置信区间原理及单正态总体
《应用统计学》第6章:置信区间估计

20
课堂练习2:
某车床加工的缸套外径尺寸 X~N( μ, σ 2 ),
下面是随机测得的10个加工后的缸套外径尺 寸(mm),
90.01,90.01,90.02,90.03,89.99
8x9.9980,.00819.97,S 2900.0.001,859302 .01,89.99
的样本, X 和 S2 分别为样本均值和样本方差。
可以证明:
t X ~
S/ n
t(n-1)
因此,对给定的置信度 1-,有
P{t /2 (n 1)
X
S/ n
t / 2 (n 1)}
1
即 P{X t /2(n 1)S / n X t /2(n 1)S / n} 1
由此可得 的置信度为 1- 的置信区间为
可用 Excel 的统计函数 TINV 返回 t (n)。 语法规则如下:
格式:TINV( 2 , n )
功能:返回 t (n)的值。
说明:TINV(, n )返回的是 t/2(n)的值。
17
4. 未知时总体均值 μ 的区间
估计
设总体 X~N( μ, σ 2 ), X1, X2, ···, Xn 为 X 的容量为 n
/2=0.025, n=10, 查表得 t0.025(9)=2.2622
d t /2(n 1)S / n 2.2622 196 .5 / 10 140.6
故所求 的 95% 置信区间为
(x d, x d) (1282.5, 1563.7)
可用 Excel 的【工具】→“数据分析”→“描述统 计”
第6章 置信区间估计
本章教学目标: (1) 单个正态总体均值和方差的区间估计。 (2) 总体比例的区间估计。 (3) 均值和比例置信区间估计中的样本容量
正态分布总体 总体均值已知 方差的置信区间

正态分布总体总体均值已知方差的置信区间【文章开头】一、引言在统计学中,正态分布总体是相当常见的一种总体类型。
当我们需要对一个正态分布总体的总体均值进行推断时,有时候我们会面临到总体均值已知,但方差未知的情况。
对于这样的情况,我们可以使用置信区间来进行推断。
二、什么是置信区间?置信区间是指在统计推断中,对总体参数的估计范围。
通常,我们会给出一个置信水平,比如95%的置信水平,表示对总体参数的估计有95%的把握是正确的。
置信区间由一个下限和一个上限组成,表示总体参数可能落在这个范围内的概率。
三、正态分布总体的总体均值已知的情况下,方差的置信区间如何计算?当正态分布总体的总体均值已知时,我们可以使用样本标准差来作为总体方差的估计。
我们可以利用样本大小、置信水平和样本标准差来计算方差的置信区间。
四、计算步骤1. 收集样本数据:从正态分布总体中随机抽取样本,并记录样本数据。
2. 计算样本标准差:利用样本数据计算样本标准差。
样本标准差是总体方差的一个无偏估计。
3. 确定置信水平:根据需要的置信水平,确定置信水平对应的临界值。
临界值可以从统计表中查找。
4. 计算置信区间:利用样本大小、样本标准差和置信水平的临界值,计算方差的置信区间。
五、示例假设我们想研究某种药物对血压的影响。
我们从正态分布的总体中随机抽取了100个样本,并记录了每个样本的血压数据。
我们已知总体均值为120,方差未知。
现在,我们想要计算方差的95%置信区间。
1. 收集样本数据:从正态分布总体中随机抽取100个样本,并记录血压数据。
2. 计算样本标准差:利用样本数据计算样本标准差。
假设计算得到样本标准差为10。
3. 确定置信水平:我们希望得到95%的置信区间,因此置信水平为0.95。
4. 计算置信区间:根据样本大小100,样本标准差10,和置信水平0.95的临界值,我们可以计算得到方差的置信区间。
【文章主体】六、方差的置信区间是如何帮助我们进行推断的?方差的置信区间为我们提供了一个总体参数可能的取值范围。
7.4 正态总体的置信区间

课堂练习
随机地取炮弹 10 发做试验,得炮口速度 的标准差 s 11( m s ) , 炮口速度服从正态分布 . 求这种炮弹的炮口速度的标准差 σ 的置信水 平为0.95 的置信区间.
