Soul @ 16.1.2017
How frequently the observed interval contains the true parameter if the experiment is repeated is called the confidence level.
Soul @ 16.1.2017
for a given realised interval calculated from sample data there is a 95% probability the population parameter lies within the interval.
Вторая фраза фиксирует интервал аналогично фразе "С вероятностью 90% матожидание лежит в интервале
[0.43; 0.45]". Дальше её можно счесть математически бессмысленной, как это делается в этом тексте:
"Once an experiment is done and an interval calculated, this interval either covers the parameter value or it does not; it is no longer a matter of probability."А можно интепретировать её как ложное утверждение, как это делается в твоей последней цитате:
"the error is the same one as thinking you have a disease if a 95% accurate test comes back positive"Наконец, можно решить, что вторая фраза имеет тот же смысл, что и первая, но это будет означать, что
Soul @ 16.1.2017
при переводе потеряю что-то важное
Потому что выделенные мной слова "given realised" придают фразе совсем другой смысл. В первой фразе "observed interval" полагается случайной величиной, а во второй - фиксируется.
а с другой
Confidence intervals are frequently misunderstood, and published studies have shown that even professional scientists often misinterpret them.[7][8][9][10]
A 95% confidence interval does not mean that for a given realised interval calculated from sample data there is a 95% probability the population parameter lies within the interval.[11] Once an experiment is done and an interval calculated, this interval either covers the parameter value or it does not; it is no longer a matter of probability. The 95% probability relates to the reliability of the estimation procedure, not to a specific calculated interval.[12] Neyman himself (the original proponent of confidence intervals) made this point in his original paper:[3]
А в чем разница? Взято отсюда.