在许多应用统计领域，均值的置信区间是令人感兴趣的。 尽管在实践中通常会出现非正态分布的数据，但通常会假设正态性来构建置信区间。 给定足够大的样本量，可以通过应用中心极限定理或通过引导方法来构造均值的置信区间。 实际上，另一种常用的方法是逆变换方法，该方法需要执行以下三个步骤。 首先，对数据进行转换，以使转换后的数据正常分布。 其次，以通常的方式获得变换后的均值的置信区间，该区间假定为正态。 第三，应用逆变换以获得原始非变换分布的均值的置信区间。 本文还讨论了可以解决非正态性的参数Wald方法和基