随机地取炮弹 10 发做试验,得炮口速度的 标准差 s 11( m s ) , 炮口速度服从正态分布. 求这 种炮弹的炮口速度的标准差 σ 的置信水平为0.95 的置信区间.
( xi ) i 1 2 ( n) 1 2
n 2
这里
χ
2 0.025
α 2 0.025,1 α 2 0.975, n 1 9,
2 χ (9) 19.023, 0.975 (9) 2.700, s 11.
于是得到 σ的置信水平为 0.95 的置信区间为
( n 1s
2 χα 2 ( n 1)
,
n 1s χ12 α 2 ( n 1)
对给定的置信水平
1,
2
查标准正态分布表得 u
,
X 使 P {| | u 2 } 1 n
从中解得
P{ X
n
u 2 X
n
u 2 } 1
P{ X z X z } n n 1
2 2
则的一个置信度为1- 的 置信区间为
2 2
σ2
μ未知
n ( xi ) 2 i 1 , 2 ( n) 2
(n 1)S 2 ~ (n 1) 2
2
(n 1) S 2 (n 1) S 2 2 , 2 (n 1) (n 1) 1 2 2
给定置信度1-, X1, X2,…, Xn是来自N(,2)的样本,
7.4单正态总体下未知参数的置信区间 课件- 《概率论与数理统计(第2版)》同步教学(人民邮电版)

2 的无偏估计为 ˆ 2
1 n
n i 1
X
2 i
2 ,
取 a b 满足
G ˆ 2, 2
1
2
n
(Xi
i 1
)2
~
2 n
P
a
1
2
n
(Xi
i1
)2
b
1
二、方差的置信区间
取
a
2 2
n,b
2 12
n
此时,对应的 2 的双侧1 置信区间为:
n
X
i
2
n
X
i
2
i1
, i1
.
第7章 参数估计
1
07
参数估计
目录/Contents
第7章 参数估计
2
7.1 点估计
7.2 点估计的良好性评判标准
7.3 置信区间
7.4 单正态总体下未知参数的置信区间
7.5
两个正态总体下未知参数的置信区间
目录/Contents
第7章 参数估计
3
7.4 单正态总体下未知参数的置信区间
一、均值的置信区间 二、方差的置信区间
故 的双侧 0.95 置信区间的观测值为[1485.69,1514.31] .
二、方差的置信区间
第7章 参数估计
12
1
期望 已知, 方差 2的双侧置信区间;
2
期望 未知, 方差 2的双侧置信区间.
二、方差的置信区间
第7章 参数估计
13
(1)期望 已知, 方差 2 的双侧置信区间
当 已知时,
0.95 的双侧置信区间.
解 由题设条件知 n 10, 0.05, x 1500, s 20, 查表得
正态近似法估计总体率的置信区间

正态近似法估计总体率的置信区间正态近似法估计总体率的置信区间【导语】在统计学中,我们常常需要估计总体参数,如总体率或总体均值。
为了对估计结果的准确性进行评估,我们需要计算出一个置信区间。
本文将介绍一种常用的方法——正态近似法,用于估计总体率的置信区间。
通过掌握这种方法,我们能够更好地理解和解释样本数据,并对总体参数进行准确的推断。
【1. 介绍】总体率是指在总体中具有某一属性的个体所占的比例。
我们想要了解某种药物的治愈率,即可以使用总体率的估计方法。
一般情况下,我们无法直接获得总体所有个体的信息,因此需要通过从总体中抽取样本来进行估计。
【2. 正态近似法的基本原理】正态近似法是一种常用的估计总体率置信区间的方法。
其基本原理是假设样本中符合某个二项分布,然后根据中心极限定理,利用正态分布来近似这个二项分布,从而得到总体率的置信区间。
