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文档介绍

文档介绍:一、单正态总体参数的区间估计
二、两正态总体均值差等的区间估计
下页
区间估计:就是用样本来确定一个区间,使这个
区间以很大的概率包含所估计的未知参数,这样的区
间称为置信区间.
§ 参数的区间估计
设总体X的分布中含有未知参数q , 若由来自总体X的一个样
本确定的两个统计量:
对给定的a (0 < a < 1),有
下页
一、参数的区间估计法
§ 参数的区间估计
则称随机区间 是q 的置信概率为1- a 的置信区间,
分别称为置信下限和上限,1-a 称为置信水平.
下页
二、求置信区间的方法
基本思想:
先看下面的问题. 设X为随机变量, q 为某一参数,且有
P{ 1 < X+q < 2 } = (= 1-). ……①
于是,变换可得
P{ 1-q < X < 2-q } = , …………②
意即随机变量 X 落在区间(1-q, 2-q );
同理,变换可得
P{ 1-X < q < 2-X } = , …………③
意即随机区间(1-X, 2-X)套住 q .
③式就是区间估计的基本思想.
方法步骤:
① 选取统计量
选取样本(X1,…,Xn)的一个函数g(X1,…,Xn;q),其中只含所求
置信区间的未知参数q,且分布已知.
② 确定分位点
对于给出的置信水平1-a,确定g(X1,…,Xn;q)的双侧分位点.
③ 变换不等式
利用不等式变形得到未知参数q 的置信区间.
下页
思考路线:
① 哪个随机事件发生的概率为1-a ?
答:P{随机变量落在以双侧分位点为界的区域内部}= 1-a .
② 哪个随机变量含有参数 q ?
答:合适的统计量 .
1.
2.
若 X~N(m , s 2): X1,X2,…,Xn ,则
附:常用统计量及双侧分位点
下页
U统计量
对给定的置信概率1-a,有
由此可得总体均值m的1-a 置信区间为
下页
三、单个正态总体均值m与方差s 2的区间估计
⒈ s 2已知时,m 的1-a置信区间
选取统计量
确定分位点
变换不等式
说明: 其他参数的区间估计类似, 过程不再详述.
下页
⒉ s 2未知时,m 的1-a置信区间
对给定的置信概率1-a,有
由此可得总体均值m的1-a 置信区间为
下页
⒉ s 2未知时,m 的1-a置信区间
…由此可得总体均值m的1-a 置信区间为
,以200米2面积上的大豆作为
总体的一个个体,从中任意抽得24个个体,分别测得大豆的产
量如下(单位:千克/200米2):

50 , 42 , 32, 46, 35, 44, 45, 38, 35, 54, 42, 36,
41, 34, 39, 50, 43, 36, 34, 49, 35, 46, 38, 43
试估计大豆平均产量的范围(假定大豆产量按正态分布),置信
概率1-a = .
查表得
解:
属s 2未知时m的区间估计问题. 算得 = , s = ,
s 2 的1-a 置信区间为
下页
⒊ m已知时,s 2 的1-a置信区间
s 2 的1-a 置信区间为
⒋ m未知时,s 2 的1-a置信区间


试求零件长度标准差s的置信区间(a = , 设总体为正态).
s
查表得
=(, ).
下页
例2. 从车床加工的一批零件中随机抽取16个进行试验,测得
零件长度如下(单位: cm):
解:m 未知时s 的区间估计. 算得 =, s2 =

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