99% 置信区间，比例
99% confidence interval, proportion
也许是个愚蠢的问题，但我才刚刚开始，所以感谢您的帮助。
我为一个比例创建了 99% 的置信区间，但我不确定它是否正确，我如何确定，（当我们计算均值的置信区间时，我们使用的是 t-score ，我们可以用t.test函数和自由度来检验结果）
有没有类似的函数可以对 z, proportions 做同样的事情？或者我可以使用 t.test?
做同样的事情
有多个functions in R for computing confidence intervals for proportions。就个人而言，我喜欢使用 MKinfer 包中的 binomCI 函数：
install.packages("MKinfer")
library(MKinfer)
x <- 50 # The number of "successes" in your data
n <- 100 # The number of observations in your data
binomCI(x, n, conf.level = 0.99, method = "wald")
但是请注意，您可能计算出的所谓 Wald 区间（在大多数统计学介绍性文本中都有介绍）通常是一个糟糕的选择。请参阅 this link 以了解通过 binomCI 获得的一些其他替代方案。
也许是个愚蠢的问题，但我才刚刚开始，所以感谢您的帮助。
我为一个比例创建了 99% 的置信区间，但我不确定它是否正确，我如何确定，（当我们计算均值的置信区间时，我们使用的是 t-score ，我们可以用t.test函数和自由度来检验结果）
有没有类似的函数可以对 z, proportions 做同样的事情？或者我可以使用 t.test?
做同样的事情有多个functions in R for computing confidence intervals for proportions。就个人而言，我喜欢使用 MKinfer 包中的 binomCI 函数：
install.packages("MKinfer")
library(MKinfer)
x <- 50 # The number of "successes" in your data
n <- 100 # The number of observations in your data
binomCI(x, n, conf.level = 0.99, method = "wald")
但是请注意，您可能计算出的所谓 Wald 区间（在大多数统计学介绍性文本中都有介绍）通常是一个糟糕的选择。请参阅 this link 以了解通过 binomCI 获得的一些其他替代方案。