[理学]2 参数估计.ppt

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[理学]2 参数估计

参数估计 一、 参数估计的基本原理 二、 一个总体参数的区间估计 三、 两个总体参数的区间估计 学习目标 参数估计的基本原理 点估计与区间估计 评价估计量优良性的标准 一个总体参数的区间估计方法 两个总体参数的区间估计方法 参数估计在统计方法中的地位 大学生每周上网花多少时间? 为了解学生每周上网花费的时间,中国人民大学公共管理学院的4名本科生对全校部分本科生做了问卷调查。调查的对象为中国人民大学在校本科生,调查内容包括上网时间、途径、支出、目的、关心的校园网内容,以及学生对收费的态度,包括收费方式、价格等 问卷调查由调查员直接到宿舍发放并当场回收。对四个年级中每年级各发60份问卷,其中男、女生各30份。共收回有效问卷共200份。其中有关上网时间方面的数据经整理如下表所示 大学生每周上网花多少时间? 平均上网时间为8.58小时,标准差为0.69小时。全校学生每周的平均上网时间是多少?每周上网时间在12小时以上的学生比例是多少?你做出估计的理论依据是什么? (一) 点估计与区间估计 统计量 (statistic) 1. 设样本(X1,X2,…Xn)的函数f(X1,X2,…Xn)中不含有任何未知参数,则称这样的函数为统计量。 2. 统计量是估计和检验的基础 3. 常用统计量: 样本均值 样本方差 4. 抽样分布:统计量的分布 估计量与估计值 (estimator estimated value) 参数估计(parameter estimation)就是用样本统计量去估计总体的参数 估计量:用于估计总体参数的统计量的名称 如样本均值,样本比例,样本方差等 例如: 样本均值就是总体均值? 的一个估计量 参数用? 表示,估计量用 表示 估计值:估计参数时计算出来的统计量的具体值 如果样本均值 ?x =80,则80就是? 的估计值 点估计 (point estimate) 用样本的估计量的某个取值直接作为总体参数的估计值 例如:用样本均值直接作为总体均值的估计;用两个样本均值之差直接作为总体均值之差的估计 无法给出估计值接近总体参数程度的信息 由于样本是随机的,抽出一个具体的样本得到的估计值很可能不同于总体真值 一个点估计量的可靠性是由它的抽样标准误差来衡量的,这表明一个具体的点估计值无法给出估计的可靠性的度量 区间估计 (interval estimate) 在点估计的基础上,给出总体参数估计的一个估计区间,该区间由样本统计量加减估计误差而得到 根据样本统计量的抽样分布能够对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量 比如,某班级平均分数在75~85之间,置信水平是95% 区间估计的图示 置信水平 (confidence level) 将构造置信区间的步骤重复很多次,置信区间包含总体参数真值的次数所占的比例,也称置信度 表示为 (1 - ???? ??为是总体参数未在区间内的比例? 常用的置信水平值有 99%, 95%, 90% 相应的 ??为0.01,0.05,0.10 置信区间的表述 (confidence interval) 由样本估计量构造出的总体参数在一定置信水平下的估计区间 统计学家在某种程度上确信这个区间会包含真正的总体参数,所以给它取名为置信区间 如果用某种方法构造的所有区间中有95%的区间包含总体参数的真值,5%的区间不包含总体参数的真值,那么,用该方法构造的区间称为置信水平为95%的置信区间。同样,其他置信水平的区间也可以用类似的方式进行表述 置信区间的表述 (confidence interval) 总体参数的真值是固定的,而用样本构造的区间则是不固定的,因此置信区间是一个随机区间,它会因样本的不同而变化,而且不是所有的区间都包含总体参数 实际估计时往往只抽取一个样本,此时所构造的是与该样本相联系的一定置信水平(比如95%)下的置信区间。我们只能希望这个区间是大量包含总体参数真值的区间中的一个,但它也可能是少数几个不包含参数真值的区间中的一个 置信区间的表述 (confidence interval) 当抽取了一个具体的样本,用该样本所构造的区间是一个特定的常数区间,我们无法知道这个样本所产生的区间是否包含总体参数的真值,因为它可能是包含总体均值的区间中的一个,也可能是未包含总体均值的那一个 一个特定的区间总是“包含”或“绝对不包含”参数的真值,不存在“以多大的概率包含总体参数”的问题 置信水平只是告诉我们在多次估计得到的区间中大概有多少个区间包含了参数的真值,而不是针对所抽取的这个样本所构建的区间而言的 置信区间的表述 (95%的置信区间) 置信区间的表述 (confidence interval) 使用一个较大的置信水平会得到一个比较宽的置信区间,而使用一个较大的

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