【3. 置信区间的计算】在正态近似法中,首先需要确定样本中符合二项分布的事件发生的概率p。
我们可以根据样本的大小n和事件发生的次数k,来估计总体率的点估计p̂(即k/n)。
接下来,我们需要计算标准误差(Standard Error),表示估计值p̂的不确定性。
标准误差的计算可以使用以下公式:SE = sqrt((p̂*(1-p̂))/n)。
我们使用标准正态分布的分位点来确定置信水平对应的临界值。
常见的置信水平有95%和99%,对应的临界值分别为1.96和2.58。
我们可以使用以下公式计算置信区间的下限和上限:下限 = p̂ - (临界值 * SE)上限 = p̂ + (临界值 * SE)【4. 实例分析】为了更好地理解正态近似法估计总体率的置信区间,我们以一个实例进行分析。
假设某医院对200个患者随机进行了调查,统计发现其中有50个患者生完孩子后没有产生并发症。
现在,我们想要估计该医院产生并发症的总体率,并给出其置信区间。
根据上述计算步骤,我们可以得到以下结果:- 点估计p̂ = 50/200 = 0.25- 标准误差SE = sqrt((0.25*(1-0.25))/200) ≈ 0.030- 临界值(95%置信水平) ≈ 1.96- 置信区间下限≈ 0.25 - (1.96 * 0.030) ≈ 0.19- 置信区间上限≈ 0.25 + (1.96 * 0.030) ≈ 0.31我们可以得出结论:该医院产生并发症的总体率的置信区间为[0.19, 0.31],置信水平为95%。
置信区间知识

s125 试由试验结果求EX的置信水平为99%的近似置信
区间
解 由题设x17.84 s125 n100 给定001
查附表u/22.56 计算可得
x u /2
s 17.840.32 n
故的置信水平为99%的近似置信区间为(1752 1816)
由
P12 / 2(2n)
2n
X
2/2(2n)
1
经不等式变形得
P
2nX
2/2(2n)
2nX
2 1
/2(2n)
1
于是
2nX
2/2(2n)
,
2nX
2 1
/2(2n)
为所求置信区间
11
三、正态总体参数的置信区间
1 均值的置信区间 (1)方差 2已知的情形
根据例512 在 2已知的条件下 的1置信区间为
T X
S/ n
渐近服从N(0 1) 于是的近似置信区间为
X u/2
S n
,
X
u /2
S n
26
例519 某厂新研究开发了某类设备所需的关键部件,
现无法确定此部件的的连续使用寿命X(单位 kh)所服从的
分布类型 通过加速失效试验法 测试100个此类部件的连
续使用寿命 测得样本平均值为x17.84 样本标准差为
P|
Xp p(1 p)/n
|
u
/
2
1
经不等式变形得 P{ap2bpc0}1 其中
a n(u/2)2 b 2nX (u/2)2 c n(X )2
又由a0知ap2bpc0等价于p1pp2 其中
p1
1 2a
(b
b2
4ac
数理统计实验--单正态总体的置信区间
3.培养同学们的动手操作能力;
4.学会理论知识与实践相结合;
5.活用计算机EXCEL处理学习中的问题,提高实际应用能力。
二、
计算机EXCEL软件
三、
(一)
本文主要通过利用计算机EXCEL软件做出正态总体的置信区间,分别是:
1.单正态总体均值(方差已知)的置信区间;
2.单正态总体均值(方差未知)的置信区间;
3.单正态总体方差的置信区间;
4.双正态总体均值差(方差已知)的置信区间;
5.双正态总体均值差(方差未知但相等)的置信区间;
6.双正态总体方差比的置信区间。
(二)
1.
