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《深入浅出统计学》12 置信区间的构建:自信地猜测

有时候样本无法给出足够正确的结果。

点估计量是我们有可能给出的总体统计量的最佳估计。点估计量是有价值的,但也许存在小小的误差。为什么呢?原因很简单,因为我们用的是样本。

认识置信区间

利用点估计量,是通过指定一个确切的数值估计总体。

我们不指定一个确切的数值,而是指定两个数值,即为总体的均值确定一个区间。

《深入浅出统计学》12 置信区间的构建:自信地猜测

求解置信区间的四步骤

《深入浅出统计学》12 置信区间的构建:自信地猜测

关于上述步骤,解说如下。

第一步:选择总体统计量

根据要解决的实际问题,选择要为之构建置信区间的总体统计量。

第二步:求出所选统计量的抽样分布

若是要求总体均值的抽样分布,需要计算均值的抽样分布,包括均值和方差,方差可以使用点估计量。

第三步:决定置信水平

《深入浅出统计学》12 置信区间的构建:自信地猜测

关键记住这一点:置信水平越高,区间越宽,置信区间包含总体统计量的几率越大。

关键在于,要让区间尽可能窄,但又要足够宽,这样才能合理地相信真正的均值就在区间里面。

第四步:求出置信区间的上下限

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置信区间的构建步骤总结

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置信区间简便算法(非常有意思,也很重要哦)

置信区间的简便算法,只需要查看要求的总体统计量、总体分布、以及各种条件,然后使用总体统计量或者其估计量。

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小样本问题-t分布。

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估计总体统计量的两种方法

方法一:点估计量,点估计量方法可以用于估计总体统计量的精确数值,是根据样本数据有可能做出最好的预测。

方法二:使用总体统计量的置信区间,这个方法求出总体统计量的有一个较高可信度的数值方法。

总结

1置信区间和置信水平

2总体统计量置信区间的计算

练习

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