经济与管理数学概率论与数理统计教学课件作者雷田礼54课件

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1、5.4 利用MATLAB进行区间估计,如果已经知道了一组数据来自正态分布总体,但是不知道正态分布总体的参数。 我们可以利用normfit()命令来完成对总体参数的点估计和区间估计,格式为 mu,sig,muci,sigci=normfit(x,alpha),mu,sig,muci,sigci=normfit(x,alpha),Muci、sigci分别为分布参数 、 的区间估计。,x为向量或者矩阵,为矩阵时是针对矩阵的每一个列向量进行运算的。,alpha为给出的显著水平 (即置信度 ,缺省时默认 ,置信度为95),mu、sig分别为分布参数 、 的点估计值。,a、b、aci、bci分别是均匀分布

2、中参数a,b的点估计及区间估计值。,其它常用分布参数估计的命令还有:,lam,lamci=poissfit(x,alpha) 泊松分布的估计函数,lam、lamci分别是泊松分布中参数 的点估计及区间估计值。,a,b,aci,bci=unifit(x,alpha) 均匀分布的估计函数,p、pci分别是二项分布中参数 的点估计及区间估计值。,lam,lamci=expfit(x,alpha) 指数分布的估计函数,lam、lamci分别是指数分布中参数 的点估计及区间估计值,p,pci=binofit(x,alpha) 二项分布的估计函数,案例5.13 从某超市的货架上随机抽取9包0.5千克装的食

3、糖,实测其重量分别为(单位:千克):0.497,0.506,0.518,0.524,0.488,0.510,0.510,0.515,0.512,从长期的实践中知道,该品牌的食糖重量服从正态分布 。根据数据对总体的均值及标准差进行点估计和区间估计。,解:,在MATLAB命令窗口输入 x=0.497,0.506,0.518,0.524,0.488,0.510,0.510,0.515,0.512; alpha=0.05; mu,sig,muci,sigci=normfit(x,alpha),mu =0.5089,回车键,显示:,sig =0.0109,muci = 0.5005 0.5173,sig

4、ci =0.0073 0.0208,结果显示,总体均值的点估计为0.5089,总体方差为0.109。在95%置信水平下,总体均值的区间估计为(0.5005,0.5173),总体方差的区间估计为 (0.0073,0.0208)。,解:,在MATLAB命令窗口输入 x=99.3,98.7,100.5,101.2,98.3,99.7,102.1,100.5,99.5; alpha=0.05; mu,sig,muci,sigci=normfit(x,alpha),案例5.14 某厂用自动包装机包装糖,每包糖的质量 某日开工后,测得9包糖的重量如下:99.3,98.7,100.5,101.2,98.3,

5、99.7,102.1,100.5,99.5(单位:千克)。分别求总体均值 及方差 的置信度为0.95的置信区间。,mu = 99.9778,回车键,显示:,sig =1.2122,muci = 99.0460 100.9096,sigci =0.8188 2.3223,所以得,总体均值 的置信度为0.95的置信区间为 (99.05,100.91),总体方差 的置信度为0.95的置信区间为(0.81882,2.32232)=(0.67,5.39),案例5.15 对一大批产品进行质量检验时,从100个样本中检得一级品60个,求这批产品的一级品率p的置信区间(设置信度为0.95%)。,解:,在MAT

6、LAB命令窗口输入 R=60;n=100; alpha=0.05; phat,pci=binofit(R,n,alpha),回车键,显示:,phat =0.6000,pci =0.4972 0.6967,一级品率p是二项分布分布 的参数,我们可用二项分布的命令求解。同时,由于样本容量 ,我们还可将总体分布近似看成正态分布。在本例中,我们选用二项分布的命令来求解。,所以的p的置信度为0.95的置信区间为(0.50,0.70)。,案例5.16调查某电话呼叫台的服务情况发现:在随机抽取的200个呼叫中,有40%需要附加服务(如转换分机等),以p表示需附加服务的比例,求出p的置信度为0.95的置信区间。,解:,在MATLAB窗口中输入 R=200*0.4;n=200;alpha=0.05; phat,pci=binofit(R,n,alpha),回车键,显示:,phat =0.4000 ,pci =0.3315 0.4715,总体 服从二项分布 , 参数n200, 。,所以得p的置信度为0.95的置信区间为(0.332,0.472),

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