总体均值的区间估计
区间估计
常见形式
间估计的区间上、下界通常形式为：“点估计±误差” “总体均值”的区间估计
总体均值：μ 总体方差：σ 样本均值：x =(1/n）×Σ（Xi) 样本方差：s =(1/(n-1））×Σ（Xi-x)^2 符号假设置信水平：1-α 显著水平：α
已知n个样本数据Xi (i=1,2,...,n），如何估计总体的均值? 首先，引入记号： 区间估计σ'=σ/sqrt(n) s'=s/sqrt(n) 然后，分情况讨论： 情况1 小样本（n<30），σ已知，此时区间位于 x ± z（α/2）×σ' 情况2 小样本（n<30），σ未知，此时区间位于 x ± t（α/2）×s' 区间估计情况3 大样本（n≥30），σ已知，此时区间位于 x ± z（α/2）×σ' 情况4 大样本（n≥30），σ未知，此时区间位于 x ± z（α/2）×s' 其中， z（α/2）表示：正态分布的水平α的分位数 t（α/2）表示：T分布的水平α的分位数
置信区间
区间估计有时，对所考虑的置信区间（或上、下限）加上某种一般性限制，在这个前提下寻找最优者。无偏 性是经常用的限制之一，如果一个置信区间（上、下限）包含真值θ的概率，总不小于包含任何假值θ┡的概率， 则称该置信区间（上、下限）是无偏的。同变性（见统计决策理论）也是一个常用的限制。
求置信区间的方法 最常用的求置信区间及置信上、下限的方法有以下几种。
即
费希尔把这个等式解释为：在抽样以前，对于θ落在区间内的可能性本来一无所知，通过抽样，获得了上述 数值，它表达了统计工作者对这个区间的"信任程度",若取b)=-α=uα/2，则得到区间，其信任程度为 1-α。即 当用上述区间作为θ的区间估计时，对于“它能包含被估计的θ”这一点可给予信任的程度为1-α。
两个总体均值之差的区间估计公式
两个总体均值之差的区间估计公式引言在统计学中，我们经常需要估计两个总体均值之间的差异。
这有助于我们理解两个总体的差异程度，并在实际应用中做出相应的决策。
本文将介绍两个总体均值之差的区间估计公式，帮助读者理解如何进行参数估计。
一、独立样本均值差的区间估计当我们有两个独立的样本，且每个样本的观测值满足正态分布时，我们可以使用独立样本均值差的区间估计公式。
假设我们有两个样本的均值分别为$\b ar{X}_1$和$\ba r{X}_2$，样本大小分别为$n_1$和$n_2$，样本标准差分别为$s_1$和$s_2$。
那么两个总体均值之差的区间估计公式为：$$\l ef t(\b ar{X}_1-\b ar{X}_2\ri gh t)\p mt_{\a lp ha/2}\s q rt{\fr ac{s_1^2}{n_1}+\fr a c{s_2^2}{n_2}}$$其中，$t_{\al ph a/2}$是自由度为$n_1+n_2-2$的$t$分布上的临界值，$\al ph a/2$为显著性水平的一半。
二、配对样本均值差的区间估计当我们有一对配对的样本，例如同一组人在不同时间的观测，或同一组物体在不同条件下的观测时，我们可以使用配对样本均值差的区间估计公式。
假设我们有一对配对样本的均值差为$\b ar{D}$，样本大小为$n$，样本标准差为$s_D$。
那么配对样本均值差的区间估计公式为：$$\b ar{D}\pm t_{\a l ph a/2}\f ra c{s_D}{\sq rt{n}}$$其中，$t_{\al p h a/2}$是自由度为$n-1$的$t$分布上的临界值，$\al ph a/2$为显著性水平的一半。
三、示例应用为了更好地理解两个总体均值之差的区间估计公式，我们通过一个示例来说明其应用。
假设我们想要比较两个不同药物在降低血压上的效果。
我们随机选择了两组患者，并对每一组患者分别施用不同的药物。
第十九讲 正态总体均值及方差的区间估计
第十九讲 正态总体均值及方差的区间估计1. 单个正态总体方差的区间估计设总体),(~2σμN X ， ),,(21n X X X 为来自X 的一个样本，已给定置信度（水平）为α-1，求2σ的置信区间。
①当μ已知时，由于),(~2σμN X i ，因此，)1,0(~N X i σμ-（,2,1=i n , ）。
