Summary  
This chapter demonstrates how to compute a confidence interval for a sample mean using a statistics library function by specifying the confidence level, mean (loc), and standard error (scale), and explains the concept of standard error of the mean.  

General domain of usage  
Statistical data analysis (inferential statistics)

## 信頼区間で推定できる値

本コースでは平均値を推定しますが、分散や数学的期待値など、他の統計量も推定可能です。

信頼区間を計算するための関数を確認します。


```python
st.norm.interval(confidence=0.95, loc=np.mean(dist), scale=st.sem(dist))
```

`st.norm.interval()` 関数は、以下のパラメータで信頼区間を計算します：
- `confidence` パラメータは**信頼水準**を表します；
- `loc` パラメータは**分布の平均値**を示します；
- `scale` は**平均の標準誤差**です。

## 平均の標準誤差とは

平均の標準誤差（standard error）は、母平均が標本平均からどれだけずれる可能性があるかを示す指標です。

`confidence` パラメータを変更し、変化を観察してください。

# Importing libraries
import scipy.stats as st
import numpy as np

# Creating random normal distribution
dist = st.norm.rvs(size=1000, loc=50, scale=2)

# Finding confidence interval
confidence = st.norm.interval(confidence=0.95, loc=np.mean(dist), scale=st.sem(dist))

print(confidence)

`st.norm.interval()` 関数および平均の標準誤差に関する次の記述のうち、正しいものはどれですか？

Pythonを用いたデータ分析で使用される主要な統計概念を学習します。本コースでは、平均、中央値、最頻値、分散、標準偏差などの記述統計に加え、サンプリング、確率分布、中心極限定理、外れ値検出についても取り上げます。

Pythonによる信頼区間の計算

信頼区間で推定できる値

平均の標準誤差とは