1)总体标准差 已知,求总体均值 的1- 置信区间
a)在合适的单元格输入基本数据
b)通过公式编辑器输入置信区间公式,调整形状样式并将其放入合适的位置,公式如图:
数理统计实验
单正态总体的置信区间
院(系):
班 级:
成 员:
成 员:
成 员:
指导老师:
日 期:
一、
(一)
1.计算样本数据总体均值 的置信区间;
2.计算样本数据总体方差 的置信区间;
3.计算样本数据两总体方差比的置信区间;
4.计算样本数据两总体均值差的置信区间。
(二)
1.要求同学们熟悉运用EXCEL软件;
c)在C6,C7单元格分别输入“ ”“ ”,选中D6单元格插入公式“ ”
d)相似地,在D8中插入公式“ ”,F8中输入“ ”,C9中输入“ ”
e)在E9,F9单元格中分别输入置信区间两端值的公式“ ”“ ”
并调整)相似地,输入 值 值,在D16中输入公式求
在统计学实验学习中,通过实验操作可使我们加深对理论知识的理解,学习和掌握统计学的基本方法,并能进一步熟悉和掌握EXCEL的操作方法,培养我们分析和解决实际问题的基本技能,提高我们的综合素质。在实验过程中,首先就是对统计数据的输入与分析了。按Excel对输入数据的要求将数据正确输入的过程并不轻松,既要细心又要用心。不仅仅是仔细的输入一组数据就可以,还要考虑到整个数据模型的要求,合理而正确的分配和输入数据,其次就是公式的输入。
置信区间的基本原理
置信区间的基本原理
置信区间是一种用于估计总体参数的区间范围。
它基于样本数据,并考虑了抽样误差的影响,以提供一个概率范围,使得总体参数在该范围内的可能性较高。
置信区间的基本原理可以通过以下几个要点来理解:
1. 抽样误差:由于抽样是从总体中随机选择的一部分进行观察,因此样本的特征可能与总体的特征有所不同。
这种差异被称为抽样误差。
2. 置信水平:置信水平是指我们对于估计的总体参数落在置信区间内的信心程度。
通常用一个百分比表示,例如 95%的置信水平意味着我们有 95%的信心认为总体参数位于置信区间内。
3. 中心极限定理:中心极限定理指出,当样本大小足够大时,样本均值的分布近似于正态分布。
正态分布是一种钟形曲线,它具有均值和标准差两个参数。
4. 计算置信区间:根据样本数据和所选择的置信水平,可以使用统计方法计算出置信区间的上限和下限。
置信区间的计算通常涉及到样本均值、标准误差和置信水平等参数。
5. 解释置信区间:置信区间提供了一个范围,我们可以说在该范围内包含了总体参数的可能性较高。
例如,如果计算得到的置信区间为 [a, b],那么我们可以说有 95%的置信水平下,总体参数位于 a 和 b 之间。
置信区间的基本原理是基于抽样误差和概率的概念,通过样本数据来估计总体参数的范围。
它提供了一种量化不确定性的方式,帮助我们更准确地理解和描述总体参数的可能取值。
《数理统计》第6章§4正态总体的置信区间
区间。
其他非正态分布的影响
03
非正态分布可能导致置信区间的形状和范围与正态分
布不同,需要特别注意。
05
置信区间的应用实例
金融数据的置信区间分析
股票价格的预测
通过分析历史股票价格数据,利 用正态总体置信区间估计股票价 格的未来走势,为投资者提供参 考。
总体方差的置信区间
总结词
总体方差的置信区间是用来估计未知的总体 方差的一个区间范围,基于样本方差和自由 度。
详细描述
在正态分布的假设下,总体方差的置信区间 可以通过样本方差和自由度计算得出。具体 来说,对于给定的置信水平(如95%),我 们可以使用以下公式来计算总体方差的置信 区间:$left(frac{text{样本方差}}{text{自由 度}} pm text{统计量}right)^2$,其中统计量
许多自然现象的观测数据都服从或近似服从 正态分布,如人的身高、考试分数等。
假设检验
在许多统计假设检验中,正态分布是重要的 理论基础。
参数估计
利用正态分布的性质进行参数的点估计和区 间估计,如均值和方差的估计。
线性回归分析
在回归分析中,正态分布用于解释因变量的 变异和建立预测模型。
02
置信区间的概念
流行病学研究
在流行病学研究中,利用置信区间分析疾病发病率 、患病率等指标,为制定公共卫生政策提供依据。
诊断试验评价
在评价诊断试验的性能时,使用置信区间分 析试验结果的准确性,为医生提供可靠的诊 断依据。
市场调查数据的置信区间分析
市场份额预测
通过对市场调查数据进行置信区间分析,预测产品在市场 中的份额和潜在增长空间。
单个正态总体期望与反差的1-a置信区间(小结)
下页 结束
n ( xi )2 i 1 , 2 ( n) 2
( xi ) i 1 2 ( n) 1 2
n 2
首页
上页
返回
6x 3 ( x ),0 x 1.设总体X的概率密度为f ( x , ) , 其它 0 ˆ. X 1, X n是来自总体的简单随机样本,(1)试求的矩估计 2 ˆ ˆ (2)求 的方差D (1) 2 X (2) D( )
首页
上页
返回
下页
结束
5 设由来自正态总体X ~ N ( ,0.92 )容量为9的简单随 机样本,得样本均值 X 5,则未知参数的置信度为 0.95的置信区间是
X U 2
(4.412, 5.588) n
6.假设正态总体N ( , 2 )的期望已知,X 1 , X 2 , X n 是总体的样本,试求方差 2的(1 )置信区间.