由2χ分布的定义知：∑=-ni i n X 1222)(~)(χσμ，据)(2n χ分布上α分位点的定义，有：αχσμχαα-=<-<∑=-1)}()()({21222122n X n P ni i从而αχμσχμαα-=⎪⎪⎭⎪⎪⎬⎫-<<⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧--=-∑∑1)()()()(2112221222n X n X P ni i ni i 故2σ的置信度为α-1的置信区间为：⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---==∑∑)()(,)()(211221222n X n X ni i n i i ααχμχμ ②当μ未知时，据抽样分布有：)1(~)1(222--n S n χσ类似以上过程，得到第七章 参数估计第5节 正态总体均值及方差的区间估计单个正态总体均值的区间估计 ①当2σ已知时，μ的置信水平为α-1的置信区间为：⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛±2ασz n X （5.1） ②当2σ未知时，μ的置信水平为α-1的置信区间为⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-±)1(2n t n S X α.（5.4）注意：当分布不对称时，如2χ分布和F 分布，习惯上仍然取其对称的分位点，来确定置信区间，但所得区间不是最短的。
αχσχαα-=⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧--<<---1)1()1()1()1(21222222n S n n S n P 2σ的置信度为α-1的置信区间为：⎪⎪⎭⎫⎝⎛-----)1()1(,)1()1(2122222n S n n S n ααχχ σ的置信度为α-1的置信区间为：⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----)1()1(,)1()1(2122222n S n n S n ααχχ 例２ 有一大批袋装糖果, 现从中随机地取出16袋, 称得重量(以克计)如下:506 508 499 503 504 510 497 512 514 505 493 496 506 502 509 496 设袋装糖果的重量近似地服从正态分布, 求总体标准差σ的置信水平为0.95的置信区间.解：总体均值μ未知，σ的置信度为α-1的置信区间为：⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----)1()1(,)1()1(2122222n S n n S n ααχχ 此时，,975.021,025.02,05.0=-==ααα16=n ，查表得,488.27)15(025.0=χ,262.6)15(975.0=χ由给出的数据算得.4667.382=s 因此，σ的一个置信度为0.95的置信区间为（4.58，9.60）.2. 两个正态总体均值差的区间估计设总体),(~),,(~222211σμσμN Y N X ，且X 与Y 相互独立，),,(21m X X X 来自X 的一个样本，),,,(21n Y Y Y 为来自Y 的一个样本，且设2221,,,S S Y X 分别为总体X 与Y 的样本均值与样本方差，对给定置信水平α-1，求21μμ-的一个置信区间。
正态总体均值的区间估计
的下α/2分位数。
实例二
总结词
在未知总体标准差的情况下，可以使用样本标准差来估 计总体均值的区间。
详细描述
当总体标准差未知时，我们可以使用样本标准差来代替总 体标准差进行区间估计。具体来说，对于一个样本容量为n 的随机样本，其样本均值和样本标准差分别为和s。根据中 心极限定理，当样本容量n足够大时，样本均值近似服从正 态分布，其均值和标准差分别为μ和s/√n。因此，可以使 用μ±Zα/2s/√n来估计总体均值的置信区间。
实例三：小样本下的总体均值区间估计
总结词
在小样本情况下，可以使用t分布的性质来估计总体均 值的区间。
详细描述
当样本容量n较小时，样本均值的标准误差较大，使用 正态分布进行区间估计可能不准确。此时可以使用t分布 进行区间估计。具体来说，对于一个自由度为n-1的t分 布，其上侧分位数记为tα/2(n-1)，那么可以使用 μ±tα/2(n-1)s/√n来估计总体均值的置信区间。与正态 分布相比，t分布的尾部更厚，因此在小样本情况下更为 稳健。
THANKS
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理论依据
许多统计方法和模型都以正态分布为基础。
实际应用
在自然科学、社会科学和工程领域中，许多 现象都可以用正态分布来描述和分析。
03
总体均值的区间估计方法
样本均值和样本标准差
样本均值
表示样本数据的平均水平，计算公式 为 $bar{x} = frac{1}{n} sum_{i=1}^{n} x_i$，其中 $n$ 是样 本数量，$x_i$ 是每个样本值。
区间估计的应用
区间估计在统计学、经济学、社会学等领域有着广泛的应用。例如，在市场调查中，通过 抽样调查得到样本数据，然后利用区间估计方法估计总体市场占有率或平均价格等指标。
总体参数的区间估计
三、总体参数的区间估计
图5-10 “探索”对话框
图5-11 “探索:统计量”对话框
