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1、第四节 区间估计,置信区间定义 置信区间的求法 单侧置信区间 小结,引言,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. 区间估计正好弥补了点估计的这个缺陷 .,引例 设某厂生产的灯泡使用寿命XN（，1002），现 随机抽取5只，测量其寿命如下：1455，1502，1370， 1610，1430，则该厂灯泡的平均使用寿命的点估计值为,可以认为该种灯泡的使用寿命在1473.4个单位时间左右。,因此我们自然希望能确定一个区间，使我们能以比较高的可靠程度相信它包含真参数值.,区间估
2、计,但范围有多大呢？又有多大的可能性在这“左右”呢？,一、 置信区间定义,这里有两个要求:,可见，,对参数 作区间估计，就是要设法找出两个 只依赖于样本的界限(构造统计量).,一旦有了样本，就把 估计在区间 内 .,可靠度与精度是一对矛盾，一般是 在保证可靠度的条件下尽可能提高 精度.,二点说明,通常，采用95%的置信度，有时也取99%或90%,2、不同的置信水平，参数的置信区间不同。,求置信区间的一般步骤如下:,1. 明确问题, 是求什么参数的置信区间?,置信水平 是多少?,2. 寻找参数 的一个良好的点估计 T(X1,X2,Xn),3. 寻找一个待估参数 和估计量 T 的函数 U(T, )
3、,且其分布为已知.,二、置信区间的求法,于是 就是 的100( )的置信区间., N(0, 1),选 的点估计为 ,明确问题,是求什么 参数的置信区间? 置信水平是多少？,解,寻找一个待估参数和 统计量的函数 ，要求 其分布为已知.,有了分布，就可以求出 U取值于任意区间的概率.,对给定的置信水平,查正态分布表得,对于给定的置信水平, 根据U的分布，确定一 个区间, 使得U取值于该区间的概率为置信水平.,使,从中解得,对给定的置信水平,查正态分布表得,使,也可简记为,于是所求 的 置信区间为,可见，确定区间估计很关键的是要寻找一个 待估参数 和估计量T 的函数U(T, ), 且U(T, ) 的
4、分布为已知, 不依赖于任何未知参数 .,而这与总体分布有关，所以，总体分布的形式是 否已知，是怎样的类型，至关重要.,从例1解题的过程,正态总体均值和方差的区间估计,下节主要内容：,三、单侧置信区间,上述置信区间中置信限都是双侧的，但对于有些实际问题，人们关心的只是参数在一个方向的界限.,例如对于设备、元件的使用寿命来说，平均寿命过长没什么问题，过短就有问题了.,这时, 可将置信上限取为+ ，而只着眼于置信下限 ，这样求得的置信区间叫单侧置信区间.,于是引入单侧置信区间和置信限的定义：,设灯泡寿命服从正态分布. 求灯泡寿命均值 的置信水平为0.95的单侧置信下限.,例2 从一批灯泡中随机抽取5只作寿命试验，测得寿命X（单位：小时）如下：,1050，1100，1120，1250，1280,方差 未知,解 的点估计取为样本均值 ,对给定的置信水平 ，确定分位点,使,即,于是得到 的置信水平为 的单侧置信区间为,将样本值代入得,的置信水平为0.95的单侧置信下限是,1065小时,的置信水平为 的单侧置信下限为,即,同学们可通过练习，掌握各种求未知参数的 置信区间的具体方法.,这一讲，我们介绍了区间估计.,三、小结,
