我有一个要求，我需要验证设备的发射功率，因为在连接器上测得的测量测量结果超过其预期值的2 dB。
我正在使用信号分析仪来分析传输功率。我只得到测量的平均功率值，min，max和stdDev，而不是单独的功率测量值。
现在，问题是如何使用平均功率，最小值，最大值和stdDev来验证“95％的东西”。似乎我可以使用正态分布来找到95％的置信水平。
如果有人能帮助我，我将不胜感激。
感谢您的期待
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我正在读这篇文章的方式，看来你是一个统计学的初学者，所以如果我在那里错了，这个答案的其余部分可能是侮辱性的基础，我很抱歉。
无论如何，我们的想法是，如果数据集是正态分布的，并且所有观察结果彼此独立，那么95％的数据点将落在平均值的1.96标准差内。
每次测量时，您是否得到相同的平均功率估计值，或者读数与读数之间是否有轻微的随机差异？我的猜测是它是第二个。如果您要测量功率一堆，并且每次在直方图上绘制平均功率值，那么样本均值的直方图将具有钟形曲线的形状。样本均值的钟形曲线将具有自己的均值和标准差，如果您有数千或数百万个数据点进入每个平均功率读数的计算，那么假设它是正态分布并不可怕。对这种现象的解释被称为“中心极限定理”，我同时推荐Khan academy's presentation of it和the wikipedia page on it。
另一方面，如果您的平均功率是某些少量数据点的平均值，例如n = 5或n = 30，则假设样本均值的正态分布可能非常糟糕。在这种情况下，平均功率附近的95％置信区间从低于平均值的qt（0.975，n-1）* SD / sqrt（n）到qt（0.975，n-1）* SD / sqrt（N）以上平均值，其中qt（0.975，n-1）是t分布的第97.5百分位数，n-1自由度，SD是你测量的标准偏差。