三、总体参数的区间估计
单击“统计量”按钮，弹出“探索：统计量”对话框，如图5-11所示。 该对话框中有如下四个复选框： （1）描述性：输出均值、中位数、众数、标准误、方差、标准差、极小值 、极大值、全距、四分位距、峰度系数和偏度系数的标准误差等。此处能够设 置置信区间，默认为90%(α=0.1),可根据需要进行调整。 （2）M 最大似然确定数。 （3）界外值：输出五个最大值和五个最小值。 （4）百分位数：输出第5%、10%、25%、50%、75%、90%、95%位数 。
三、总体参数的区间估计
【例5-17】 某餐馆随机抽查了50位顾客的消费额（单位：元）为 18 27 38 26 30 45 22 31 27 26 35 46 20 35 24 26 34 48 19 28 46 19 32 36 44 24 32 45 36 21 47 26 28 31 42 45 36 24 28 27 32 36 47 53 22 24 32 46 26 27 在90%的概率保证下，采用点估计和区间估计的方法推断餐馆顾客的平均消 费额。 解：执行“分析”→“描述统计”→“探索”命令，打开“探索”对话框。由于本例只 有消费额一个变量，且需要对消费额进行探索性分析，故选中左侧列表框中的“消 费额”选项，将其移入“因变量列表”框中，如图5-10所示。
解：已知n=31,α=0.01,=10.2;σ=2.4,z0.005=2.58，由于总 体方差已知，为大样本，可以利用式（5-23）来进行计算。
即（9.088，11.312 该学生每天的伙食费在显著性水平为99%时的置信区间为（ 9.088，11.312）。
区间估计法估测总体平均值
区间估计法估测总体平均值
区间估计是一种统计方法，可以用来估计总体参数的值，其中之一是总体平均值。
区间估计法估测总体平均值的过程如下：
首先，我们需要收集一个来自总体的简单随机样本，并计算样本平均值$\bar{x}$ 和样本标准差$s$。
然后，我们可以使用以下公式来计算总体平均值$\mu$ 的区间估计：
$$ \bar{x} \pm t_{\alpha/2} \frac{s}{\sqrt{n}} $$
其中，$n$ 是样本容量，$t_{\alpha/2}$ 是自由度为$n-1$ 的$t$ 分布表中$\alpha/2$ 处的t 值。
$\alpha$ 是置信水平，通常取0.95 或0.99。
上述公式表示，我们可以通过样本平均值$\bar{x}$ 加减一个误差范围来估计总体平均值$\mu$。
误差范围的计算方法是：$t_{\alpha/2} \frac{s}{\sqrt{n}}$。
其中，$t_{\alpha/2}$ 表示在给定置信水平下，自由度为$n-1$ 的$t$ 分布表中的t 值，$s$ 是样本标准差，$\sqrt{n}$ 是样本容量的平方根。
最后，我们可以得到置信水平为$\alpha$ 的总体平均值的区间估计为：
$$ (\bar{x} - t_{\alpha/2} \frac{s}{\sqrt{n}},\ \bar{x} + t_{\alpha/2}
\frac{s}{\sqrt{n}}) $$
这个区间包含了总体平均值$\mu$ 的真实值的可能性为$1-\alpha$，其中$\alpha$ 是在计算过程中预先指定的置信水平。
7.5正态总体均值与方差的区间估计
1)
1,
即
P
X
S n t / 2 (n 1)
X
S n
t
/
2
(n
1)
1
,
于是得 的置信度为 1 的置信区间
X
S n
t
/
2
(n
1)
.
例1 有一大批糖果, 现从中随机地取16袋, 称得
重量(克)如下:
506 508 499 503 504 510 497 512
514 505 493 496 506 502 509 496
2
2
/
2
(n
1)
1,
即
(n 1)S 2
P
2
/
2
(
n
1)
2
(n 1)S 2
2 1
/
2
(n
1)
1 ,
于是得方差 2 的置信度为1 的置信区间
(n
2 /
1)S 2(n
2
1)
,
(n
2 1
/2
1)S 2 (n 1)
.
进一步可得:
标准差 的一个置信度为1 的置信区间
n 1S ,
只要n1和n2都很大(实用上 50即可), 则有
1 2的一个置信度为1 的近似置信区间
X
Y
z / 2
S12 n1
S22 n2
.
(3)
2 1
22
2,
但 2 为未知,
1 2的一个置信度为1 的置信区间
X Y t / 2(n1 n2 2)Sw
1 n1
1 n2
.
其中
Sw2
2. 两个总体方差比 12 的置信区间 22
总体均值的区间估计公式
2.总体均值的区间估计
总体均值的区间估计公式: S X ± Z (1-α) √n 其中X为样本平均数,S为样本标准差, Z(1-α) 为置 信度是1－α所对应的 Z 值. n为样本规模.
