关于样本容量和预测精度的描述，以下哪些说法是正确的？

关于样本容量和预测精度的描述，以下说法正确的有：

A. 样本容量n越大，预测精度越高。这是因为更大的样本容量可以提供更多的数据点，从而更准确地估计模型的参数，进而提高预测的准确性。

C. 置信区间的宽度在x均值处最小。这是因为置信区间是基于样本统计量构建的，而在均值处，样本的统计性质（如方差）通常是最稳定的，因此置信区间的宽度最小。

B选项“样本容量n越小，预测精度越高”是错误的。实际上，较小的样本容量可能导致估计的模型参数不够准确，从而降低预测精度。

D选项“预测点x~o~离x均值越大精度越高”也是错误的。预测精度通常与预测点x~o~与样本均值之间的距离成反比，即预测点越接近样本均值，预测精度通常越高。这是因为模型在样本均值附近的预测性能通常是最好的。