区间估计的基本方法
工具/原料
区间
方法/步骤
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现今最流行的一种区间估计理论是统计学家J.Neyman在20世纪30年代建立起来的,现叙述如下。 设是来自密度函数的样本,对给定的α,0<α<1,如能找到两个统计量及使得 则称1-α是置信度,置信度也称为置信概率(Confidence probability) 。 是信度为1-α的θ的置信区间(Confidence interval) α称为显著性水平(Significance level)。
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对于置信区间和信度(或置信水平(Level of Confidence)),可以用频率来说明。如果是置信水平为0.95的置信区间,只要反复从中取样,每次由样本去算出,于是区间不尽相同,有的包含真值θ,有的并不包含θ,包含θ的区间出现的频度应在0.95附近波动。
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置信区间表达了区间估计的精确度,置信概率表达了区间估计的可靠性,它是区间估计的可靠概率;而显著性水平表达了区间估计的不可靠的概率,例如α=0.01或1%,是说总体指标在置信区间内,平均100次有1次会产生错误。
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关于置信概率,在统计学中进行区间估计时,按照一定要求总是先定好标准,通常采用三个标准: 1-α=0.95 即α=0.05 或 1-α=0.99 即α=0.01 或 1-α=0.999 即α=0.001 当然,在进行区间估计时,必须同时考虑置信概率与置信区间两个方面,即置信概率定得越大(即估计的可靠性越大),则置信区间相应也越大(即估计精确性越小),所以,可靠性与精确性要结合具体问题、具体要求来全面考虑。
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