计算练习:
调查某单位的工资情况,随机抽取900名工人作 为样本,调查得到他们的月平均工资为186元,标准 差为42元,求95%得置信度下,全单位职工的月平均 工资的置信区间是多少.
42 1.96× √900
Z 检验表
P≤ 0.10 0.05 0.02 0.01 │Z│≥ 一端 1.29 1.65 2.06 2.33 二端 1.65 1.96 2.33 2.58
3.总体百分数的区间估计
总体百分数的区间估计公式为: P（1—p） P±Z（1－α）
n
这里，P为样本的百分比 。 例题： 从某工厂随机抽取400名工人进行调查,结 果表明女工的比例为 20%现在要求在90%的置 信度下，估计全厂工人中女工比例的置信区间。
1.假设检验的依据
假设检验所依据的是概率论中的“小概率
原 理”即“小概率事件在一次观察中不可能出现的 原 理”,但是如果现实的情况恰恰是在一次观察中小 概率事件出现了,应该如何判断呢? 一种意见认为该事件的概率仍然很小 ,只不 过偶然被遇上了, 另一种则是怀疑和否定该事件的概率未必很 小,即认为该事件本身就不是一种小概率事件,而
3.假设检验的步骤:
①建立虚无假设和研究假设通常将原假 设作为虚无假设. ②根据需要选择适当的显著性水α(即 小概率的大小).通常α=0.05或α=0.01等. ③根据样本数据计算出统计值,并根据显 著性水平查出对应的临界值. ④将临界值与统计值进行比较,以判定是 接受虚无假设还是接受研究假设.
总体参数的区间估计公式
总体参数的区间估计公式在进行区间估计时，我们首先需要收集到一个样本，并根据样本对总体参数进行估计。
然后根据样本的统计量，结合分布的性质和抽样方法，建立置信区间。
设总体参数为θ，我们希望得到它的置信水平为1-α的置信区间。
置信水平表示我们对总体参数的估计的可信程度，一般常用的置信水平有90%、95%和99%等。
参数估计的方法有很多，具体的方法选择取决于总体参数的性质、样本的大小以及其他假设条件。
常见的参数估计方法有：1.总体均值的区间估计：假设总体呈正态分布，样本大小为n，则总体均值的区间估计公式为：[样本均值-Z值（α/2）*总体标准差/√(n),样本均值+Z值（α/2）*总体标准差/√(n)]其中Z值（α/2）为标准正态分布的分位数，可以从标准正态分布表中查得。
2.总体比例的区间估计：假设总体为二项分布，样本大小为n，成功的次数为x，则总体比例的区间估计公式为：[样本比例-Z值（α/2）*√(样本比例*(1-样本比例)/n),样本比例+Z值（α/2）*√(样本比例*(1-样本比例)/n)]其中Z值（α/2）为标准正态分布的分位数，可以从标准正态分布表中查得。
3.总体方差的区间估计：假设总体呈正态分布，样本大小为n，则总体方差的区间估计公式为：[(n-1)*样本方差/卡方分布（α/2）,(n-1)*样本方差/卡方分布（1-α/2])]其中卡方分布是用于描述自由度为n-1的卡方随机变量的概率分布，可以从卡方分布表中查得。
以上是常见的总体参数区间估计公式，这些公式是根据统计学理论推导而来的，适用于不同情况下的参数估计。
在实际应用中，我们根据具体问题和假设条件选择适当的参数估计方法，计算置信水平的区间估计，从而对总体参数进行估计和推断。
2.2正态总体均值的区间估计
一、复习
（一）点估计量的常用评价准则： 无偏性：
估计量的数学期望与总体待估参数的 真值相等： E(ˆ)
有效性:
在两个无偏估计量中方差较小的估计量 较为有效。
则称区间 [ˆ1,ˆ2 ]是 的置信水平（置信度、
置信概率）为 1 的置信区间. ˆ1和ˆ2 分别称为置信下限和置信上限.
（二）、正态总体均值u的区间估计 p(z)
(1) 2 02已知
①选 的点估计为X
②取 Z X ~N(0, 1)
Z
1
n
2
Z
1
若我们能给出一个区间，在此区间 内我们合理地相信 N 的真值位于其中. 这样对鱼数的估计就有把握多了.
也就是说，我们希望确定一个区间，使我
们能以比较高的可靠程度相信它包含真参
数值.
湖中鱼数的真值
[ ]
这里所说的“可靠程度”是用概率来度量的， 称为置信概率，置信度或置信水平.
习惯上把置信水平记作1 ，这里 是一个
（三）置信区间的求法
1.寻找未知参数θ的一个良好估计T. 2.寻找一个与待估参数和估计量有关的随 机变量 Z，要求其分布为已知.
