概率论与数理统计课件-11

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简化数据结构,解释变量间的关系。
操作步骤
计算相关系数矩阵、求特征值和特征 向量、确定主成分个数。
实例
分析消费者对不同品牌手机的偏好。
聚类分析
聚类分析
常见方法
目的
实例
将类似的对象归为同一 组,即“簇”,不同簇
的对象尽可能不同。
层次聚类、K均值聚类、 DBSCAN等。
揭示数据的内在结构, 用于分类、猜测和决策
用数学符号表示一个随机实验的结果 。
随机变量可以取到任何实数值,且取 每个结果的概率为一个确定的函数。
离散型随机变量
随机变量可以取到所有可能的结果, 且取每个结果的概率为一个确定的数 。
随机变量的函数变换
线性变换
对于随机变量X和常数a、b,有 aX+b的散布与X的散布不同。
非线性变换
对于随机变量X和函数g(x),g(X)的散 布与X的散布不同。
置信区间
根据样本数据对总体参数进行估计的一个范围,表示我们对 估计的可靠程度。
假设检验与置信水平
假设检验
通过样本数据对总体参数或散布进行 假设,然后根据检验结果判断假设是 否成立。
置信水平
假设检验中,我们相信结论正确的概 率,通常表示为百分比。
05 数理统计的应用
方差分析
方差分析(ANOVA)
随机进程在通讯、气象、物理等领域有广泛应用。
马尔科夫链蒙特卡洛方法
01
马尔科夫链蒙特卡洛方法是一种 基于蒙特卡洛模拟的统计推断方 法,通过构造一个马尔科夫链来 到达近似求解复杂问题的目的。
02
马尔科夫链蒙特卡洛方法在许多 领域都有应用,如物理学、化学 、经济学等。
04 数理统计基础
样本与样本空间

概率论与数理统计ppt课件

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04
理解基本概念和原理
做大量练习题,培养解题能力
05
06
阅读相关书籍和论文,拓宽知识面
02
概率论基础
概率的基本概念
试验
一个具有有限个或无限个 可能结果的随机试验。
事件
试验中的某些结果的总称 。
概率
衡量事件发生可能性的数 值,通常表示为0到1之间 的实数。
必然事件
概率等于1的事件。
不可能事件
概率等于0的事件。
01 点估计
用样本统计量估计总体参数,如用样本均值估计 总体均值。
02 区间估计
给出总体参数的估计区间,如95%置信区间。
03 估计量的性质
无偏性、有效性和一致性。
假设检验
假设检验的基本思想
先假设总体参数具有某种 特性,然后通过样本信息 来判断这个假设是否合理 。
双侧检验
当需要判断两个假设是否 相等时,如总体均值是否 等于某个值。
连续型随机变量
取值无限的随机变 量。
方差
衡量随机变量取值 分散程度的数值。
03
数理统计基础
总体与样本
总体
研究对象的全体。
抽样方法
简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等。
样本
从总体中随机抽取的一部分个体,用于估 计和推断总体的特性。
样本大小
样本中包含的个体数量,需要根据研究目 的和资源来确定。
参数估计
单因素方差分析
单因素方差分析的定义
单因素方差分析是方差分析的一种形式,它只涉及一个实验因素。通过对不同组的均值进行比 较,可以确定这个因素对实验结果的影响是否显著。
单因素方差分析的步骤
单因素方差分析通常包括以下步骤:首先,对实验数据进行分组;其次,计算每组的均值;接 着,计算总的均值和总的变异性;然后,计算组间变异性和组内变异性;最后,通过比较这两 种变异,得出因素的显著性。

概率论与数理统计课件(PPT)

