概率论与数理统计课件_区间估计.ppt

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概率论与数理统计课件_区间估计

* * * 区间估计的思想 点估计总是有误差的,但没有衡量偏差程度的量, 区间估计则是按一定的可靠性程度对待估参数给出一个 区间范围。 引例 设某厂生产的灯泡使用寿命X~N(?,1002),现 随机抽取5只,测量其寿命如下:1455,1502,1370, 1610,1430,则该厂灯泡的平均使用寿命的点估计值为 可以认为该种灯泡的使用寿命在1473.4个单位时间左右, 但范围有多大呢?又有多大的可能性在这“左右”呢? 如果要求有95%的把握判断?在1473.4左右,则由U统计 量可知 由 查表得 置信水平、置信区间 设总体的分布中含有一个参数?,对给定的?,如果 由样本(X1,X2,…,Xn)确定两个统计量 ?1( X1,X2,…,Xn ), ?2( X1,X2,…,Xn ), 使得P{?1 ? ?2}=1- ?,则称随机区间( ?1 , ?2 )为 参数?的置信度(或置信水平)为1- ?的置信区间。 ?1——置信下限 ?2——置信上限 几点说明 1、参数?的置信水平为1-?的置信区间( ?1, ?2) 表示该区间有100(1-?)%的可能性包含总体参 数?的真值。 2、不同的置信水平,参数?的置信区间不同。 3、置信区间越小,估计越精确,但置信水平会降低; 相反,置信水平越大,估计越可靠,但精确度会降 低,置信区间会较长。一般:对于固定的样本容量, 不能同时做到精确度高(置信区间小),可靠程度也 高(1- ?大)。如果不降低可靠性,而要缩小估计范 围,则必须增大样本容量,增加抽样成本。 正态总体方差已知,对均值的区间估计 如果总体X~N(?,?2),其中?2已知, ?未知, 则取U-统计量 ,对?做区间估计。 对给定的置信水平1-?,由 确定临界值(X的双侧?分位数)得?的置信区间为 将观测值 代入,则可得具体的区间。 例1 某车间生产滚珠,从长期实践中知道,滚珠直径X 可以认为服从正态分布,从某天的产品中随机抽取6个, 测得直径为(单位:cm) 14.6,15.1,14.9,14.8,15.2,15.1 (1)试求该天产品的平均直径EX的点估计; (2)若已知方差为0.06,试求该天平均直径EX的置信 区间:?=0.05;?=0.01。 解 (1)由矩法估计得EX的点估计值为 续解 (2)由题设知X~N(?,0.06) 构造U-统计量,得EX的置信区间为 当?=0.05时, 而 所以,EX的置信区间为(14.754,15.146) 当?=0.01时, 所以,EX的置信区间为(14.692,15.208) 置信水平提高,置信区间扩大,估计精确度降低。 例2 假定某地一旅游者的消费额X服从正态分布 N(?,?2),且标准差?=12元,今要对该地旅游者的平 均消费额EX加以估计,为了能以95%的置信度相信这种 估计误差小于2元,问至少要调查多少人? 解 由题意知:消费额X~N(?,122),设要调查n人。 由 即 得 查表得 而 解得 至少要调查139人 正态总体方差未知,对均值的区间估计 如果总体X~N(?,?2),其中?,?均未知 由 构造T-统计量 当置信水平为1-?时,由 查t-分布表确定 从而得?的置信水平为1-?的置信区间为 例3 某厂生产的一种塑料口杯的重量X被认为服从正态 分布,今随机抽取9个,测得其重量为(单位:克): 21.1,21.3,21.4,21.5,21.3,21.7,21.4,21.3, 21.6。试用95%的置信度估计全部口杯的平均重量。 解 由题设可知:口杯的重量X~N(?,?2) 由抽取的9个样本,可得 由 得 查表得 全部口杯的平均重量的置信区间为(21.26,21.54) P127例5与P126例3的比较: 解 由题设可知:平均消费额X~N(?,?2) 平均消费额的置信区间为(75.0464,84.9536) 由 得 查表得 估计误差为 精确度降低 ——原因:样本容量减少 在实际应用中,方差未知的均值的区间估计 较有应用价值。 练习 假设某片居民每月对某种商品的需求量X服从正态 分布,经调查100家住户,得出每户每月平均需求量为 10公斤,方差为9,如果某商店供应10000户,试就居民 对该种

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