课件：CH参数估计.ppt

总体均数的可信区间（σ未知） 区间的可信度（如95％或99％）是重复抽样（如1000次）时，样本（如n=5）区间包含总体参数(m)的百分数。常用100(1-α)%或(1-α)表示， α值一般取0.05或0.01。 总体均数的可信区间实例 大样本总体均数的可信区间 两均数差的可信区间（小样本） 均数差的可信区间（大样本） 可信区间的解释 95％可信区间：从总体中作随机抽样，作100次抽样，每个样本可算得一个可信区间，得100个可信区间，平均有95个可信区间包括μ(估计正确)，只有5个可信区间不包括μ(估计错误)。 95％可信区间 99％可信区间 公式 区间范围 窄 宽 估计错误的概率 大（0.05） 小（0.01） 可信区间的两个要素： 准确度（1-α） 95％ 99％ 100％ 精确度（区间长度） 短 长 第三节 总体率的估计 点估计 区间估计 查表法 正态近似法 查表法 在样本例数小，率接近1或0时，统计学家根据二项分布原理，编制了在n≤50时，样本例数为与阳性例数为时查总体率95%和99%可信区间的百分率可信区间表。因此，在n≤50时，可直接查附表7求总体率的95%或99%可信区间。例5-7 例5-8 两个率之差的可信区间 近似正态法 p1 ~ N (π1, π1 (1-π1 ) / n 1 ) p2 ~ N (π2, π2 (1-π2 ) / n 2 ) p1 -p2 ~ N (π1-π2 , π1(1-π1)/n1＋π2(1-π2)/n2 ) 两个率之差的标准误（n大） 两个率之差的标准误（n小） 例5-9 对甲、乙两种降压药进行临床疗效评价，将某时间段内入院的高血压病人随机分为两组，每组均为100人。甲药治疗组80位患者有效，乙药治疗组50位患者有效，试估计两种降压药有效率之差的95%可信区间。 95%可信区间为（0.1745，0.4255） Poisson分布总体均数的估计 区间估计 查表法 X≤50 正态近似法 X50 例5-10 对某地区居民饮用水进行卫生学检测，随机抽查1ml水样，培养大肠杆菌2个，试估计该地区水中平均每毫升所含大肠杆菌的95%和99%可信区间。 解：本例， 查附表8，样本计数为2的一行，95%可信区间的下限为0.2，上限为7.2，故该地区水中平均每毫升所含大肠杆菌的95%可信区间为0.2～7.2个/毫升；同理，其99%可信区间为0.1～9.3个/毫升 。 例5-11 用计数器测得某放射物质半小时内发出的脉冲数为360个，试估计该放射物质每30分钟平均脉冲数的95%可信区间。 解：本例以每30分钟发出的脉冲数为一个Poisson分布的观察单位， RR值的估计 发病密度资料，RR的点估计为： 累计发病率资料，RR的点估计为： 基于检验结果的区间估计方法为： OR值的估计 OR的点估计为： 区间估计方法为： Woolf法 Miettinen法 THANK YOU SUCCESS * * 可编辑 * 可编辑 可编辑 统计分析包括： 统计描述： （1）统计量的描述 （2）分布的描述 统计推断： （1）参数估计 （2）假设检验 第五章 参数估计 总体 样本 抽取部分观察单位 统计量 参 数 统计推断 统计推断 statistical inference 如：样本均数 样本标准差S 样本率 P 如：总体均数 总体标准差 总体率 内容： 参数估计(estimation of parameters) 包括：点估计与区间估计 2. 假设检验（test of hypothesis) 总体 样本 抽取部分观察单位 统计量 参 数 统计推断 如：样本均数 如：总体均数 抽样误差 （sampling error) ：由于个体差异导致的样本统计量与总体参数间的差别。 样本均数的抽样误差 —— 标准误 一、抽样试验 从正态分布总体 N（5.00,0.502）中，每次随机抽取样本含量n＝5，并计算其均数与标准差；重复抽取1000次，获得1000份样本；计