概率论与数理统计李云龙71+72课件教学.pptVIP

PPT研究院 POWERPOINT ACADEMY * * 第七章 参数估计 7.1 点估计 7.2 区间估计 一、点估计 （一）概念 1.点估计 设总体随机变量的分布函数已知，但它的一个或多个参数未知，若从总体中抽取一组样本观察值，以该组数据来估计总体参数，就称为参数的点估计 例如，在全部产品中，抽取100件进行仔细检查，得到平均重量x=1002克，合格率p=98%，我们直接推断全部产品的平均重量X=1002克，合格率P=98%。 一、点估计 （一）概念 2.矩估计 矩估计法是用样本的矩去估计总体的矩，从而获得总体有关参数的估计量的方法。矩是指以期望值为基础定义的数字特征，如数学期望、方差、协方差等 由于区间估计所表示的是一个可能的范围，而不是一个绝对可靠的范围。就是说，推断全及指标在这个范围内只有一定的把握程度。用数学的语言讲，就是有一定的概率。 一、点估计 （二）矩估计法的评价 优点： 一、 计算简便直观，一般不考虑抽样误差和可靠程度 二、适用于对估计准确与可靠程度要求不高的情况 局限性： 一、它要求总体矩存在 二、不能充分利用估计时已掌握的有关总体分布的信息 （三）应用例题 [例7-1] 某厂对所生产的电子元件抽取5%进行抽样调查，计算出样本的平均耐用时间为4 340小时，样本合格率为98%。根据矩估计法原理，估计该厂所生产的电子元件的平均耐用时间和合格率。 解：点估计法是用样本指标直接作为总体指标的代表值，所以，全部电子元件的平均耐用时间即为4 340小时；总体合格率为98% 7.2 区间估计 （一）区间估计的概念 根据样本统计量以一定的可靠程度去估计总体参数值所在的范围或区间，是抽样估计的主要方法 （二）抽样估计的置信度与精确度 1.置信度：表示区间估计的可靠程度或把握程度，也即所估计的区间包含总体参数真实值的可能性大小，一般以1- 表示。其中 表示显著性水平，即某一小概率事件发生的临界水平 置信度通常采用三个标准： （1）显著性水平=0.05，即1- =0.95 （2）显著性水平=0.01，即1- =0.99 （3）显著性水平=0.001，即1- =0.999 （二）抽样估计的置信度与精确度** 2.抽样估计的精确度：用置信区间的大小即抽样极限/允许误差来表示 3.抽样估计的置信度与精确度的矛盾关系 在样本容量和其他条件一定的情况下， 若希望抽样估计有较高的可靠度，则必须扩大置信区间，即必须降低估计的精确度 若希望抽样估计有较高的精确度，即置信区间范围缩小，则必须降低估计的把握度 即：抽样估计要求的把握度越高，则抽样允许误差越大，精确度越低；反之则相反 **思考：在抽样调查中，如何同时提高抽样估计的精确度和把握度？ 区间估计的应用 （一）总体均值的区间估计 1.总体方差已知时 当 ， )时，来自该总体的简单随机样本 的样本均值服从数学期望为 、方差 为的正态分布，将样本均值统计量 标准化，得到 统计量 根据区间估计的定义，在给定的显著性水平 下，总体均值 在 1- 的置信度下的置信区间为： （ ， ），即 其中， 即抽样平均误差 ， 即抽样允许误差 1.总体方差已知时总体均值的区间估计 例题应用 [例7-3] 某厂生产的零件长度服从正态分布，从该厂生产的零件中随机抽取25件，测得它们的平均长度为30.2厘米。已知总体标准差 =0.45厘米 要求：（1）计算抽样平均误差和抽样允许误差 （2）估计零件平均长度的可能范围（ =0.05） 已知： ， )， =30.2， =25， 1- =0.95 解题过程 （1）抽样平均误差