Не существует общепринятого соглашения о том, что такое «предел погрешности», но я думаю (как вы заметили), оно чаще всего используется как значение радиуса доверительного интервала , либо в исходной шкале оценки, либо в процентах. оценки. Иногда он используется как синоним «стандартной ошибки», поэтому вам нужно быть осторожным, чтобы другие поняли, что вы имеете в виду, когда используете его.
А «доверительный интервал» действительно имеет универсальное соглашение о его значении. В основном это диапазон возможных оценок, генерируемых процессом оценки, который в X% случаев (наиболее часто используемый 95%) содержит истинное значение оцениваемого параметра. Эта концепция «процесса», которая будет производить истинное значение X% времени, является немного нелогичной и не должна смешиваться с «интервалом достоверности» из байесовского вывода, который имеет гораздо более интуитивное определение, но не то же самое, что широко используемый доверительный интервал.
Ваша фактическая цитата немного грязная и требует небольшого исправления, как описано. Я бы избегал этого дополнительного использования слова «маржа» и отдавал предпочтение «барам ошибок». Так:
«Доверительные интервалы оцениваются как 1,96, умноженные на соответствующие стандартные ошибки и показанные на графиках в виде столбцов ошибок».
(Это оставляет в стороне вопрос, является ли это хорошим способом для вычисления доверительных интервалов, который зависит от вашей модели и т. Д. И не имеет значения).
Заключительный комментарий по терминологии - мне не нравится «стандартная ошибка», которая просто означает «стандартное отклонение оценки»; или «ошибка выборки» в целом - я предпочитаю думать с точки зрения случайности и дисперсии статистики, а не «ошибок». Но я использовал термин «стандартная ошибка» выше, потому что он так широко используется, я думаю.