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1、第 4 章 参数估计,4.1 参数估计的一般问题 4.2 一个总体参数的区间估计 4.3 两个总体参数的区间估计 4.4 样本容量的确定,学习目标,估计量与估计值的概念 点估计与区间估计的区别 评价估计量优良性的标准 一个总体参数的区间估计方法 两个总体参数的区间估计方法 样本容量的确定方法,4.1 参数估计的一般问题,一、估计量与估计值 二、点估计与区间估计 三、评价估计量的标准,估计量与估计值,估计量：用于估计总体参数的随机变量 如样本均值，样本比率、样本方差等 例如: 样本均值就是总体均值 的一个估计量 参数用 表示，估计量用 表示 估计值：估计参数时计算出来的统计量的具体值 如果样本均
2、值 x =80，则80就是的估计值,估计量与估计值 (estimator & estimated value),点估计与区间估计,点估计 (point estimate),用样本的估计量直接作为总体参数的估计值 例如：用样本均值直接作为总体均值的估计 例如：用两个样本均值之差直接作为总体均值之差的估计 没有给出估计值接近总体参数程度的信息 点估计的方法有矩估计法、顺序统计量法、最大似然法、最小二乘法等,区间估计 (interval estimate),在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间由样本统计量加减抽样误差而得到的 根据样本统计量的抽样分布能够对样本统计量与总体参数的接
3、近程度给出一个概率度量 比如，某班级平均分数在7585之间，置信水平是95%,区间估计的图示,将构造置信区间的步骤重复很多次，置信区间包含总体参数真值的次数所占的比率称为置信水平 表示为 (1 - 为是总体参数未在区间内的比率 常用的置信水平值有 99%, 95%, 90% 相应的 为0.01，0.05，0.10,置信水平,由样本统计量所构造的总体参数的估计区间称为置信区间 统计学家在某种程度上确信这个区间会包含真正的总体参数，所以给它取名为置信区间 用一个具体的样本所构造的区间是一个特定的区间，我们无法知道这个样本所产生的区间是否包含总体参数的真值 我们只能是希望这个区间是大量包含总体参数真
4、值的区间中的一个，但它也可能是少数几个不包含参数真值的区间中的一个,置信区间 (confidence interval),影响区间宽度的因素,1. 总体数据的离散程度，用 来测度 样本容量， 3. 置信水平 (1 - )，影响 z 的大小,评价估计量的标准,无偏性 (unbiasedness),无偏性：估计量抽样分布的数学期望等于被 估计的总体参数,有效性 (efficiency),有效性：对同一总体参数的两个无偏点估计 量，有更小标准差的估计量更有效,一致性 (consistency),一致性：随着样本容量的增大，估计量的 值越来越接近被估计的总体参数,4.2 一个总体参数的区间估计,一、总
5、体均值的区间估计 二、总体比率的区间估计 三、总体方差的区间估计,一个总体参数的区间估计,总体均值的区间估计 (大样本),总体均值的区间估计 (大样本),1. 假定条件 总体服从正态分布,且方差() 未知 如果不是正态分布，可由正态分布来近似 (n 30) 使用正态分布统计量 z,总体均值 在1- 置信水平下的置信区间为,总体均值的区间估计 (例题分析),【 例 】一家食品生产企业以生产袋装食品为主，为对产量质量进行监测，企业质检部门经常要进行抽检，以分析每袋重量是否符合要求。现从某天生产的一批食品中随机抽取了25袋，测得每袋重量如下表所示。已知产品重量的分布服从正态分布，且总体标准差为10g
