社会统计学第九章 参数估计.pptVIP

第九章参数估计

（Parameter’sestimation)参数估计，通俗地说，就是根据抽样结果来合理地、科学地估计总体的参数很可能是什么？或者在什么范围。点估计：根据样本数据算出一个单一的估计值，用来估计总体的参数值。区间估计：计算抽样平均误差，指出估计的可信程度，进而在点估计的基础上，确定总体参数的所在范围或区间。第一节点估计(Pointestimation)点估计：点值估计，是以一个最适当的样本统计值来代表总体参数值。估计量如果具有无偏性、一致性和有效性，就可以认为这种统计量是总体参数的合理估计或最佳估计。一、求点估计值的标准无偏性：要求统计量抽样分布的均值恰好等于被估计的参数之值。比如，中心极限定理告诉我们，样本均值抽样分布的均值恰好等于总体均值，因此用样本均值估计总体均值就满足这个标准。有效性：要求估计值的抽样分布有较小的分散性，即选择抽样分布的标准差较小的统计量作为估计量。一致性：要求统计量随着样本容量n的增大以更大的概率接近被估计参数。二、点估计值的计算1.总体均值的点估计2.总体方差的点估计值在统计学中，常常用符号“”来表示无偏估计量。数学上可以证明，对于随机样本而言，才是总体方差的无偏估计量，它称为修正样本方差。[例]研究者要调查某社区居民家庭收入分布的差异情况，现随机抽查了10户，得到样本方差为＝200(元2)。试以此资料估计总体家庭收入分布的差异情况。[解]因为样本容量较小，宜用修正样本方差作为总体方差点估计量。即＝＝＝222.2第二节区间估计（Intervalestimation)一、有关区间估计的几个概念1.置信区间：区间估计是求所谓置信区间的方法。置信区间就是我们为了增加参数被估计到的信心而在点估计两边设置的估计区间。2.显著性水平：用置信区间来估计的不可靠程度。区间估计的任务是，在点估计值的两侧设置一个区间，使得总体参数被估计到的概率大大增加。可靠性和精确性(即信度和效度)在区间估计中是相互矛盾的两个方面。3.置信度（水平）：用置信区间估计的可靠性（把握度）4.抽样平均误差与概率度Z抽样平均误差：样本均值抽样分布的标准差。反映在参数周围抽样平均值的平均变异程度。越大，样本均值越分散。概率度：Z在参数估计中被称为概率度，其大小由决定.显著性水平、置信水平、概率度之间的关系：=0.10时，=0.90，Zα/2=1.65=0.05时，=0.95，Zα/2=1.96=0.01时，=0.99，Zα/2=2.58二、区间估计的做法从点估计值开始，向两侧展开一定倍数的抽样平均误差，并估计总体参数很可能就包含在这个区间之内。对参数的区间估计的步骤：1.首先从总体抽取一个样本，根据收集的样本资料求出它的均值。2.根据合乎实际的置信水平查表求得概率度3.根据总体标准差和样本容量求出抽样平均误差4.以均值为基准，向两侧展开倍抽样平均误差的区间。抽样极限误差（更普遍地可以写成抽样估计的允许误差）抽样估计的精度三、大样本，总体均值的区间估计（根据总体方差是否知道，估计分两种情况）1.已知2.未知，用代替[例]设某工厂妇女从事家务劳动服从正态分布[，0.662]，根据36人的随机抽样调查，样本每天平均从事家务劳动的时间为2.65小时，求的置信区间（置信度=0.95）。[解]按题意，此为大样本，且总体方差已知，又＝36，＝2.65，＝0.66，