概率论与数理统计课件(PPT)
随机现象:不确定性与统计规律性
概率论——研究和揭示随机现象 的统计规律性的科学
目录
• • • • • • 第一章 随机事件及其概率 第二章 随机变量 第三章 随机变量的数字特征 第四章 样本及抽样分布 第五章 参数估计 第六章 假设检验
第一章 随机事件及其概率
• 随机事件及其运算 • 概率的定义及其运算 • 条件概率 • 事件的独立性
注意到不论是对概率的直观理 解,还是频率定义方式,作为事件 的概率,都应具有前述三条基本性 质,在数学上,我们就可以从这些 性质出发,给出概率的公理化定义
1.定义(p8) 若对随机试验E所对应的样本空间中 的每一事件A,均赋予一实数P(A),集合函数
P(A)满足条件:
(1) P(A) ≥0;
(2) P()=1;
历史上曾有人做过试验,试图证明抛掷匀质硬币时 ,出现正反面的机会均等。
实验者
De Morgan Buffon K. Pearson K. Pearson
n
2048 4040 12000 24000
nH
1061 2048 6019 12012
fn(H)
0.5181 0.5069 0.5016 0.5005
N ( A) P( A) N ()
P(A)具有如下性质(P7)
(1) 0 P(A) 1;
(2) P()=1; P( )=0 (3) AB=,则 P( A B )= P(A) +P(B)
例:有三个子女的家庭,设每个孩子是男是女的概率 相等,则至少有一个男孩的概率是多少?
解:设A--至少有一个男孩,以H表示某个孩子是男孩 ={HHH,HHT,HTH,THH,HTT,TTH,THT,TTT}
1.1随机事件及其概率

概率论与数理统计完整ppt课件

概率论与数理统计完整ppt课件
化学
在化学领域,概率论与数理统计被用于研究化学反应的速率和化 学物质的分布,如化学反应动力学、量子化学计算等。
生物
在生物学中,概率论与数理统计用于研究生物现象的变异和分布, 如遗传学、生态学、流行病学等。
在工程中的应用
通信工程
01
概率论与数理统计在通信工程中用于信道容量、误码率、调制
解调等方面的研究。
边缘分布
对于n维随机变量(X_1,...,X_n),在概 率论中,分别定义了X_1的边缘分布 、...、X_n的边缘分布。
04
数理统计基础
样本与抽样分布
01
02
03
总体与样本
总体是包含所有可能数据 的数据集合,样本是总体 的一个随机子集。
抽样方法
包括简单随机抽样、分层 抽样、系统抽样等。
样本分布
描述样本数据的分布情况 ,如均值、中位数、标准 差等。
参数估计与置信区间
参数估计
利用样本数据估计总体的 未知参数,如均值、方差 等。
点估计
用样本统计量作为总体参 数的估计值。
置信区间
给出总体参数的一个估计 区间,表示对总体的参数 有一个可信的估计范围。
假设检验与方差分析
假设检验
通过样本数据对总体参数提出 假设,然后根据假设进行检验
01
定义
设E是一个随机试验,X,Y是定义在E上,取值分别为实数的随机变量
。称有序实数对(X,Y)为一个二维随机变量。
02
分布函数
设(X,Y)是一个二维随机变量,对于任意实数x,y,二元函数
F(x,y)=P({X<=x,Y<=y})称为二维随机变量(X,Y)的分布函数。
03
边缘分布
对于二维随机变量(X,Y),在概率论中,分别定义了X的边缘分布和Y的

概率论与数理统计课件(共199张PPT)

概率论与数理统计课件(共199张PPT)
P(An|A1A2…An-1).
33
例3. r只红球○ t只白球○
每次任取一只球观 察颜色后, 放回, 再 放回a只同色球
在袋中连续取球4次, 试求第一、二次取到红球且 第三、四次取到白球的概率.
34
(三) 全概率公式和贝叶斯公式:
1. 样本空间的划分

定:义 若 B 1,B 2, ,B n一组事 : 件
计算条件概率有两种方法:
1. 公式法:
先计P算(A)P, (AB然 ), 后按公式计算
P(B| A) P(AB.) P(A)
31
2. 缩减样本空间法:
在A发生的前提下, 确定B的缩减样本空间, 并在其 中计算B发生的概率, 从而得到P(B|A). 例2. 在1, 2, 3, 4, 5这5个数码中, 每次取一个数码, 取 后不放回, 连取两次, 求在第1次取到偶数的条件下, 第2
B
A S
(1) AB
8
2.和事件:
AB{x|xA或xB}称 为 A与B的 和 事 . 件
即AB,中 至 少 有 一 ,称个 为 A与 发 B的生,和 记AB.
可 列 个A1事 , A2,件 的 和 事 件 记 Ak. 为
k1
3.积事件: 事件A B={x|x A 且 x B}称A与B的积,
即事件A与B同时发A生. A B 可简记为AB.
i1
1i jn
P(A i A j Ak )
1i jkn
(1)n1 P(A1 A 2 A n ).
27
例4. 设P(A)=p, P(B)=q, P(AB)=r, 用p, q, r表示下列事 件的概率:
( 1 ) P ( A B ) (; P ( 2 A B ) ( ) ; P ( 3 A B ) ) (; ( 4 A B )