6、。试估计该批产品平均重量的置信区间，置信水平为95%,总体均值的区间估计 (例题分析),解：已知N(，102)，n=25, 1- = 95%，z/2=1.96。根据样本数据计算得： 总体均值在1-置信水平下的置信区间为,该食品平均重量的置信区间为101.44g109.28g,总体均值的区间估计 (例题分析),【例】一家保险公司收集到由36投保个人组成的随机样本，得到每个投保人的年龄(周岁)数据如下表。试建立投保人年龄90%的置信区间,总体均值的区间估计 (例题分析),解：已知n=36, 1- = 90%，z/2=1.645。根据样本数据计算得： 总体均值在1- 置信水平下的置信区间为,投保人平
7、均年龄的置信区间为37.37岁41.63岁,总体均值的区间估计 (小样本),总体均值的区间估计 (小样本),1. 假定条件 总体服从正态分布,且方差() 未知 小样本 (n 30) 使用 t 分布统计量,总体均值 在1-置信水平下的置信区间为,t 分布, t 分布是类似正态分布的一种对称分布，它通常要比正态分布平坦和分散。一个特定的分布依赖于称之为自由度的参数。随着自由度的增大，分布也逐渐趋于正态分布,总体均值的区间估计 (例题分析),【例】已知某种灯泡的寿命服从正态分布，现从一批灯泡中随机抽取16只，测得其使用寿命(小时)如下。建立该批灯泡平均使用寿命95%的置信区间,总体均值的区间估计 (
8、例题分析),解：已知N(，2)，n=16, 1- = 95%，t/2=2.131 根据样本数据计算得： ， 总体均值在1-置信水平下的置信区间为,该种灯泡平均使用寿命的置信区间为1476.8小时1503.2小时,总体比率的区间估计,总体比率的区间估计,1. 假定条件 总体服从二项分布 可以由正态分布来近似 使用正态分布统计量 z,总体比率在1-置信水平下的置信区间为,总体比率的区间估计 (例题分析),【例】某城市想要估计下岗职工中女性所占的比率，随机地抽取了100名下岗职工，其中65人为女性职工。试以95%的置信水平估计该城市下岗职工中女性比率的置信区间,解：已知 n=100，p65% , 1
9、- = 95%，z/2=1.96,该城市下岗职工中女性比率的置信区间为55.65%74.35%,总体方差的区间估计,总体方差的区间估计,1. 估计一个总体的方差或标准差 2. 假设总体服从正态分布 总体方差 2 的点估计量为s2,且,4. 总体方差在1- 置信水平下的置信区间为,总体方差的区间估计 (图示), 2, 21- , 2 ,总体方差 1- 的置信区间,自由度为n-1的2分布,总体方差的区间估计 (例题分析),【例】一家食品生产企业以生产袋装食品为主，现从某天生产的一批食品中随机抽取了25袋，测得每袋重量如下表所示。已知产品重量的分布服从正态分布。以95%的置信水平建立该种食品重量方差
10、的置信区间,总体方差的区间估计 (例题分析),解:已知n25，1-95% ,根据样本数据计算得 s2 =93.21 2置信度为95%的置信区间为,该企业生产的食品总体重量标准差的的置信区 间为7.54g13.43g,4.3 两个总体参数的区间估计,一、两个总体均值之差的区间估计 二、两个总体比率之差的区间估计 三、两个总体方差比的区间估计,两个总体参数的区间估计,两个总体均值之差的区间估计 (独立大样本),两个总体均值之差的估计 (大样本),1. 假定条件 两个总体都服从正态分布，1、 2已知 若不是正态分布, 可以用正态分布来近似(n130和n230) 两个样本是独立的随机样本 使用正态分布
11、统计量 z,两个总体均值之差的估计 (大样本),1. 1， 2已知时，两个总体均值之差1-2在1- 置信水平下的置信区间为,1、 2未知时，两个总体均值之差1-2在1- 置信水平下的置信区间为,两个总体均值之差的估计 (例题分析),【例】某地区教育委员会想估计两所中学的学生高考时的英语平均分数之差，为此在两所中学独立抽取两个随机样本，有关数据如右表 。建立两所中学高考英语平均分数之差95%的置信区间,English,两个总体均值之差的估计 (例题分析),解: 两个总体均值之差在1-置信水平下的置信区间为,两所中学高考英语平均分数之差的置信区间为 5.03分10.97分,两个总体均值之差的区间估