3. 若置信水平是 1 ,
求出使P(a Z b) 1成立的a，b；
4. 把P(a Z b) 1变形为P(1 2) 1
n
Z1 , X 2
n
Z1 ] 2
(2)u的置信度为1 - 的置信区间为[ X
名词解释区间估计
区间估计的名词解释
一、什么是区间估计？
区间估计是统计学中一种常用的参数估计方法，用于根据样本数据来估计总体参数的范围。
在区间估计中，我们通过样本数据计算出一个区间，该区间通常包含总体参数的真实值。
区间估计的方法包括单侧区间估计和双侧区间估计。
二、区间估计的原理
区间估计的原理基于抽样分布理论。
根据中心极限定理，当样本容量足够大时，样本均值的分布近似于正态分布。
因此，我们可以利用样本均值和标准误差来估计总体均值的分布。
具体来说，我们首先根据样本数据计算出样本均值和标准误差。
然后，利用样本均值加减标准误差的倍数来计算出置信区间的上下限。
置信区间的置信度通常设置为 95% 或更高，这表示我们有 95% 的把握认为总体参数的真实值落在这个区间内。
三、区间估计的应用场景
区间估计在实际应用中具有广泛的应用价值，下面列举了一些常见的应用场景：
1. 估计总体均值：例如，通过对某批次产品进行抽样检测，计
算出样本均值和标准误差，然后用区间估计方法估计该批次产品的总体均值。
2. 估计总体比例：例如，通过对某人群进行抽样调查，计算出
样本比例和标准误差，然后用区间估计方法估计该人群的总体比例。
3. 估计总体标准差：例如，通过对某批次产品进行抽样检测，计算出样本标准差和样本容量，然后用区间估计方法估计该批次产品的总体标准差。
总之，区间估计是一种常用的参数估计方法，能够帮助我们在实际问题中对总体参数进行估计。
掌握区间估计的方法和原理，对于统计分析和决策具有重要意义。
总体均值的区间估计
统计推断：对总体参数的估计
1
上章复习-内容概要
抽样：总体、样本、个体、样本容量 统计量、参数
抽样方法
抽样分布: 样本均值：中心极限定理；样本均值的标准化 样本比例： np≥5和n(1-p)≥5，p~N(π, π(1-π) / n)
n
χ2分布：
i 1
xi2，χ2(n)~N(n,2n)
18
两个均值的区间估计
两个独立正态总体μ1-μ2的区间估计 假定样本量为m和n的独立样本x1，…，
xm和y1，…，yn分别来自两个独立正态 分布X~N(μ1,σ12)和Y~N(μ1,σ12) 点估计： 区间估计:
19
两个均值的区间估计
两个配对/相依正态总体μD=μ1-μ2的区间 估计
同一个人减肥前后的重量比较 治疗前后的症状比较 同样情况下对两种材料的某种性能的比较
当计算标准误时涉及的总体参数未知时，用样本统计量代 替计算的标准误，称为估计的标准误（standard error of estimation）。如样本均值的标准误：s/√n。
4
上章复习-计算机软件的应用
随机数的产生 抽取随机样本 随机生成正态分布样本 样本均值抽样分布作图 样本比例抽样分布随机模拟
一般假定总体服从正态分布。
15
总体均值的区间估计 -正态总体、方差未知、小样本
例：某地区成年人的睡眠时间服从正态分布。一 项随机调查得到16个成年人的平均睡眠时间为 7.3625小时，样本标准差为0.4924小时。请给出 该地区成年人平均睡眠时间的点估计和95%置信 区间。
？
16
样本量、置信度、区间宽
等 (X，Y)代表配对样本，Di=Xi-Yi，假定D
服从均值为μD=μ1-μ2的正态分布。
正态总体均值方差的区间估计
2
)
(2) σ12=σ22=σ2, σ2未知,μ1- μ2的1-α置信区间 ① 对于μ1- μ2，构造枢轴变量: ( X Y ) ( 1 2 ) T ~ t (n1 n2 2) S 1 / n1 1 / n2 ② 构造T的 一个1-α区间:
P(| T | t (n1 n2 2)) 1
X
③ μ的1-α置信区间:
( X t / 2 ( n 1 ) S n , X t / 2 ( n 1 ) S n )
1-α
例1 设正态总体的方差为1, 根据取自该总体的容 量为100的样本计算得到样本均值为5, 求总体均 值的置信度为0.95的置信区间.
