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，如果我们尊敬的最低水平的准确性，然后将测量太粗，如果我们使用的最高水平，被错误估计的概率太高。因此，我们要同时处理所有这些置信区间的测量精度和其有效的概率之间找到一个平衡。

如果我们尊敬的最低级别的准确性，然后测量将是太粗，如果我们使用的最高级别，估计是错误的概率会太高。因此，我们要同时处理所有这些置信区间和测量的准确性和它的有效的可能性之间找到一个平衡点。

如果我们尊敬最低的水平给的准确性，则测量将是太粗糙的，并且，如果我们使用最高的水平，估计的可能性是错误的太高。 所以，我们想要同时处理所有这些信赖区间和发现平衡在测量的准确性和它的可能性是之间合法的。

如果我们荣幸地给予的准确性的最低水平,那么将会太粗糙的测量,如果我们使用的最高水平,这样的可能性被错误估计将会太高。 因此,我们要同时处理所有这些建立信任间隔和之间找到一种平衡的准确性的衡量和可能性的有效。

如果我们尊敬的最低级别的准确性，然后测量将是太粗，如果我们使用的最高级别，估计是错误的概率会太高。因此，我们要同时处理所有这些置信区间和测量的准确性和它的有效的可能性之间找到一个平衡点。