12、计 (独立小样本),两个总体均值之差的估计 (小样本: 12= 22 ),1. 假定条件 两个总体都服从正态分布 两个总体方差未知但相等：1=2 两个独立的小样本(n130和n230) 总体方差的合并估计量,估计量x1-x2的抽样标准差,两个总体均值之差的估计 (小样本: 12=22 ),两个样本均值之差的标准化,两个总体均值之差1-2在1- 置信水平下的置信区间为,两个总体均值之差的估计 (例题分析),【例】为估计两种方法组装产品所需时间的差异，分别对两种不同的组装方法各随机安排12名工人，每个工人组装一件产品所需的时间（分钟）下如表。假定两种方法组装产品的时间服从正态分布，且方差相等。试以
13、95%的置信水平建立两种方法组装产品所需平均时间差值的置信区间,两个总体均值之差的估计 (例题分析),解: 根据样本数据计算得 合并估计量为：,两种方法组装产品所需平均时间之差的置信区间为 0.14分钟7.26分钟,两个总体均值之差的估计 (小样本: 12 22 ),1. 假定条件 两个总体都服从正态分布 两个总体方差未知且不相等：12 两个独立的小样本(n130和n230) 使用统计量,两个总体均值之差的估计 (小样本: 1222 ),两个总体均值之差1-2在1- 置信水平下的置信区间为,两个总体均值之差的估计 (例题分析),【例】沿用前例。假定第一种方法随机安排12名工人，第二种方法随机安
14、排名工人，即n1=12，n2=8 ，所得的有关数据如表。假定两种方法组装产品的时间服从正态分布，且方差不相等。以95%的置信水平建立两种方法组装产品所需平均时间差值的置信区间,两个总体均值之差的估计 (例题分析),解: 根据样本数据计算得 自由度为：,两种方法组装产品所需平均时间之差的置信区间为 0.192分钟9.058分钟,两个总体均值之差的区间估计 (匹配样本),两个总体均值之差的估计 (匹配大样本),假定条件 两个匹配的大样本(n1 30和n2 30) 两个总体各观察值的配对差服从正态分布 两个总体均值之差d =1-2在1- 置信水平下的置信区间为,两个总体均值之差的估计 (匹配小样本)
15、,假定条件 两个匹配的大样本(n1 30和n2 30) 两个总体各观察值的配对差服从正态分布 两个总体均值之差d=1-2在1- 置信水平下的置信区间为,两个总体均值之差的估计 (例题分析),【例】由10名学生组成一个随机样本，让他们分别采用A和B两套试卷进行测试，结果如下表 。试建立两种试卷分数之差d=1-2 95%的置信区间,STATISTICS,两个总体均值之差的估计 (例题分析),解: 根据样本数据计算得,两种试卷所产生的分数之差的置信区间为6.33分 15.67分,两个总体比率之差的区间估计,1. 假定条件 两个总体服从二项分布 可以用正态分布来近似 两个样本是独立的 2. 两个总体比
16、率之差1- 2在1- 置信水平下的置信区间为,两个总体比率之差的区间估计,两个总体比率之差的估计 (例题分析),【例】在某个电视节目的收视率调查中，农村随机调查了400人，有32%的人收看了该节目；城市随机调查了500人，有45%的人收看了该节目。试以90%的置信水平估计城市与农村收视率差别的置信区间,两个总体比率之差的估计 (例题分析),解: 已知 n1=500 ，n2=400， p1=45%， p2=32%， 1- =95%， z/2=1.96 1- 2置信度为95%的置信区间为,城市与农村收视率差值的置信区间为6.68%19.32%,两个总体方差比的区间估计,两个总体方差比的区间估计,1. 比较两个总体的方差比
