根据置信区间构造步骤推导出单正态总体、总体方差未知时的0.95双侧置信区间，可以分三点进行说明：
1、利用大样本近似推导置信区间
对于大样本数据（n≥30），可以利用中心极限定理来近似推断。大样本近似假设每个样本点都是独立的随机变量，且总体分布是正态分布。因此，可以利用样本均值和标准差来估计总体均值和标准差。
2、计算样本均值和标准差
首先，需要计算样本均值和标准差。样本均值可以通过将所有样本值相加然后除以样本大小来计算。样本标准差可以通过以下公式计算：s=sqrt((1/n)*Σ(xi-μ)^2)其中，xi是每个样本值，μ是样本均值，n是样本大小。
3、利用置信区间公式推导总体均值置信区间
根据大样本近似，可以利用以下公式来推导总体均值置信区间：μ=μ±t*s/sqrt(n)其中，μ是总体均值，s是样本标准差，sqrt(n)是根号下的样本大小，t是t分布的临界值（用于确定置信水平）。
置信区间构造步骤的作用
1、估计总体参数的不确定性
置信区间构造步骤的主要作用之一是估计总体参数的不确定性。通过计算置信区间，可以了解样本统计量（如均值、比例等）与总体参数之间的差异范围。这有助于了解样本数据的可靠性和准确性，提供了对总体参数进行推断的基础。
2、量化置信水平
置信区间构造步骤的另一个作用是量化置信水平。置信水平表示对总体参数真实值落在置信区间内的信心程度。通过选择合适的置信水平（如95%或99%），可以控制置信区间的宽度和可靠性。
3、为假设检验提供基础
置信区间构造步骤还为假设检验提供了基础。假设检验是一种统计方法，用于根据样本数据对总体参数进行推断，并判断某个假设是否成立。通过构造置信区间，可以确定一个范围，如果总体参数的真实值落在这个范围内，就不能拒绝原假设。
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