4.设岩石密度的测量误差服从正态分布,做9次测量,得 样本方差为11,试求测量误差的方差 2的90%置信区间. [5.67, 32.23]
2 2 ( n 1) S 2 ( n 1) S ( n 1) S 2 ~ ( n 1); 2 , 2 2 ( n 1) ( n 1) 1 2 2
1 n 2 试求的极大似然估计量. Xi n i 1 n n
L f ( xi , )
i 1 首页
x1 xn
i 1 上页
2n 返回
exp{
下页
x 21 x 2 n
2 结束
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
为 (1)
(2)
15.1 若
若
22,未=10知4.0.86,求,, 求15.的2的,置置1信4信.9区区,间间1X4.6tX2, 置n均15信u为.112水0Sn.9n平, X5,
Xtnu
22
1nSn
(3) 求方差 2的置信区间.
解
(1) 2
u
0.06,n 6, x
u0.025 1.96
1 6
10 反复抽样多次(各次的样本容量相同),得到多个区间
其中包含真值的约占100(1 )%,不包含的约占 100%.
20 置信区间不唯一.
U ~ N(0,1), P{|U | } 0.95
,
P1 U 2 0.95 1, 2
30 反映了估计的可靠度 ,即 越小, 越可靠.
越小, 1- 越大, 估计的可靠度越高.
n
16
2
(2) 欲使 1,即 2 u 1,有 n (2u )2
n 2
2
(22 1.645)2 43
故样本容量n至少为43.
(2) 2为未知, 估计 选择有无 2的统计量
条 件 使用的统计量 统计量
置信区间
服从的分布
ห้องสมุดไป่ตู้
(1) 2已知
U
X
n
U ~ N( 0,1 )
X u
2
n
,X
u
2
n
(3)查表得
2 0.025
(5)
12.833,
02975(5) 0.831
得 2 的置信区间为
5 s2
( 02.025(5) ,
5 s2
02.975(5)
)
( 0.0199,
0.3069 )
Ex.假设人的身高服从正态分布.今从高三毕业班中随机抽查十名女 生,测其身高如下:
162, 159.5, 168,160, 157, 162, 163.4, 158.5, 170.3, 166 (单位:厘米)求高三女 生身高EX的0.95的置信区间.
为其一个样本.
(1) 当n 16时,试求置信水平为0.9的的置信区间的长度;
(2) n多大才能使的90%的长度不超过1?
解 (1) 2, n 16, 查表得 u u0.05 1.645,
2
的 置信区间为 X u , X u .
n 2
n
2
区间长度为 2 u 2 1.645 2 1.645.
n 10, x 162.67
s2
1 9
10 i 1
xi2
10 x 2
18.43
0.05 t (9) 2.262
2
EX 的置信水平为0.95的置信区间(159.60,165.74).
1.估计 P145
条 件 使用的统计量 统计量 服从的分布
置信区间
(1) 2已知
U
X
n
U ~ N( 0,1 )
(估计 or 2,已知or未知,置信水平?)
2.确定适当的公式; 3.计算x or s2,代入公式得置信区间.
四、大样本情形的渐近置信区间
若总体 X 的分布未知, 但样本容量很大,
由中心极限定理, 可近似地视
X
~
N(,
2
)
n
思考题
从某超市一年来的发票存根中随即抽取26张,算得平均金额 为78.5元,样本标准差为20元,假设发票金额服从正态分布, 则该超市一年来发票平均金额的90%的置信区间为 _________.
习惯上仍取对称的分位点来
确定置信区间(如图).
(n 1)S 2 (n 1)S 2
例5
(续例4)
求例4中总体方差
2
和
2
2
(n
1)
,
2 1 2
(n
1)
.
标准差 的 置信水平为 0.95 的置信区间.
解 此时,未知, n 12, 0.05, x 502.92, s2 152.52,
是
X
的无~偏N估(0计明,1),确, X问~题N置,是(信求,水n什2平)么, 是参多数少的?置信区间?
