上述选取置信区间的方法可能会导致置信区间不唯一，于是对于对称分布（如正态分布，1一 分布)及一些常用的非对称分布（如X2.分布和F-分布），我们通常按如下原则选取a与b: PT≥)=PTsa)-号 (3)单个正态总体参数的置信区间 (a)已知方差，估计均值： Goln am盒千小1-a )号抽星台区向-会+A别 (b)未知方差，估计均值： ①选择样本函数=二上《- SIn Gi查表找分位数p1≤二上s1-a n' “√n (c)方差的区间估计： (1)选择样本函数=-S x2(n-1. D查表找分位数r≤-≤元-1-a 学超口的灵区间受受 (4)两个正态总体参数的置信区间 设总体X~N(4o),Y~N(,o)(X,X,…,X)和(Y,…,Yn)分别是来自总 体X和Y的简单随机样本，，Sx，了，S号分别是相应的样本均值和方差，并且两组样本 相互独立. (i)当σ和σ己知时，4-4的置信度为1-a的置信区间为 4 上述选取置信区间的方法可能会导致置信区间不唯一，于是对于对称分布（如正态分布， t − 分布）及一些常用的非对称分布（如 2  - 分布和 F − 分布），我们通常按如下原则选取 a 与 b ： ( ) ( ) 2 a P T b P T a  =  = （3）单个正态总体参数的置信区间 （a）已知方差，估计均值： （i）选择样本函数 ~ (0,1). / 0 N n x u  −  = (ii) 查表找分位数 1 . / 0      = −          − −  n x P （iii）导出置信区间       − + n x n x 0 0 ,     （b）未知方差，估计均值： （i）选择样本函数 ~ ( 1). / − − = t n S n x t  (ii)查表找分位数 1 . /     = −          − −  S n x P （iii）导出置信区间       − + n S x n S x  ,  （c）方差的区间估计： （i）选择样本函数 ~ ( 1). ( 1) 2 2 2 − − = n n S w   （ii）查表找分位数 1 . ( 1) 2 2 2 1     = −          −  n S P （iii）导出  的置信区间       − − S n S n 2 1 1 , 1   （4）两个正态总体参数的置信区间 设总体 ( ) 2 X N ~   1 1 ， ， ( ) 2 Y N ~   2 2 ， , ( X X X 1 2 , , , m ) 和 (Y Y 1 , , n ) 分别是来自总 体 X 和 Y 的简单随机样本， X ， 2 X S , 2 , Y SY 分别是相应的样本均值和方差，并且两组样本 相互独立. （i）当 2 1 和 2  2 已知时，   1 2 − 的置信度为 1− 的置信区间为