第五章 t检验3.pptVIP

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第五章 t检验3

参数估计 参数估计的定义 以样本统计量对总体参数进行估计 基本形式 点估计(point estimation) 区间估计(interval estimation) 参数估计 参数估计 - 点估计 参数估计 - 点估计 参数估计 - 区间估计 由于估计量是随机变量,所以一般都带有一定的随机误差,点估计仅仅给出了参数的一个估计值,有时候还需要了解这种估计结果的可靠程度。 用区间的的形式给出未知参数的变化范围,并赋予一定的概率保证,这便构成了区间估计的基本思想。 参数估计 - 区间估计 设总体X的分布中含有未知参数θ 参数估计 - 区间估计 确定置信区间的步骤 计算样本平均数 ; 确定置信水平,一般用 1-α=0.95或0.99,通过查表可确定分位数; 求出标准误 ,(σ总体标准差,n样本数)。 参数估计 - 区间估计 正态总体平均数的区间估计 参数估计 - 区间估计 正态总体平均数的区间估计 参数估计 - 区间估计 二项总体百分数P的置信区间 求总体百分数的置信区间有两种方法:正态近似法和查表法,这里仅介绍正态近似法。 *魏泽辉讲稿 *陈峰讲稿 参数的估计 点估计:将样本统计量直接作为总体参数的估计值 区间估计:在一定概率保证下指出总体参数的可能范围。所给出的可能范围叫置信区间(confidence interval),给出的概率保证称为置信度或置信概率(confidence probability) 以样本统计量作为总体参数的一个估计值 例: 样本观测值 基本方法 - 构造函数g(x)的方法 矩估计法:用与总体参数相应的样本统计量作为估计值,必要时可对统计量作适当调整 最大似然法:用使样本观测值的似然函数达到最大的统计量作为估计值 最小二乘法:用使估计误差平方和的统计量作为估计值 贝叶斯法:根据贝叶斯理论构造估计量 1 - ? :置信度(置信水平) [ 1, 2]:θ的“置信度为100(1-α)%”的置信区间 1、 2:置信限(置信下限、置信上限) 求统计量 和 ,使得对于给定的? (0? ? ?1,常用? =0.05和? =0.01),有 当? 2已知 标准正态分布两尾概率分位点 当? 2未知 t分布两尾概率分位点 置信区间、置信半径、置信下限、置信上限 、置信距 使用时,直接删除本页! 精品课件,你值得拥有! 精品课件,你值得拥有! 使用时,直接删除本页! 精品课件,你值得拥有! 精品课件,你值得拥有! *魏泽辉讲稿 * *

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