置信区间详细定义及计算.ppt
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1、1,第四节,第七章,置信区间的概念,一、置信区间的概念,二、数学期望的置信区间,三、方差的置信区间,2,一、置信区间的概念,这种形式的估计称为区间估计.,前面,我们讨论了参数点估计.,它是用样本算得的,一个值去估计未知参数.,但是点估计值仅仅是未知参数,的一个近似值,,它没有反映出这个近似值的误差范围,,使用起来把握不大.,范围通常用区间的形式给出的。,较高的可靠程度相信它包含真参数值.,也就是说,我们希望确定一个区间,,使我们能以比,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,,这里 是一个很小,的正数,称为显著水平。,3,定义7.6,若
2、由总体X的样本 X1,X2,Xn 确定的,则称 为随机区间。,两个统计量,其长度与在数轴上,的位置与样本,有关。,当一旦获得样本值,那么,,都是常数。,为常数区间。,4,定义7.7,若满足,设 是总体X的 一个未知参数,,的置信区间.,(双侧置信区间).,的置信水平(置信度)为,分别称为置信下限和置信上限,为显著水平.,为置信度,,则称区间 是,若存在随机区间,对于给定的,5,置信水平的大小是根据实际需要选定的.,根据一个实际样本,,,使,一个尽可能小的区间,由于正态随机变量广泛存在,,指标服从正态分布,,特别是很多产品的,我们重点研究一个正态总体情形,由给定的置信水平,我们求出,即取置信水平
3、 或 0.95,0.9 等.,例如,通常可取显著水平 等.,数学期望 和方差 的区间估计。,6,设,分别是样本均值和样本方差。,对于任意给定的,,我们的任务是通过样本寻找一,它以1的概率包含总体X的数学期望。,个区间,,7,一、数学期望的置信区间,设,则随机变量,1、已知2时,的置信区间,令,8,令,这就是说随机区间,它以1的概率包含总体 X的数学期望。,由定义可知,此区间即为的置信区间。,9,这就是说随机区间,置信区间也可简记为,它以1的概率包含总体X的数学期望。,由定义可知,此区间即为的置信区间。,其置信度为 1。,置信下限,置信上限,10,若取,查表得,若由一个样本值算得样本均值的观察值
4、,则得到一个区间,我们称其为置信度为0.95的的置信区间。,其含义是:,若反复抽样多次,每个样本值(n=16)按公式,即,确定一个区间。,11,确定一个区间。,在这么多的区间内包含的占0.95,不包含的占0.05。,本题中,属于那些包含的区间的可信,程度为0.95.,或“该区间包含”这一事实的可信程度,注:的置信水平1的置信区间不唯一。,为0.95.,12,由中心极限定理知,,当 n 充分大时,,无论X服从什么,分布,都近似有,的置信区间是总体,的前提下提出的。,均可看作EX的置信区间。,13,例1,设总体X N(,0.09),有一组样本值:12.6,13.4,12.8,13.2,求参数的置信
5、度为0.95的置信区间.,解,的置信区间为,代入样本值算得,12.706,13.294.,得到的一个区间估计为,注:该区间不一定包含.,有 1=0.95,0=0.3,n=4,14,又如,上例中同样给定,可以取标准正态分布上,分位点z0.04 和 z0.01,则又有,则的置信度为0.95的置信区间为,与上一个置信区间比较,同样是,其区间长度不一样,上例,比此例,短。,15,置信区间短表示估计的精度高,,第一个区间为优,(单峰对称的)。,可见,像 N(0,1)分布那样概率密度,的图形是单峰且对称的情况。,当n固定时以,的区间长度为最短,,我们一般选择它。,若以L为区间长度,则,可见L随 n 的增大
6、而减少(给定时),,有时我们嫌置信度0.95偏低或偏高,,也可采用0.99或,0.9.,对于 1 不同的值,,可以得到不同的置信区间。,16,估计在区间 内.,这里有两个要求:,只依赖于样本的界限(构造统计量),可见,对参数 作区间估计,,就是要设法找出两个,一旦有了样本,就把,2.估计的精度要尽可能的高.如要求区间长度,尽可能短,或能体现该要求的其它准则.,1.要求 很大的可能被包含在区间 内,,就是说,概率,即要求估计尽量可靠.,要尽可能大.,可靠度与精度是一对矛盾,,条件下尽可能提高精度.,一般是在保证可靠度的,17,例2,已知某种油漆的干燥时间X(单位:小时),服从正态分布,其中未知,
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