第七章参数估计ppt课件.ppt

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1、第七章参数估计第七章参数估计2021/8/31应用统计学第七章参数估计1.估计量与估计值的概念2.点估计与区间估计的区别3.评价估计量优良性的标准估计量:用于估计总体参数的随机变量如样本均值,样本比例、样本方差等估计值:估计参数时计算出来的统计量的具体值如果样本均值,则80就是的估计值2021/8/31应用统计学第七章参数估计1.估计量与估计值的概念2.点估计与区间估计的区别3.评价估计量优良性的标准矩估计法最小二乘法最大似然法顺序统计量法估计方法点估计区间估计2021/8/31应用统计学第七章参数估计点估计用样本的估计量的某个取值直接作为总体参数的估计值无法

2、给出估计值接近总体参数程度的信息虽然在重复抽样条件下,点估计的均值可望等于总体真值,但由于样本是随机的,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2021/8/31应用统计学第七章参数估计区间估计在点估计的基础上,给出总体参数估计的一个区间范围,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样本统计量(点估计)置信区间比如,某班级平均分数在75~85之间,置信水平是95%2021/8/31应

3、用统计学第七章参数估计区间估计x95%的样本-1.96x+1.96x99%的样本-2.58x+2.58x90%的样本-1.65x+1.65x2021/8/31应用统计学第七章参数估计置信水平(confidencelevel)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称为置信水平表示为(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%2021/8/31应用统计学第七章参数估计置信区间(confidenceinterval)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

4、数,所以给它取名为置信区间用一个具体的样本所构造的区间是一个特定的区间,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我们只能是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2021/8/31应用统计学第七章参数估计置信区间(confidenceinterval)重复构造出的20个置信区间点估计值2021/8/31应用统计学第七章参数估计置信区间(confidenceinterval)均值的抽样分布(1-)区间包含了的区间未包含1–aa/2a/22021/8/31应用统计学第七章参数估计影响

5、区间宽度的因素总体数据的离散程度,用来测度样本容量,置信水平(1-),影响z的大小2021/8/31应用统计学第七章参数估计1.估计量与估计值的概念2.点估计与区间估计的区别3.评价估计量优良性的标准无偏性:估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数P()BA无偏有偏2021/8/31应用统计学第七章参数估计有效性:对同一总体参数的两个无偏点估计量,有更小标准差的估计量更有效AB的抽样分布的抽样分布P()2021/8/31应用统计学第七章参数估计一致性:随着样本容量的增大,估计量的值越来越接近被估计的总体参数AB较小的样本容量较大的样本容量P()2021/

6、8/31应用统计学第七章参数估计2021/8/31应用统计学第七章参数估计1.总体均值的区间估计2.总体比例的区间估计3.总体方差的区间估计1.假定条件总体服从正态分布,且方差(2)已知如果不是正态分布,可由正态分布来近似(n30)2.使用正态分布统计量z3.总体均值在1-置信水平下的置信区间为2021/8/31应用统计学托尔斯泰之墓朴素而宁静,唯有那肃穆伴随左右,带给人强烈的震撼感,也给人以心灵上的洗礼。作者一进入这片树林,就被一片肃静所包围。同样,全文被肃穆的氛围所笼罩,句句给人强烈的视觉冲击,使人为之感动,思绪万千。本文朴实无华,却字字蕴含深情,反

7、映了一代伟人托尔斯泰朴素平易的高尚品格和伟大的人格力量,表达了作者对托尔斯泰的深切怀念及赞美之情。  伟人之所以伟大,是因为他从不认为自己伟大;平凡者之所以平凡,是因为他总认为自己不平凡。托尔斯泰曾说:“一个人就好像是一个分数,他的实际才能好比分子,而他对自己的估计好比分母,分母愈大则分数的值就愈小。”他是这么说的,也是这么做的。他用自己的朴素为自己构筑了这“世间最美的坟墓”,用自己的热情为世界文学宝库增添了一颗颗闪耀的明珠。在人生的道路上,许多人满足了,骄傲了,便停留在原地,成为了一个个默默无闻的基层工作者;而另一些人则向着更高的目标努力,他们认为自己还太过于

8、平凡,于是,其中的一些成

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