如何进行区间估计

如题所述

区间估计的方法为:收集样本数据,注意随机性,根据样本数据计算总体参数的估计量和标准误差然后计算置信度水平的区间估计。

区间估计介绍:

区间估计是在点估计的基础上,给出总体参数估计的一个区间范围,该区间通常由样本统计量加减估计误差得到。

与点估计不同,进行区间估计时,根据样本统计量的抽样分布可以对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。下面将以总体均值的区间估计为例来说明区间估计的基本原理。

基本定义:

区间估计,是参数估计的一种形式。1934年,由统计学家J.奈曼所创立的一种严格的区间估计理论。置信系数是这个理论中最为基本的概念。

通过从总体中抽取的样本,根据一定的正确度与精确度的要求,构造出适当的区间,以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。

区间估计的例子:

参数估计的一种形式。通过从总体中抽取的样本,根据一定的正确度与精确度的要求,构造出适当的区间,以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。

例如,估计一种药品所含杂质的比率在1~2%之间;估计一种合金的断裂强度在1000~1200千克之间,等等。在有的问题中,只需要对未知量取值的上限或下限作出估计。如前例中,一般只对上限感兴趣,而在第二例中,则只对下限感兴趣。

区间估计的原理和准则:

至于怎样的区间才算是“适当”,如何去构造它,则与所依据的原理和准则有关。这些原理、准则及构造区间估计的方法,便是区间估计理论的研究对象。作为参数估计的形式,区间估计与点估计是并列而又互相补充的,它与假设检验也有密切的联系。

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