传统的数理统计体系中,在两正态总体N（μ₁,σ₁²）和N（μ₂,σ₂²）中的四个参数均未知的情况下,对于给定的置信度（1-α）,得到的两正态总体方差比σ₁²/σ₂²的置信区间有如下形式: （?） （其中S₁²和S₂²分别表示两样本方差,n₁和n₂分别表示样本的容量） 这里的F分布的密度函数是极不对称的,基于这一分布得到的方差比的置信区间不是最短的,因而就此意义而言也不是最佳的。 本文鉴于上面的传统区间的弊端得到了优化后的置信区间,分析并证明了其存在和唯一性,并在与传统方法得到的置信区间进行比较中（其中包括一个例题的具体计算结果的比较和在置信度为0.90时各种有代表性的自由度下得到的置信区间长度的比较）显示出本文的方法的优越性,从而丰富了这一知识的应用领域,为实践工作者提供了更精确的方法及其理论依据。