解 已知σ2=1, α=0.05, μ的1-α置信区间：
③ 变形得到μ1- μ2的1-α置信区间:
2
( ( X Y ) t ( n1 n2 2) S
2
1 1 , n1 n2 1 1 ) n1 n2
( X Y ) t ( n1 n2 2) S
2
例 4 某工厂利用两条自动化流水线罐装番茄酱, 分别从两条流水线上抽取随机样本: X 1 , X 2 , , X 12
未知
① 构造枢轴变量: (n 1)S 2 2 Q ~ ( n 1) 2 ② 构造Q的 一个1-α区间:
P{1 Q 2 } 1
f(x)
α/2 λ1 α/2 X 2 λ (n 1)2 (n 1)
2 1
③ 解不等式得到σ2的1-α置信区间:
若 1 2 的置信区间的上限小于零, 则可认为1 2 ;
(2)构造F的 一个1-α区间: P(λ1<F< λ2)=1-α
区间估计步骤
区间估计步骤区间估计就是从点估计中加减一个叫做边际误差的值。
一般来说，区间估计的应用有三种情况:1.总体均值的区间估计步骤 1 \sigma 已知2.总体均值的区间估计步骤 1 \sigma 未知3.样本容量的确定总体均值的区间估计步骤 1 \sigma 已知：为了对对总体均值进行区间估计，必须利用总体标准差\sigma 或者样本标准差s计算边际误差。
这里先讨论总体标准差已知的情况。
这里使用的总体标准差在实践中不一定是已知的。
只是意味着我们在抽样前得到了一个很好的总体标准差估计，所以不必用同一个样本同时估计样本均值和总体标准差。
置信区间公式： \bar{x}\pmz_{\frac{\alpha}{2}}\frac{\sigma}{\sqrt{n}}式中， 1-\alpha 为置信系数； z_{\frac{\alpha}{2}} 表示标准正态分布概率分布上侧面积为 \alpha/{2} 时的z值，通过查表可得。
当我们说有95%概率总体均值落在上方表示的区间内时，0.95就是置信系数，由此可得到 \alpha 。
从公式中可以看出，如果要缩小区间，提高精度，可以通过增加样本量来达到这个目的，后面会讲到。
应用中的建议：如果总体服从正态分布，给出的置信区间是准确的，适用于任何样本量。
如果总体不服从正态分布，则给定的置信区间是近似的。
在这种情况下，近似程度取决于总体分布和样本量。
在绝大多数应用中，建立总体均值的区间估计时候，样本容量n>=30已经足够大了。
如果总体的分布不是正态分布但是大致对称，则在样本容量为15时便能得到置信区间一个好的近似。
总体均值的区间估计步骤 1 \sigma 未知：为了对对总体均值进行区间估计，必须利用总体标准差\sigma 或者样本标准差s计算边际误差。
但是大多数情况下总体标准差未知，所以用s来计算边际误差。
当利用s估计 \sigma 时候，边际误差和总体均值的区间估计都是以t分布的概率分布为依据进行的。
两个正态总体均值差的区间估计
两个正态总体均值差的区间估计实验一一、实验目的熟悉SPSS的参数估计功能，熟练掌握两个正态总体均值之差（独立样本）的区间估计方法及操作过程，对SPSS运行结果能进行解释。
二、实验容【例】（数据文件为data03-1.sav）为估计两种方法组装产品所需要时间的差异，分别对两种不同的组装方法个随机安排12个工人，每个工人组装一件产品所需的时间（分钟）。
数据如表1所示：表1 两种方法组装产品所需的时间试以95%的置信水平确定两种方法组装产品所需时间差值的置信区间。
解：第一步，打开数据文件“data03-1.sav”，选择菜单“Analyze→Compare Means→Independent-samples T Test”项，弹出“Independent- samples T Test”对话框。
从对话框左侧的变量列表中选“时间”，进入“Test Variable(s)”框，选择变量“方法”，进入“Grouping Variable”框。
如图4-7所示图4-7第二步：点击“Define Groups”按钮弹出“Define Groups”定义框，在Group 1中输入“1”，在Group 2中输入“2”。
第三步：点击“Options”按钮弹出“Confidence Interval”定义框，在“Confidence Interval”框中输入“95”，点击“Continue”第四步：单击“OK ”按钮，得到输出结果。
输出结果表明：（假定两种方法组装产品的时间服从正态分布，且方差相等，两种方法组装产品所需时间差值的置信区间为[0.1403，7.2597]；假定两个总体的方差不相等，两种方法组装产品所需时间差值的置信区间为[0.1384，7.2616]。
