关于非正态总体的区间估计

关于非正态总体的区间估计
非正态总体的区间估计是一个非常有用的统计概念，它是用来估计不确定的参数的范围，例如总体均值。

非正态总体的区间估计可以使用抽样估计，以及一些其他的方法，比如Bootstrap。

一种常见的抽样估计方法是t统计，它使用样本均值和样本标准偏差来估计总体均值的范围。

t统计有一定的假设，需要样本来自正态总体。

但是，当总体不是正态分布时，t统计可以产生不可信的估计结果。

因此，当总体不是正态分布时，采用其他的估计方法更为恰当，而Bootstrap 就是一种很好的估计方法。

Bootstrap最初由Brad Efron提出，它是一种重复的例行实践，利用相同的样本构建多个子样本，计算和比较它们的参数估计。

关于非正态总体的区间估计，还可以使用置信水平的概念，计算给定置信水平下总体均值的区间估计。

例如可以使用95%的置信水平，计算95%的置信区间，该区间包含了95%可能性的总体均值。

总之，非正态总体的区间估计是一个重要的统计概念，在市场研究分析、实验设计、假设检验等方面都有重要的应用。

根据数据的特点，提出正确的估计方法有助于获得可信的估计。