概率论数理统计课件第11讲期望

概率论数理统计课件第11讲期望
2 , 0 y 1 f y ( y ) 1 y 2 0, 其它 1 2 2 E (Y ) y dy 0 1 y2
1 , f ( x) 0,

0
法二 依题意X的概率密度为
0 x 其它
E (Y ) sin x
a


甲仪器测量结果

a
乙仪器测量结果
较好
因为乙仪器的测量结果集中在均值附近。
又如,甲、乙两门炮同时向一目标射击10发 炮弹,其落点距目标的位置如图:

中心


中心
乙较好
甲炮射击结果
乙炮射击结果
因为乙炮的弹着点较集中在中心附近 。
如果分别用随机变量X1,X2表示甲、乙品 牌手表日走时误差,则X1,X2的分布律为:
X1 -2 -1 0 1 2 X2 P -2 -1 0 1 2
P 0.03 0.07 0.8 0.07 0.03
0.1 0.2 0.4 0.2 0.1
可以算得两种手表平均日走时误差即数 学期望分别为E(X1)=0, E(X2)=0 问:能否断定两种手表质量一样好? 衡量办法:求偏离程度的平均值
例5:设随机变量X和Y相互独立,概率密度分 别为 4e 4 x , x 0, 2e 2 y , y 0, f X ( x) fY ( y ) 其他, 其他. 0, 0,
求 E(XY)。 解: 因 G(X,Y)=XY, X 和Y 相互独立。
所以,
E[ g ( X , Y )]
i j
有E ( X Y ) ( xi y j ) pij
i j
xi pij y j pij

同济大学《概率论与数理统计》PPT课件

随机事件 D=“出现的点数超过 6”= ,即一定不会发生的不可能事件。
同济大学数学系 & 人民邮电出版社
四、随机事件之间的关系与运算
第1章 随机事件与概率 10
(1)事件的包含
若事件 A 的发生必然导致事件 B 的发生, 则称事件A 包含在事件 B 中. 记作 A B .
BA
A B
同济大学数学系 & 人民邮电出版社
3
某快餐店一天内接到的订单量;
4
航班起飞延误的时间;
5
一支正常交易的A股股票每天的涨跌幅。
二、样本空间
第1章 随机事件与概率 6
一个随机试验,每一个可能出现的结果称为一个样本点,记为
全体样本点的集合称为样本空间, 记为 , 也即样本空间是随机试验的一切可能结果组成
的集合, 集合中的元素就是样本点. 样本空间可以是有限集, 可数集, 一个区间(或若干区间的并集).
01 在相同的条件下试验可以重复进行;
OPTION
02 每次试验的结果不止一个, 但是试验之前可以明确;
OPTION
03 每次试验将要发生什么样的结果是事先无法预知的.
OPTION
一、随机试验
例1
随机试验的例子
第1章 随机事件与概率 5
1 抛掷一枚均匀的硬币,有可能正面朝上,也有可能反面朝上;
2
抛掷一枚均匀的骰子,出现的点数;
(互斥).
同济大学数学系 & 人民邮电出版社
2、随机事件之间的运算
第1章 随机事件与概率 12
(1)事件的并
事件 A 或 B至少有一个发生时, 称事件 A 与事件B 的并事件发生, 记为 A U B .
(2)事件的交(积)

