在数据统计处理和解释中，统计容忍区间是一个非常重要的概念。它是指在一定的置信度下，对于一个总体的平均值或标准差的估计范围。在实际应用中，我们通常会根据样本数据来估计总体的平均值和标准差，然后根据统计容忍区间来判断这个估计值的可靠性。

在GB/T 3359-2009标准中，统计容忍区间的确定主要依据以下几个步骤：

1. 确定置信度
置信度是指在一定的概率下，总体的真实值会落在统计容忍区间内。在实际应用中，通常会选择95%或99%的置信度。

2. 确定样本量
样本量是指从总体中随机抽取的样本数量。样本量的大小会影响到统计容忍区间的大小，通常情况下，样本量越大，统计容忍区间越小。

3. 计算样本平均值和标准差
根据样本数据，可以计算出样本的平均值和标准差。这些值可以用来估计总体的平均值和标准差。

4. 确定统计容忍区间
根据置信度、样本量、样本平均值和标准差，可以计算出统计容忍区间的上限和下限。例如，在95%的置信度下，样本量为30，样本平均值为10，标准差为2时，统计容忍区间的上限为10.6，下限为9.4。

需要注意的是，统计容忍区间的确定是基于正态分布的假设。如果样本数据不符合正态分布，那么统计容忍区间的计算结果可能会出现偏差。此外，统计容忍区间只是对总体平均值或标准差的估计范围，并不能保证估计值的准确性。

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