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一个总体参数的区间估计

一个总体参数的区间估计

作者: echolvan | 来源:发表于2020-05-15 15:26 被阅读0次

    当总体服从正态分布且\delta^2已知时,或者总体不是正态分布但大样本时,样本均值的抽样分布均为正态分布,其数学期望为总体均值\mu,方差为\frac{\delta^2}{n}而样本均值经过标准化以后的随机变量则服从标准正态分布。

    总体均值的区间估计

    总体分布 样本量 \delta已知 \delta未知
    正态分布 大样本n>=30 \overline{X}\pm Z_\frac{\alpha}{2} \frac{\delta}{\sqrt{n}} \overline{X}\pm Z_\frac{\alpha}{2} \frac{\delta}{\sqrt{n}}
    正态分布 小样本n<30 \overline{X}\pm Z_\frac{\alpha}{2} \frac{\delta}{\sqrt{n}} \overline{X}\pm t_\frac{\alpha}{2} \frac{\delta}{\sqrt{n}}
    非正态 大样本n>=30 \overline{X}\pm Z_\frac{\alpha}{2} \frac{\delta}{\sqrt{n}} \overline{X}\pm Z_\frac{\alpha}{2} \frac{s}{\sqrt{n}}

    总体比例估计

    这里就忽略了,0-1二项分布
    \mu = p, \delta^2 = p(1-p)

    总体方差的区间估计

    我们只讨论正态总体方差的估计问题
    根据样本的抽样分布可知,样本方差服从自由度n-1的\chi^2分布, 因此用\chi^2分布构造总体方差的置信区间。
    建立总体方差\delta^2的置信区间也就是要找到一个\chi^2值,使其满足{\chi^2}_{1-\alpha/2} \leq {\chi^2} \leq {\chi^2}_{\alpha/2}
    由于s^2 = \frac{\sum (x_i - \overline{X})^2}{n-1}
    \frac{(n-1)s^2}{\delta^2}服从\chi^2分布
    {\chi^2}_{1-\alpha/2} \leq \frac{(n-1)s^2}{\delta^2} \leq {\chi^2}_{\alpha/2}
    推导出总体方差\chi^21-\alpha置信水平下的置信区间
    \frac{(n-1)s^2}{{\chi^2}_{\alpha/2}} \leq {\delta^2} \leq \frac{(n-1)s^2}{{\chi^2}_{1-\alpha/2}}

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