关于求置信区间的一点疑惑

╮(╯▽╰)╭，我经常在一些非常细小的问题上卡住。。。这是我在自己做应用的时候非常囧的事情。这次是纳闷置信区间。
你比如看这句程序;
MELE[k]<-optimize(fn1.mele2,c(3,4))$minimum
这个minimum指的是求解那个函数最值的时候对应的自变量的值。也就是我们要的点估计了。这个没问题，过。
cl.MB[k]<-uniroot(fn1.con2,c(MELE[k]-2,MELE[k]))$root
cu.MB[k]<-uniroot(fn1.con2,c(MELE[k],MELE[k]+2))$root
这两个就有点不理解了。为什么点估计的值加减2呢？看原文，这儿对应的是95%的置信区间。我查过了，
> qchisq(0.05,1)
[1] 0.00393214
> qchisq(0.95,1)
[1] 3.841459
临界值都并不等于2，那为什么加减2呢？
附上：
fn1.con2<-function(b) fn1.mele2(b)-qchisq(0.95,1)
可以从中看到fn1.mele2算的是对数似然比的值，因此后面减去了0.95对应的卡方分布的临界值。
也就是说对这个方程fn1.mele2(b)-qchisq(0.95,1)=0，解方程的范围在c(MELE[k]-2,MELE[k])，和c(MELE[k],MELE[k]+2))，去解出b的值。这个值就是对应的置信区间的边界值。
我为什么会有点疑惑呢？一个是刚才以为2有什么特殊的含义，并且把它当成了临界值，显然它不是临界值，这里为什么要取2？一个联想就是自由度为n的卡方分布的方差是2n。但是这也没什么用，因为即使去跟正态分布时候的置信区间类比，那里也是标准差乘以临界值，而不是方差。所以2有什么含义，不是很清楚，可能什么值都可以取。
第二个问题是，极限分布为卡方分布，所以我们就常常会认为置信区间是个半开的区间。然而却求出闭区间来。为什么可以这样呢？就是说自己限制了离开点估计不能太远，正负2的长度范围内。
我本来认为-2logR(x)-qchisq(0.95,1)=0，于是对应的连乘的临界值就是某个指数形函数的值。于是求和的那个平均值，也就是估计值。。。但是你要真的按照这个套路去计算的话，我想问你，你怎么把连乘的npi转化成sum(npi)？
为了搞清这个问题，来看看fn1.mele2(b)返回的是什么？
rho*el.test(mg,0,gradtol=1e-9)$"-2LLR"
没错，正是对数似然比，也就是-2logR(x)。
好吧，我就认为，理论上我们是通过-2logR(x)>=qchisq(0.95,1)来得到这个临界值的，但是要估计的参数的点估计量又并不能直接由-2logR(x)得到一个表达式，所以采取这样做，解方程-2logR(x)-qchisq(0.95,1)=0，限制解的范围，于是得到区间估计。