sobre o intervalo de confiança 0.95 e sua relação com o Z de 0.975

Olá Guilherme, tudo bem?

Desculpe pela demora em obter retorno.

Um intervalo de confiança de 0.95 indica 95% de confiança no conteúdo do intervalo calculado para um parâmetro. A relação com o valor Z de 0.975 está ligada à distribuição normal padrão (distribuição Z), usada para inferências sobre médias populacionais em amostras.

Ao usar norm.interval(confidence = 0.95) no Python, a biblioteca scipy.stats faz automaticamente os cálculos necessários, incluindo o valor crítico Z apropriado. Não é preciso calcular manualmente o valor Z usando a área de 50% + 47.5%.

Se quiser calcular manualmente, use norm.ppf(0.975), que retorna cerca de 1.96 para um intervalo de confiança de 0.95.

Considere o seguinte código:

import scipy.stats as stats

# Usando a função norm.interval()
confidence_level = 0.95
interval = stats.norm.interval(confidence_level)
print("Intervalo de confiança usando norm.interval():", interval)

# Usando a função norm.ppf() para obter o valor Z crítico
z_critical = stats.norm.ppf(0.975)
print("Valor Z crítico usando norm.ppf():", z_critical)

O resultado do norm.interval() será igual ao valor crítico Z obtido com norm.ppf().

Resumindo, norm.interval(confidence = 0.95) automatiza o cálculo do valor Z crítico, tornando o processo mais eficiente. Ambos os métodos levam ao mesmo resultado: o valor Z para um intervalo de confiança de 0.95.

Espero ter ajudado.

Caso surja alguma dúvida, fico à disposição.

Abraços!