信頼区間

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信頼区間

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2025/04/09 15:34 UTC 版)

95%信頼区間の図解。中央が推定値（estimate）。

信頼区間（しんらいくかん、英: Confidence interval, CI）とは、統計学で母集団の真の値（母平均等）が含まれることが、かなり確信 (confident) できる数値範囲のことである。例えば95%CIとは、信頼区間を計算するために用いた数学的モデルが有意水準α = 0.05の仮説検定で棄却されないパラメーターの範囲を指す。真の値は未測定であっても確率変数ではなく、特定の区間に含まれるか含まれないかは確定している。

数学的には、母数空間 Θ 上の関数 g: Θ → R が母数 θ ∈ Θ でとる値 g(θ) を統計的に推定するために用いられる区間をいう。実数 0 < α < 1 と（観測できない）母数 θ により定まる確率分布 P = P_θ をもつ母集団からの標本 X₁, …, X_n に関する統計量 a, b が不等式

$P(a\leq g(\theta )\leq b)\geq 1-\alpha$

95%信頼区間の例。50の信頼区間のうち3つには母平均μが含まれていない。

上の言い方は「候補Aの支持率が35%から45%である確率は95%である」 というふうにとられやすいが、これは（少なくとも従来の統計学の主流的考え方としては）誤解である。

別の例として、観測値から海王星の質量を推定する場合を以下に記す。

1.「信頼水準90%で、海王星の質量は a から b の間である」

とは言えるが、観測から得られた値 a と b に基づいて

2.「海王星の質量が a から b の間に入る確率は90%である」

と言うことはできない。質量はあくまで定数であって、誤差が生じるのは観測による、つまり a と b が誤差を含む統計量だからである。従来の統計学（確率を頻度として定義する頻度主義統計学）の考え方では海王星の例（1）を言い直せば、

1'. 「同じ測定を10回行えば、9回程度の頻度（割合）で『海王星の質量は a から b の間である』という測定結果が得られる」

ということになる。

ただし、確率を信頼の度合いとして定義するベイズ統計学の考え方では、2のような言い方は必ずしも誤りではない。この場合、普通用いられる考え方はベイズ信用区間（Bayesian credible interval）である。これはまず θ の値として予想される事前確率分布から出発して、次に観測データが与えられた条件での θ の条件付確率分布を求め、これを事後確率分布として“信頼”区間の表現に用いる方法である。

具体例

X₁, …, X_n を、平均 μ、分散 σ² > 0 の正規分布に従う母集団から抽出した独立な標本とする。そこで標本平均と不偏分散をそれぞれ

${\begin{aligned}{\overline {X}}&={\frac {1}{n}}\textstyle \sum \limits _{i=1}^{n}X_{i}\\S^{2}&={\frac {1}{n-1}}\textstyle \sum \limits _{i=1}^{n}(X_{i}-{\overline {X}})^{2}\end{aligned}}$

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