）本例方差齐性检验结果：0.9170.05p α=>=，不能拒绝原假设，同方差假定是合理的，因而，两种方法组装产品所需时间差值的置信区间为（0.1403，7.2597）。
概率论-7.4 正态总体均值和方差的区间估计
给定置信度为1 ，设样本 X1, X2,L , Xn 来自正态
总体
N
(
1
,
2 1
)
， 样 本 Y1,Y2,L
,Ym
来自正态总体
N
(
2
,
2 2
)
，两个样本相互独立，
X
,
S12
,
Y
,
S
2 2
分别表示两
个样本的样本均值和样本方差．
(1)若
2 1
，
2 2
均已知，因
X
，Y
分别为 1 ， 2
的无
偏估计，故 X Y 为 1 2 的无偏估计，由 X ，Y 的独
x
n
u / 2 , x
n
u
/
2
．
将 x 6.0, 0.6 ，n 9 ， z0.025 1.96 ，代入上式得 的
置信区间为 (5.602,6.392) ．
2020年4月26日星期日
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【例 15】设某种清漆的 9 个样品，其干燥时间(以 h 计) 分别为
6.0 5.7 5.8 6.5 7.0 6.3 5.6 6.1 5.0
设干燥时间总体服从正态分布 N(, 2) ．求 的置信度
为 0.95 的置信区间：
(1)若由以往经验知 0.6 (h)；(2)若 未知．( 0.05) 解 (2)由题可知，总体方差未知，采用统计量 T ， 的
置信区间为
x
s n
t
/
2
(n
1),
x
s n
t
/
2
(n
1)
．
将 x 6.0 ， s 0.57 ， n 9 ， t0.025 (8) 2.306 ，代入上式
点估计与区间估计公式整理
点估计与区间估计公式整理在统计学中，点估计和区间估计是常用的估计方法，用来估计总体的参数或者给出总体参数的置信区间。
点估计是通过样本数据得到总体参数的近似值，而区间估计则是给出一个范围，该范围内有一定的概率包含真实的总体参数值。
一、点估计点估计是通过样本数据得到总体参数的一种估计方法，其基本思想是使用样本统计量来估计总体参数。
下面是一些常见的点估计公式：1.总体均值的点估计总体均值（μ）的点估计常用样本均值（x）来估计，公式如下：x = (x₁ + x₂ + ... + xn) / n其中，x₁, x₂, ..., xn 是样本观测值，n 是样本容量。
2.总体方差的点估计总体方差（σ²）的点估计常用样本方差（s²）来估计，公式如下：s² = ((x₁ - x)² + (x₂ - x)² + ... + (xn - x)²) / (n - 1)其中，x是样本均值，x₁, x₂, ..., xn 是样本观测值，n 是样本容量。
3.总体比例的点估计总体比例（p）的点估计常用样本比例（p）来估计，公式如下：p = x / n其中，x 是样本成功次数，n 是样本容量。
二、区间估计区间估计是给出一个范围，该范围内有一定的概率包含真实的总体参数值。
下面是一些常见的区间估计公式：1.总体均值的区间估计总体均值（μ）的区间估计常用样本均值（x）和标准误差（SE）来估计，公式如下：x ± Z * (SE)其中，x是样本均值，Z 是标准正态分布的分位数，SE 是标准误差，其计算公式如下：SE = s / √n其中，s 是样本标准差，n 是样本容量。
2.总体比例的区间估计总体比例（p）的区间估计常用样本比例（p）和标准误差（SE）来估计，公式如下：p ± Z * (SE)其中，p是样本比例，Z 是标准正态分布的分位数，SE 是标准误差，其计算公式如下：SE = √((p * (1-p)) / n)其中，n 是样本容量。
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• 我们把无偏点估计值与总体参数之差的绝对值称为抽样误 差。当我们用样本均值估计总体均值时，抽样误差可以表 达为：
根据表1的数据，质检科估计出该天生产的食品每袋的平均重量在 101.38~109.34克之间，其中，估计的可信程度为95%，估计误差不超过4 克。产品的合格率在96.07%~73.93%之间，其中，估计的可信程度为95%， 估计误差不超过16%。
第六章 总体参数估计
质检报告提交后，企业高层领导人提出几点意见：一是抽取的样 本大小是否合适？能不能用一个更大的样本进行估计？二是能否将估 计的误差再缩小一点？比如，估计平均重量时，估计误差不超过3克， 估计合格率时误差不超过10%；三是总体平均重量的方差是多少？因为 方差的大小说明了生产过程的稳定性，过大或过小的方差都意味着应 对生产过程进行调整。
