【大学课件】统计估计.pptVIP

统计估计统计估计是统计学中的核心概念，它帮助我们从样本数据中推断总体特征。本课程将深入探讨统计估计的理论和应用。

课程背景及目标理解统计估计的重要性掌握统计估计在数据分析中的关键作用。掌握基本概念和方法学习点估计、区间估计等核心技术。培养实际应用能力能够在实际问题中正确运用统计估计方法。

基本概念统计推断从样本数据推断总体特征的过程。概率论基础统计估计的理论支撑。数据分析估计的实际应用领域。

总体与样本总体研究对象的全体，通常无法全面观察。样本从总体中抽取的部分个体，用于推断总体特征。

参数与统计量参数描述总体特征的数值，如总体均值μ、方差σ2。统计量由样本计算得到的量，如样本均值x?、样本方差s2。关系统计量用于估计相应的参数。

点估计1定义用一个具体的数值估计总体参数。2方法常用矩估计法、最大似然估计法等。3应用广泛用于参数估计，如估计总体均值。

点估计的性质1无偏性2有效性3一致性4充分性这些性质决定了点估计量的优劣，是选择估计量的重要依据。

重要的点估计量样本均值估计总体均值μ。样本方差估计总体方差σ2。样本比例估计总体比例p。

置信区间定义以一定概率包含真实参数值的区间。构造方法基于点估计量及其分布。置信水平通常选择95%或99%。

正态总体平均数的置信区间公式[x?-t(α/2)·s/√n,x?+t(α/2)·s/√n]适用条件总体服从正态分布，方差未知。应用常用于小样本情况。

正态总体比例的置信区间公式[p?-z(α/2)·√(p?(1-p?)/n),p?+z(α/2)·√(p?(1-p?)/n)]适用条件二项分布可近似为正态分布。通常要求np?≥5且n(1-p?)≥5。

大样本正态总体平均数的置信区间1公式[x?-z(α/2)·σ/√n,x?+z(α/2)·σ/√n]2适用条件样本量n较大（通常n≥30）。3优点计算简便，适用范围广。

大样本正态总体比例的置信区间公式[p?-z(α/2)·√(p?(1-p?)/n),p?+z(α/2)·√(p?(1-p?)/n)]适用条件样本量n较大，通常要求np?≥5且n(1-p?)≥5。应用广泛用于市场调查、民意测验等。

双总体平均数置信区间独立样本两个总体相互独立。配对样本两个样本间存在一一对应关系。应用用于比较两个总体的均值差异。

双总体比例置信区间公式[(p?1-p?2)±z(α/2)·√(p?1(1-p?1)/n1+p?2(1-p?2)/n2)]应用用于比较两个总体的比例差异，如两种药物的有效率比较。

假设检验定义基于样本数据判断总体参数的推断过程。目的做出接受或拒绝原假设的决策。原理基于概率理论，控制犯错误的风险。

假设检验基本流程提出假设设立原假设H0和备择假设H1。选择检验统计量根据假设选择合适的统计量。确定拒绝域设置显著性水平α，确定拒绝H0的条件。计算统计量利用样本数据计算检验统计量的值。做出决策比较检验统计量与临界值，得出结论。

正态总体平均数的假设检验单侧检验H0:μ≤μ0或H0:μ≥μ0双侧检验H0:μ=μ0检验统计量t=(x?-μ0)/(s/√n)

正态总体比例的假设检验假设H0:p=p0vsH1:p≠p0(或pp0,pp0)检验统计量z=(p?-p0)/√(p0(1-p0)/n)

大样本正态总体平均数假设检验1适用条件样本量n较大（通常n≥30）。2检验统计量z=(x?-μ0)/(σ/√n)3优点计算简便，适用范围广。

大样本正态总体比例假设检验假设H0:p=p0vsH1:p≠p0(或pp0,pp0)检验统计量z=(p?-p0)/√(p0(1-p0)/n)适用条件np0≥5且n(1-p0)≥5

双总体平均数假设检验独立样本检验两个独立总体的均值差异。配对样本检验同一总体在不同条件下的均值差异。应用如比较两种教学方法的效果。

双总体比例假设检验假设H0:p1=p2vsH1:p1≠p2(或p1p2,p1p2)检验统计量z=(p?1-p?2)/√(p?(1-p?)(1/n1+1/n2))

样本量的确定精确度样本估计与总体参数的接近程度。置信水平通常选择95%或99%。成本考虑在精确度和成本间权衡。

平均数样本量确定1确定置信水平通常选择95%。2估计总体标准差可通过预试验或以往经验获得。3设定允许误差根据研究需求确定。4计算样本量n=(zα/2·σ/E)2

比例样本量确定1确定置信水平2估计总体比例3设定允许误差4计算样本量计算公式：n=(zα/2)2·p(1-p)/E2，其中