高等数学 第十一章 电子课件


第一节
概率论
一、随机事件
(一)随机事件的概念
引例1 如果问“苹果从树上脱落,会往地上落吗?”,答案是“会”. 引例2 如果问“掷一枚骰子,能否出现7点?”,答案是“不能”. 引例3 抛掷一枚质地均匀的硬币,结果可能是正面朝上,也可能是反面朝上, 且事先无法确定抛掷的结果是什么. 引例4 在400 m短跑比赛前,运动员需通过抽签决定自己所在的跑道,且每 次抽签前都无法预测自己会在哪条跑道.
(二)概率的古典定义
在某些情况下,随机试验具有以下特征. 有限性:试验中所有可能出现的基本事件只有有限个. 等可能性:每个基本事件出现的可能性相等. 具有以上两个特点的概率模型是大量存在的,这种概率 模型称为古典概率模型,简称古典概型,也称等可能概型.
(二)概率的古典定义
定义 3 对于古典概型,设试验含有 n 个基本事件,若事件 A 包含 m 个基本事件,则事件 A
第十一章
概率统计基础
导学
概率论与数理统计是研究随机现象内在规律性的重要工具,其应用已 遍及自然科学、社会科学、工程技术、军事科学及生活实际等各领域,因 此掌握一定的概率统计知识十分必要.
本章主要介绍随机事件及其概率,随机变量及其分布,随机变量的期 望与方差,数理统计的基础知识,参数估计,假设检验及回归分析.
随机试验的一切可能结果所组成的集合称为样本空间,记作 .随机试验的每
一个可能结果称为样本点,样本空间就是全体样本点的集合.
(一)随机事件的概念
定义1 随机试验的每一种可能的结果称为随机事件,简称事件.它通常用大写 英文字母A, B, C… 表示.
随机事件可分为基本事件和复合事件. 基本事件:在随机试验中,不可再分解的事件. 复合事件:在随机试验中,由若干个基本事件组合而成的事件.

概率论与数理统计书ppt课件


条件概率与独立性
CHAPTER
随机变量及其分布
02
随机变量的概念与性质
定义随机变量为在样本空间中的实值函数,其取值依赖于随机试验的结果。
随机变量
讨论随机变量的可数性、可加性、正态性等性质。
随机变量的性质
离散型随机变量的概念
定义离散型随机变量为只能取可数个值的随机变量。
离散型随机变量的分布
讨论离散型随机变量的概率分布,如二项分布、泊松分布等。
应用
中心极限定理及其应用
CHAPTER
贝叶斯推断与决策分析
07
贝叶斯推断的基本原理
金融风险管理
贝叶斯推断在金融风险管理领域有着广泛的应用,如信用风险评估、投资组合优化等。
医疗诊断
贝叶斯推断在医疗诊断方面也有着重要的应用,如疾病诊断、预后评估等。
机器学习与人工智能
贝叶斯推断在机器学习算法和人工智能领域中也有着广泛的应用,如朴素贝叶斯分类器、高斯混合模型等。
参数估计与置信区间
01
点估计
用单一的数值估计参数的值。
02
区间估计
给出参数的一个估计区间,通常包括一个置信水平。
比较两个或多个组的均值差异,确定因素对结果的影响。
方差分析
检验两个或多个组的方差是否相等。
方差齐性检验
研究变量之间的关系,并预测结果。
回归分析
假设检验与方差分析
CHAPTER
回归分析与线性模型
应用
在现实生活中,大数定律被广泛应用于保险、赌博、金融等领域,通过统计数据来预测未来的趋势和风险。
大数定律及其应用
在独立随机变量序列中,它们的和的分布近似于正态分布,即中心极限定理。这意味着,当样本量足够大时,样本均值近似于正态分布。

概率论与数理统计课件(完整)

人们在长期的实践中总结得到“概率很小的事件在一次 试验中实际上几乎是不发生的”(称之为实际推断原理)。 现在概率很小的事件在一次试验中竟然发生了,因此有理由 怀疑假设的正确性,从而推断接待站不是每天都接待来访者, 即认为其接待时间是有规定的。
1.3 频率与概率
某人向目标射击, 以A表示事件“命中目标”, P( A) =? 定义:(p8) 事件A在n次重复试验中出现nA次,则 比值nA/n称为事件A在n次重复试验中
(1) P(A) ≥0;
(2) P()=1;

(3) 可列可加性:设A1,A2,…, 是一列两两互不 相容的事件,即AiAj=,(ij), i , j=1, 2, …, 有 P( A1 A2 … )= P(A1) +P(A2)+…. 则称P(A)为事件A的概率。 (1.1)
2.概率的性质 P(8-9) (1) 有限可加性:设A1,A2,…An , 是n个两两互 不相容的事件,即AiAj= ,(ij), i , j=1, 2, …, n ,则有 P( A1 A2 … An)= P(A1) +P(A2)+… P(An); (2) 单调不减性:若事件AB,则 P(A)≥P(B) (3)事件差 A、B是两个事件, 则 P(A-B)=P(A)-P(AB)
种取法.
1、抽球问题
例1:设合中有3个白球,2个红球,现从合中 任抽2个球,求取到一红一白的概率。 解:设A-----取到一红一白
N () C
2 5
1 1 N ( A) C3 C2

