A ideia

A idéia básica de intervalos de confiança
Suponha que estejamos interessados num parâmetro populacional verdadeiro (mas desconhecido) . Podemos estimar o parâmetro usando informação de nossa amostra. Chamamos o único número que representa o valor mais plausível do parâmetro (baseado nos dados amostrais) de uma estimativa pontual de . Contudo, sabemos que o valor estimado na maior parte das vezes não será exatamente igual ao valor verdadeiro. Então, também seria interessante encontrar um intervalo de confiança que forneça um intervalo de valores plausíveis para o parâmetro baseado nos dados amostrais.
Em estatística, um intervalo de confiança (IC) é um intervalo estimado de um parâmetro estatístico. Em vez de estimar o parâmetro por um único valor, é dado um intervalo de estimativas prováveis. Quão prováveis são estas estimativas é determinado pelo coeficiente de confiança. Quanto maior a probabilidade do intervalo conter o parâmetro, maior será o intervalo.
Intervalos de confiança são usados para indicar a confiabilidade de uma estimativa. Por exemplo, um IC pode ser usado para descrever quão confiáveis são os resultados de uma pesquisa. Sendo todas as outras coisas iguais, uma pesquisa que resulte num IC pequeno é mais confiável do que uma que resulte num IC maior.
Em sentido estrito, um IC para um parâmetro populacional é um intervalo com uma proporção p associada a qual é gerada por uma amostra aleatória de uma população subjacente, de tal forma que se a amostragem for repetida inúmeras vezes e o intervalo de confiança for recalculado para cada amostra de acordo com o mesmo método, uma proporção p dos intervalos de confiança conteria o parâmetro estatístico em questão. Intervalos de confiança são a forma predominante de estimativa por intervalo.
Se U e V são estatísticas (isto é, variáveis aleatórias) cuja distribuição de probabilidade dependa de algum parâmetro não observável θ, e
(onde x é um número entre 0 e 1) então o intervalo aleatório (U, V) é um