为什么说区间估计是统计学重要的内容?
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因为统计学很重要的目的是组间的比较和组内的比较,区间估计是在点估计的基础上,给出总体参数估计的一个区间范围,如果没有这一部分,就没有办法很好的去运用统计学说明一些问题。
在点估计的基础上,给出总体参数估计的一个区间范围,该区间通常由样本统计量加减估计误差得到。与点估计不同,进行区间估计时,根据样本统计量的抽样分布可以对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。下面将以总体均值的区间估计为例来说明区间估计的基本原理。
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区间估计是从点估计值和抽样标准误差出发,按给定的概率值建立包含待估计参数的区间.其中这个给定的概率值称为置信度或置信水平,这个建立起来的包含待估计参数的区间称为置信区间。
指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率;而置信区间是指在某一置信水平下,样本统计值与总体参数值间误差范围。置信区间越大,置信水平越高。划定置信区间的两个数值分别称为置信下限(lower confidence limit,lcl)和置信上限(upper confidence limit,ucl)。
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1、区间估计(interval estimate)是在点估计的基础上,给出总体参数估计的一个区间范围,该区间通常由样本统计量加减估计误差得到。与点估计不同,进行区间估计时,根据样本统计量的抽样分布可以对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。下面将以总体均值的区间估计为例来说明区间估计的基本原理。
2、区间估计,是参数估计的一种形式。1934年,由统计学家J.奈曼所创立的一种严格的区间估计理论。置信系数是这个理论中最为基本的概念。通过从总体中抽取的样本,根据一定的正确度与精确度的要求,构造出适当的区间,以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。
3、用数轴上的一段距离或一个数据区间,表示总体参数的可能范围,这一段距离或数据区间称为区间估计的置信区间。
首先学统计就是为了根据过去的数据推断未来。而统计里面,除了区间估计,还有一个点估计。点估计的缺点很明显,你几乎没有一次能踩准那个点。毕竟有很多随机事情会发生嘛。但是区间估计就不一样了,比如你有95%的把握未来深圳的温度会在4-34度,这个就很有用了。你到深圳工作生活,买衣服就可以买这个温度区间的,足够了。偶尔超过这个范围,扛一扛应该就过去了。以上例子是我乱说的,数据不一定对,只是用于理解区间估计的大概意思。
2、区间估计,是参数估计的一种形式。1934年,由统计学家J.奈曼所创立的一种严格的区间估计理论。置信系数是这个理论中最为基本的概念。通过从总体中抽取的样本,根据一定的正确度与精确度的要求,构造出适当的区间,以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。
3、用数轴上的一段距离或一个数据区间,表示总体参数的可能范围,这一段距离或数据区间称为区间估计的置信区间。
首先学统计就是为了根据过去的数据推断未来。而统计里面,除了区间估计,还有一个点估计。点估计的缺点很明显,你几乎没有一次能踩准那个点。毕竟有很多随机事情会发生嘛。但是区间估计就不一样了,比如你有95%的把握未来深圳的温度会在4-34度,这个就很有用了。你到深圳工作生活,买衣服就可以买这个温度区间的,足够了。偶尔超过这个范围,扛一扛应该就过去了。以上例子是我乱说的,数据不一定对,只是用于理解区间估计的大概意思。
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因为统计学很重要的目的其实是组间的比较和组内的比较,
而主内的比较他之间区间的估计是非常重要的一部分
区间估计是统计学来判断正常值和异常值的一个判断方式
在区间内分为95%的区间和99%的区间来判断正常值范围。
而主内的比较他之间区间的估计是非常重要的一部分
区间估计是统计学来判断正常值和异常值的一个判断方式
在区间内分为95%的区间和99%的区间来判断正常值范围。
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因为
区间估计是统计学来判断正常值和异常值的一个判断方式
在区间内分为95%的区间和99%的区间来判断正常值范围
统计学:描述统计学和推断统计学-->根据样本数据情况推断总体数据情况
样本均值-->总体均值
样本方差-->总体方差
样本比例-->总体比例
参数估计:根据样本统计量的数值对总体参数进行估计的过程。由于参数估计的性质不同,分为两种类型:
区间估计:是通过样本数据,估计未知参数,在可信度下的最可能的存在区间中得到的,结果是一个区间。
点估计:是利用样本数据,对未知的参数进行估计所得到的一个具体的数据。
区间估计的特点:
区间估计就是在推断总体参数时,还要根据统计量的抽样分布特征,估计出总体参数的一个区间,而不是一个数值,并同时给出总体参数落在这一区间的可能性大小,概率的保证。
点估计的特点:
常用方法有矩估计法和最大似然估计法。按这两种方法对总体参数进行点估计,能够得到相对准确的结果。如用样本均值X估计总体均值µ,或者用样本标准差S估计总体标准差σ。
但是点估计不能提供估计参数的估计误差大小,所以点估计主要为许多定性研究提供一定的参考数据,或在对总体参数要求不精确时使用,而在需要用精确总体参数的数据进行决策时则很少使用
区间估计是统计学来判断正常值和异常值的一个判断方式
在区间内分为95%的区间和99%的区间来判断正常值范围
统计学:描述统计学和推断统计学-->根据样本数据情况推断总体数据情况
样本均值-->总体均值
样本方差-->总体方差
样本比例-->总体比例
参数估计:根据样本统计量的数值对总体参数进行估计的过程。由于参数估计的性质不同,分为两种类型:
区间估计:是通过样本数据,估计未知参数,在可信度下的最可能的存在区间中得到的,结果是一个区间。
点估计:是利用样本数据,对未知的参数进行估计所得到的一个具体的数据。
区间估计的特点:
区间估计就是在推断总体参数时,还要根据统计量的抽样分布特征,估计出总体参数的一个区间,而不是一个数值,并同时给出总体参数落在这一区间的可能性大小,概率的保证。
点估计的特点:
常用方法有矩估计法和最大似然估计法。按这两种方法对总体参数进行点估计,能够得到相对准确的结果。如用样本均值X估计总体均值µ,或者用样本标准差S估计总体标准差σ。
但是点估计不能提供估计参数的估计误差大小,所以点估计主要为许多定性研究提供一定的参考数据,或在对总体参数要求不精确时使用,而在需要用精确总体参数的数据进行决策时则很少使用
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1、区间估计(interval estimate)是在点估计的基础上,给出总体参数估计的一个区间范围,该区间通常由样本统计量加减估计误差得到。与点估计不同,进行区间估计时,根据样本统计量的抽样分布可以对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。下面将以总体均值的区间估计为例来说明区间估计的基本原理。
2、区间估计,是参数估计的一种形式。1934年,由统计学家J.奈曼所创立的一种严格的区间估计理论。置信系数是这个理论中最为基本的概念。通过从总体中抽取的样本,根据一定的正确度与精确度的要求,构造出适当的区间,以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。
3、用数轴上的一段距离或一个数据区间,表示总体参数的可能范围,这一段距离或数据区间称为区间估计的置信区间。
2、区间估计,是参数估计的一种形式。1934年,由统计学家J.奈曼所创立的一种严格的区间估计理论。置信系数是这个理论中最为基本的概念。通过从总体中抽取的样本,根据一定的正确度与精确度的要求,构造出适当的区间,以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。
3、用数轴上的一段距离或一个数据区间,表示总体参数的可能范围,这一段距离或数据区间称为区间估计的置信区间。
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