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第十三章 統計區間估計 統計估計:統計估計是利用樣本統計量去推估母體參 數的方法。 統計估計可分為兩部分: 點估計(point estimation); 區間估計(interval estimation) 。 區間估計(Interval Estimation): 由隨機樣本所得的點估計量及其抽樣分配,提供未知的母體參數一個可能所在的區間之方法,稱為區間估計,其區間稱之為信賴區間(Confidence Interval)。 條件是估計區間( L ,U )會包含未知參數? 所佔的百分比(或機率值)至少為1 - ? ,即 P(L ? ? ? U) ≧1 - ? 其中 區間下限 L = L (X1, X2…, Xn) 和 區間上限 U = U (X1, X2…, Xn) 都是統計量。 若(x1, x2…, xn)為隨機樣本(X1, X2…, Xn)的一組觀測值, 則此區間(l, u) 謂? 的 100(1 - ? )%信賴度的區間 (confidence interval)。 其中 l=L (x1, x2…, xn) 為信賴下限 與 u=U (x1, x2…, xn) 為信賴上限,而信賴區間的長度 為 2d = l - u 經常 L 與 U 會以 ? 的點估計量 為中心,即 信賴區間為 以相對次數的觀點而言,信賴度可如下解釋: 若重覆從母體中,隨機抽出相同樣本大小為n的隨機 樣本,則此類區間包含未知參數? 的區間約佔全部的 100(1 - ? )%,如下圖: 假設母體 ,用 猶如 因此 區間估計的步驟 1.選擇母體未知參數? 的優良點估計量。 (有否滿足1.不偏性 2.一致性等等) 2.找出樣本統計量的抽樣分配。如 Z、t、? 2及 F 等分配。 3.算出母體參數? 的信賴區間(L ,U)。 如 1-? = P (L ? ? ? U )。 (配合抽樣分配在機率為 1-? 下的機率區間。) 1.點估計量:即用樣本平均數 作為? 的不偏估計量。用 表示之。 2.區間估計: (a) 常態母體的變異數? 2 已知,則不論樣本大小,皆可採用標準常態分配處理。有 在信賴係數(1 - ?)100%下,? 的信賴區間為 可簡化為 = 點估計量 ? 臨界值 ? 點估計量的標準誤差 = 點估計量 ? 抽樣誤差(或誤差界限) (b) 任意母體變異數? 2己知,是大樣本 (n ? 30), 根據中央極限定理(CLT),則以標準常態分配處理, 在信賴度(1 - ? )100%下,母體平均數? 之信賴區間為 或 簡化為 在此區間情况結果類似 (a)常態分配,但須要大樣本 (n ? 30),信賴度才會是近似(1-?)100%。若樣本小(n15)在此區間估計,則信賴度不會近似(1-?)100%。 假設有一位委員做一滿意度問卷調查,共有144問卷回 覆,己知變異數為 576,今要找平均滿意度? 的信 賴區間具有95%信賴度。依以下步驟: 1.找樣本平均數 來點估計? 有 CLT可得 2. 今算得 有 標準差在信賴度 95% = (1 - ?)100%下, 3. ? 的信賴區間 為 當 ? = 0.05 ( c ) 任意母體變異數? 2未知,但n ? 30,根據中央極限定理(CLT),則以標準常態分配處理, 在信賴度 (1 - ? )100%下,母體平均數? 之信賴區間為 或 簡化為 ? z?/2 註:猶如用 樣本標準差 S取代 ? 假設有一位委員做一滿意度問卷調查,共有144問卷回覆,今要找 平均滿意度? 的信賴區間具有99%信賴度,(當變異數 未知)。 依以下步驟: 1.找樣本平均數 來點估計? 有 CLT可得 2. 今由所得的樣本資料數值算得 3. 有信賴度 99% = (1 - ?)100%下,即? = 0.01 ? 的信賴區間 為 ( d )常態母體變異數? 2未知,但不論 n大小 ,則以t 分配有自由度(n-1
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