zyp444

我觉得是不是可以这么来考虑：

confidence interval，即置信区间，单独来讲，它衡量的是样本统计值与总体参数值间误差范围，它越大则误差范围越大；而REGRESSION LINE是对总体参数值的一个描述，因此当the variability of the data 大时，SEE也就高，SEE高了，就意味着confidence interval widens，则误差范围越大，即是说通过REGRESSION LINE来做的估计就会有较大的误差，也就是书上所说的the less confidence there is in the regressin model to estimate a coefficent.

而至于说confidence interval越大，置信水平就越高，可以理解为对于事先给定的误差范围（即confidence interval），其越大，最后估计出来的变量值落在此区间的可能性就越高，因此可信度也就越大。

这是我的一点浅见，不知道正确与否，还请高手赐教啊。