CC 3 P( A) 2 C5 5
1 3
1 2
答:取到一红一白的概率为3/5
一般地,设盒中有N个球,其中有M个白 球,现从中任抽n个球,则这n个球中恰有
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2 χ α ( n − 1) = χ 0.025 (15) = 6.262
2 2
2
故 σ 2的置信水平为 95 %的置信区间为
16 ⋅ 0.000275 16 ⋅ 0.000275 , 27.488 6.262

[0.00016,0.00070]
正态总体N(μ,σ²)均值μ 正态总体N(μ,σ )均值μ的区间估计 N(μ,σ

σ = 0 . 0006 已知,故 µ的置信水平为 1 − α 的置信区间为
2
σ σ u α,X + u α X − n 1− 2 n 1− 2
σ σ u α,X + u α X − n 1− 2 n 1− 2
这里置信水平1 − α = 0.95, α = 0.05,
1− 2 2
σ
2
≤χ
2
1−
α
2
(n)中σ 的范围,
2
故 σ 的(置信水平为 )1 − α 置信区间为
2
2 2 ˆ ˆ nσ nσ , 2 2 χ ( n) χ ( n) α 1− α 2 2
2. µ未知时, 求参数σ 的1 − α置信区间
2
分析: 分析: S
α 2
σ
~ N (0,1)
−u
P(
1− 1−
α
2
u
σ
1− 1−
α
2
α
2
n(≤ u µ) X− U α ≤u 1−
2
1−
) = 1−α
即求
n( X − µ)
σ
≤u
1−
α
2
中µ的范围,
得X −
σ
n
u
1−
α
2
≤µ≤X +
σ
n
u
1−
α
2
故 µ的(置信水平为 )1 − α 置信区间为
σ σ u α,X + u α X − n 1− 2 n 1− 2
2. σ 未知时, 求参数µ的1 − α置信区间 σ2 分析: 分析: X是 µ的无偏估计,且 X ~ N ( µ , )
2
σ *2 * (n − 1) S ~ χ 2 ( n − 1) S 是 σ的无偏估计,且 σ2 n(X − µ) 则 T= ~ t ( n − 1) * S

n(X − µ)
*2
1 n 2 2 = ∑ ( X i − X ) 是σ 的无偏估计, n − 1 i =1
2
则χ =
(n − 1) S
*2
σ
2
~ χ (n − 1)
2
α
2
α
2
χα (n −1)
2 2
χ 2 α (n −1)
1− 2
P( χ α (n − 1) ≤
2 2
(n − 1) S
*2
σ
2
≤χ
2
1−
α
2
(n − 1) ) = 1 − α
例3 从自行车床加工的一批零件中随机地抽 取16件,测得各零件的长度如下(cm): 件 测得各零件的长度如下 : 2.15 2.10 2.12 2.10 2.14 2.11 2.15 2.13 2.13 2.11 2.14 2.13 2.12 2.13 2.10 2.14 设零件长度服从正态分布N( ⌠ , 设零件长度服从正态分布 µ,⌠″),试求零件 长度方差σ²的置信水平为95%的置信区间 的置信区间. 长度方差 的置信水平为 的置信区间
σ = 0.0006, n = 6,
2
x = 1.495,
通过查表知u
1−
αห้องสมุดไป่ตู้
2
= u0.975 = 1.96
µ的置信水平为 95 %的置信区间为
0.0006 0.0006 ⋅1.96,1.495 + ⋅1.96 1.495 − 6 6

