:它的普通含义是标准正态分布''x-th''的分位数,而不是(1&nbsp;−&nbsp;''x'')-''th''分位数的简写。
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*首先,''z''<sub>''x''</sub>在下式中的解释略有不同:它的普通含义是标准正态分布''x-th''的分位数,而不是(1&nbsp;−&nbsp;''x'')-''th''分位数的简写。
    
*其次,这个公式没有使用加减法来定义两个界限。相反,我们可以使用<math>z = z_{/alpha / 2}</math>得到下限,或者使用<math>z = z_{1 - \alpha/2}</math>得到上限。例如:对于95%的置信度,误差为<math>alpha</math>&nbsp;=&nbsp;0.05,所以用<math>z = z_{/alpha/2} = z_{0.025} = - 1.96</math>得到下限,用<math>z = z_{1 - \alpha/2} = z_{0.975} = 1.96</math>得到上限。
 
*其次,这个公式没有使用加减法来定义两个界限。相反,我们可以使用<math>z = z_{/alpha / 2}</math>得到下限,或者使用<math>z = z_{1 - \alpha/2}</math>得到上限。例如:对于95%的置信度,误差为<math>alpha</math>&nbsp;=&nbsp;0.05,所以用<math>z = z_{/alpha/2} = z_{0.025} = - 1.96</math>得到下限,用<math>z = z_{1 - \alpha/2} = z_{0.975} = 1.96</math>得到上限。
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