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拒绝域和置信区间[5篇] 以下是网友分享的关于拒绝域和置信区间的资料5篇，希望对您有所帮助，就爱阅读感谢您的支持。 第1篇 置信区间与置信水平、样本量的关系 一、置信区间的概念 置信区间又称估计区间，是用来估计参数的取值范围的。常见的52％－64％，或8－12，就是置信区间（估计区间）。置信区间是按下列三步计算出来的： 第一步：求一个样本的均值 第二步：计算出抽样误差。 人们经过实践，通常认为调查: 100个样本的抽样误差为±10％ 500个样本的抽样误差为±5％ 1,200个样本时的抽样误差为±3％ 第三步：用第一步求出的“样本均值”加、减“抽样误差”，得出置信区间的两个端点。 举例说明： 美国Gallup（盖洛普）公司就消费者对美国产品质量的看法，对美国、德国和日本三国共计3,500名消费者（每个国家约1,200名）分别进行了调查,调查结果：有55%的美国人认为美国产品质量好,而只有26%的德国人和17%的日本人持同样看法。抽样误差为±3％，置信水平为95％。则这三个国家消费者的置信区间分别为： 置 信 区 间 美国 55%±3％＝52％－58％ 德国 26%±3％＝23％－29％ 日本 17%±3％＝14％－20％ 二、置信区间的宽窄 窄的置信区间比宽的置信区间能提供更多的有关总体参数的信息。 假设全班考试的平均分数为65分，则 置 信 区 间 间隔 宽窄度 表 达 的 意 思 0－100分 100 宽 等于什么也没告诉你 30－80分 50 较窄 你能估出大概的平均分了 60－70分 10 窄 你几乎能判定全班的平均分了 三、样本量对置信区间的影响 影响：在置信水平固定的情况下，样本量越多，置信区间越窄。 下面是经过实践计算的样本量与置信区间关系的变化表（假设置信水平相同）： 样本量 置信区间 间隔 宽窄度 100 50%—70% 20 宽 800 56.2%－63.2% 7 较窄 1,600 57.5%—63% 5.5 较窄 3,200 58.5%—62% 3.5 更窄 由上表得出: 1、在置信水平相同的情况下，样本量越多，置信区间越窄。 2、置信区间变窄的速度不像样本量增加的速度那么快，也就是说并不是样本量增加一倍，置信区间也变窄一倍（实践证明，样本量要增加4倍，置信区间才能变窄一倍），所以当样本量达到一个量时（通常是1,200），就不再增加样本了。 通过置信区间的计算公式来验证置信区间与样本量 的关系 置信区间= 样本的推断值±（可靠程度系数× 估计的标准离差 ） 从上述公式中可以看出： 在其他因素不变的情况下，样本量越多（大），置信区间越窄（小）。 四、置信水平对置信区间的影响 影响：在样本量相同的情况下，置信水平越高，置信区间越宽。 举例说明：美国做了一项对总统工作满意度的调查。在调查抽取的1,200人中，有60％的人赞扬了总统的工作，抽样误差为±3％，置信水平为95％；如果将抽样误差减少为±2.3％，置信水平降到为90％。则两组数字的情况比较如下： 抽样误差 置信水平 置 信 区 间 间隔 宽窄度 ±3％， 95％ 60％±3％＝57-63％ 6 宽 ±2.3％ 90％ 60％±2.3％＝57.7－62.3％ 4.6 窄 由上表得出: 在样本量相同的情况下，置信水平越高，置信区间越宽。 五、样本量对置信水平的影响 影响：在置信区间不变的情况下，样本量越多，置信水平越高。 举例说明： 置 信 区 间 样本量 52％－58％ 1,200 95% 52％－58％ 2,500 97% 置信水平 第2篇 置信区间和假设检验 相关概念及定理 ? 点估计 样本均值估计总体均值 样本方差估计总体方差 LOGO 不足：样本均值不一定完全与总体均值相等，当样本数据较少时，置信度更差 ? 区间估计 根据样本数据的信息对总体真实特征值的概率范围进行估计——置信 区间估计 ? 中心极限定理 从总体中抽取的样本均值的分布趋向于正态分布，其标准差为 样本数量越大，结果的置信度就越大。 s/ n 假设检验 LOGO ? 什么是假设检验？ ? 假设检验常见的两种错误类型 ? 假设检验的构成 ? 假设的类型 ? 假设检验的一般步骤 ? 实例分析 ？ 假设检验 LOGO ? 什么是假设检验 在参数估计问题中，常常在抽样抢先对未知总体做出一些假定（总体分布，方差等）， 这类关于总体分布的假定称为（统计）假设。抽样前所作出的假设是否与实际相符合， 可以用样本所提供的信息来检查，检查的方法与过程称为（统计）检验。假设检验问题 就是研究如何根据抽样后获得的样本来检验抽样所作出的假设。 ? 假设检验常见的两种错误类型 通过选择选择合适的样本数量来控制 通过选择检验水平α值来确定接收或拒绝零假设 假设检验 ? 假设检验的构成 零假设