[1.4754,1.5146]
这就是说滚珠的平均直径估计在这个区 间的可信度为95%,或者说这个区间属 间的可信度为 , 于包含µ真值的区间集合的概率为 真值的区间集合的概率为95%. 于包含 真值的区间集合的概率为
这里置信水平1 − α = 0.95, α = 0.05, * n = 6, x = 1.495, s = 0.0226, 通过查表知 t α ( n − 1) = t0.975 (5) = 2.5706
1− 2
µ的置信水平为 95 %的置信区间为
0.0226 0.0226 ⋅ 2.5706,1.495 + ⋅ 2.5706 1.495 − 6 6
σ σ u α,X + u α 2 X − σ 已知, n 1− 2 n 1− 2
* * S S 2 σ 未知,X − t α (n − 1), X + t α (n − 1) n 1− 2 n 1− 2
上例1 某企业生产的滚珠直径X~N(µ,⌠″),现 上例 某企业生产的滚珠直径 ⌠ 现 从中随机抽取6颗检测,测得它们的直径为 从中随机抽取 颗检测, 颗检测 1.46,1.51,1.49,1.48,1.52,1.51, 试求滚珠平均直 的置信水平为95%的置信区间 的置信区间. 径µ 的置信水平为 的置信区间
2
n
则χ =
2
ˆ nσ
2
σ
2
~ χ ( n)
2
α
2
α
2
χα (n)
2 2
χ 2 α (n)
1− 2
P ( χ α ( n) ≤
2 2
ˆ nσ 2
σ
2
≤χ
2
1−
α
2
( n)
) = 1−α
即求χ α (n) ≤
2 2
ˆ2 nσ
ˆ ˆ nσ 2 nσ 2 2 得 2 ≤σ ≤ 2 χ α ( n) χ α ( n)

σ 未知,故 µ的置信水平为 1 − α 的置信区间为
2
* * S S t α (n − 1), X + t α (n − 1) X − n 1− 2 n 1− 2
S* S* t α (n − 1), X + t α (n − 1) X − n 1− 2 n 1− 2
n
~ N (0,1)
α 2
α 2
−t
1− 1−
α
2
(n − 1)
t
1− 1−
α
2
(n − 1)
P(
n ( X − µ) ≤ t α (n − 1) ) = 1 − α * 1− S 2
n( X − µ) 即求 ≤ t α (n − 1)中µ的范围, * 1− S 2
得X −
S
*
n
t
1−
α
2
(n − 1) ≤ µ ≤ X +
µ的置信水平为 1 − α 的置信区间为
σ σ u α,X + u α 2 X − σ 已知, n 1− 2 n 1− 2
总 结
* * S S 2 σ 未知,X − t α (n − 1), X + t α (n − 1) n 1− 2 n 1− 2
正态总体N(μ,σ² 方差σ 正态总体N(μ,σ²)方差σ²的区间 N(μ,σ 估计 2 σ 的置信水平为 1 − α 的置信区间为

[1.4715,1.5187]
二、方差σ²的估计 方差σ 的估计
设 X 1 , X 2 , ⋯ X n 是取自总体 N ( µ , σ 2 )的样本 .
1. µ已知时, 求参数σ 的1 − α置信区间
2
1 2 2 ˆ σ 分析: 分析: = ∑ ( X i − µ ) 是σ 的无偏估计, n i =1

µ 未知,故
σ 的置信水平为 1 − α 的置信区间为
2
这里置信水平1 − α = 0.95, α = 0.05, 2 n = 16, x = 2.125, s = 0.000275, 2 2 通过查表知 χ α ( n − 1) =χ 0.975 (15) = 27.488
1−
2 2 nS nS , 2 2 χ (n − 1) χ (n − 1) α 1− α 2 2
设总体 X的分布为 f ( x, θ ), 其中含有未知 参数 θ , X 1,X 2 ,⋯ ,X n为X的样本.给定 α < α < 1), (0 若有统计量θ = θ ( X 1 , X 2 ,⋯ , X n ) <
θ = θ ( X 1 , X 2 ,⋯ , X n )满足 :
P (θ ≤ θ ≤ θ ) = 1 − α , θ ∈ Θ 则称区间 , θ 是θ的置信水平为1 − α的 θ 置信区间, θ 和 θ 分别称为置信下限和置 信上限, α称为置信水平 (或置信度 )。 1−
即求χ α (n − 1) ≤
2 2
(n − 1) S
*2
σ
*2
2
≤ χ 2 α (n − 1)中σ 2的范围,
1− 2
(n − 1) S (n − 1) S 2 得 2 ≤σ ≤ 2 χ α (n − 1) χ α (n − 1)
1−
*2
故 σ 的(置信水平为 )1 − α 置信区间为
2
2
2
2 2 (n − 1) S * (n − 1) S * χ 2 (n − 1) , χ 2 (n − 1) α 1− α 2 2
第11章 11章
区间估计
点估计仅仅给出了参数θ的一个近 ˆ ˆ 似值θ , 但未能给出近似值θ相对于真值
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