/ n
寻找未知参数的
一个良好估计.
寻找一个待估参数和 估计量的函数 ,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.
例1 设 X1, X 2,, X n 是来自正态总体 N (, 2 ) 的样本, 其中 2 为已知, 为未知, 求 的置信度
n 2
n
2
解 10, n 12, 计算得 x 502.92,
(1) 当 0.10 时, 查表得 u u0.05 1.645,
附表2-1
x
n
u
2
502.92
10
2
1.645 498.17,
12
x
n
u
2
502.92
10 1.645 507.67, 12
即 的 90% 的置信区间为 (498.17, 507.67).
(2) 2 未知
T X
S n
T ~ t( n1)
X
t
2
n
1
S n
,
X
t
2
n
1
S n
X ~ N(, 2)
n
X
~
N
(0,1)
n
(n
1)S 2
2
~
2(n
1)
X ~ t(n 1)
S n
定理6.3
例4 包糖机某日开工包了12包糖,称得质量(单位:克)
分别为506,500,495,488,504,486,505,
6 i1
xi
14.95
2
的置信区间为 ( 14.95 1.96 0.1 , 14.95 1.96 0.1 )
( 14.75, 15.15 )
(2)s2
1( 5
6 i 1
xi2
6x2)
0.051.
s 0.226
查表 t0.025(5) 2.5706
2 0.06,n 6,
x
1 6
X u
2
n
,
X
u
2
n
(2) 2 未知
2.估计 2
未知
T X
S n
2
(n
1)S 2
2
T ~ t( n1)
X
t
2
n
1
S n
,
X
t n
2
1
S n
2
~ 2(n 1)
(n 1)S 2 (n 1)S 2
2
2
(n
1)
,
2 1 2
(n
1)
三、求置信区间的一般步骤(共4步)
1.明确问题;
为0.95. (设 n = 5 )
Xi ~ N ,
1
(2) X
~
N
,
1 5
X ~ N 0,
1 5
1
P{ X a} 0.95
Xi ~ N ,
1 X ~ N ,
(3)
1 5
X ~ N 0,
1 5
1
P{ X a} 0.95 P{ a X a } 0.95
0(
a 1
) 0(
5
a 1
) 0.95
2(0
5
a ) 1 0.95 1
5
a 1
1.96 即 P{X a X a} 0.95
5
(4) P X 1.96
1 5
X
1.96
1 5
0.95
称随机区间
X 1.96
1 5
,
X 1.96
1 5
为未知参数 的置信水平为0.95的置信区间.
引例 已知 X ~ N ( ,1),
的无偏、有效点估计为 X
常数
随机变量
不同样本算得的 的估计值不同,
根据所给的样本确定一个随机区间, 使其包含参数
真值的概(率1)明达确到问指题定,的是要求求什.么参数的置信区间的? 真值
置信水平
置信水平是多少[?• ]
引例中,要找一个区间,使其包含 的真值的概率
置信区间
真值的“区间估计”问题 在一定的置信水平要求下,求真值的置信区间问题.
本节知识要点:
1.了解区间估计的概念及置信区间、置信水平的概率意义; 2. 熟练求解单个正态总体的均值和方差的置信区间.
一、置信区间
1.Def .设为总体X的一个未知参数, 对给定 (0 1),
若由样本X1, X2 ,, Xn 确定的两个统计量
2 1
/
2
(n
1)
1
,
P{a u b} 1 . P{u a} P{u b}
2
P{X } 为X水平的上侧分位数
标准正态分布的
上 分位数 u
自由度为n的
2分布的上
分位数
2
(
n)
在密度函数对称时, 如 正态分布和 t分布,取 u 2和t 2;
在密度函数不对称时, 如 2 分布和F分布,
附表5-2
于是
t (n 1)
2
s n
152.52 2.201 7.85, 12
得的 95%的置信区间 (495.07, 510.77).
0.15
2. 方差 2 的置信区间 为未知,0.125
0.1
方差 2 的置信水平为 1 的置信区间0.075
2
P187
(n 1)S 2 (n 1)S 2
查
2 (n
1)
分布表可知
:
2 0.025
(11)