第一节 参数估计的基本问题
一、点估计 点估计就是用样本估计量的一个具体观测值直接作为总体 的未知参数的估计值的方法。 如上例中随机抽取的100头的平均每头毛重(95.5kg)可作为 10000头平均每头毛重 的点估计值 常用的估计量有： (1)样本平均数 x 为总体平均数
的估计量；
(2)样本方差 S
第六章 总体参数估计
实践中的统计
一家食品生产企业以生产袋装食品为主，每天的产量约为8000袋
左右。按规定每袋的重量应不低于100克，否则即为不合格。为对产量
质量进行检测，企业设有质量检查科专门负责质量检验，并经常向企 业高层领导提交质检报告。质检的内容之一就是每袋重量是否符合要 求。 由于产品的数量大，进行全面的检验是不可能的，可行的办法是
2
2 为总体方差 的估计量；
(3)样本成数 P 为总体参数估计
二、点估计的性质 在对总体特征做出估计时，并非所有估计量都是优良 的，从而产生了评价估计量是否优良的标准。作为优良的 估计量应该符合如下三个标准：
第六章 总体参数估计
1、无偏性
如果样本某统计量的数学期望值等于其所估计的总体 参数真值，则这个估计统计量就叫做该总体参数的无偏估计 量。如样本平均数的数学期望是总体平均数，则样本均值是 总体均值的无偏估计量。
抽样，然后用样本数据估计平均每袋的重量。质检科从某天生产的一
批食品中随机抽取了25袋，下表1是对每袋食品重量的检验结果。
第六章 总体参数估计
表1 25袋食品的重量（克） 112.5 102.6 100.0 116.6 136.8 101.0 107.5 123.5 95.4 102.8 103.0 95.0 102.0 97.8 101.5 102.0 10808 101.6 108.4 98.4 100.5 115.6 102.2 105.0 93.3
lim P x 1
n
式中
为任意正数。
第六章 总体参数估计
3、有效性 有效性是指无偏估计量中方差最小的估计量。无偏估计 量只考虑估计值的平均结果是否等于待估计参数的真值， 而不考虑估计的每个可能值及其次数分布与待估计参数真 值之间离差大小的离散程度。我们在解决实际问题时，不 仅希望估计值是无偏的，更希望这些估计值的离差尽可能 地小，即要求比较各无偏估计量中与被估计参数的离差较 小的为有效估计量。如样本平均数与中位数都是总体均值 的无偏估计量，但在同样的样本容量下，样本平均数是有 效的估计量。
• 区间估计：利用样本统计量和抽样分布估计总体参数的可 能区间
第二节 单个总体均值和比率的区间估计
一、总体均值的区间估计：大样本（n≥30）情形和小样本 （n＜30）情形。
大样本的情形
• 【例1】Duotu公司是一家专营体育设备和附件的公司，为 了监控公司的服务质量， Duotu公司每月都要随即的抽取 一个顾客样本进行调查以了解顾客的满意分数。根据以往 的调查，满意分数的标准差稳定在20分左右。最近一次对 100名顾客的抽样显示，满意分数的样本均值为82分，试 建立总体满意分数的区间。 我们可以将样本满意得分的均值（82分）作为该公司 所有顾客组成的总体的平均满意得分的点估计。当然你也 许会问：“这一估计有多好？这次估计的把握程度有多 高？” "有多好"这一问题其实是想知道以样本均值作为 总体均值的点估计时所产生的误差有多大。
经证明: D( x )
2
n
D( M e )
2
2 n
第六章 总体参数估计
• 点估计的缺点：不能反映估计的误差和精确程度
因为点估计是基于样本得到的，是随机变量，不可能期望它的 值与相应的总体参数的真实值相等，也就是说点估计值和总体参数的 真是值之间总会存在一定误差，并且我们是不知道这个误差有多大， 这样我们估计的可信度大打折扣。在这一节中，我们将说明如何利用 点估计值对单个总体均值和总体比率进行区间估计，并给出估计的可 靠程度和准确程度。
这里无偏估计量是指没有系统偏差(非随机偏差)的平均 意义上的量，即如果说一个估计量是无偏性的，并不是保证 用于单独一次估计中没有随机性误差，只是没有系统性偏差 而已。这是一个优良估计量的重要条件。 若以
代表被估计的总体参数， ˆ 代表 的无偏估计量
则有：
ˆ E
第六章 总体参数估计
第六章 总体参数估计
本章重点 1、参数估计的基本问题； 2、单个总体均值和比率的区间估计； 3、小样本下的总体参数估计方法； 4、样本容量的确定方法； 5、两个总体均值和比率差异的区间估计； 6、分层、整群和等距抽样的区间估计。 本章难点 1、一般正态分布标准正态分布； 2、区间估计的原理； 3、两总体联合方差的表达形式。 。