第一章 绪论 第二章 统计调查与整理 第三章 综合指标 第五章 参数估计和假设检验 第六章 相关与回归 第七章 非参数检验 第八章 时间序列 第九章 指数

第二单元点估计 一、学习目标 通过本课的学习,知道什么是点估计,点估计有哪两种方法,会用极大似然 估计求总体参数的估计值,知道无偏估计,能比较哪个估计量更有效 二、内容讲解 利用样本的统计量来估计总体的一些未知的常数,譬如总体的数学期望、方 差,这就是数理统计学中的点估计问题. 点估计的主要方法是矩估计和极大似然估计

第一单元统计量的分布 一、学习目标 通过本课学习,知道统计量的概念,正态分布数值表、T分布、x分布,查 表求临界值. 二、内容讲解 1.总体、样本和统计量 总体个体样本样本容量样本值

本章主要讲述点估计(矩法估计,极大似然估计);估计量的评价准则(无 偏性,最小方差性和有效性,其它几个准则);区间估计(区间估计的一般步 骤,单个正态总体参数的区间估计,双正态总体参数的区间估计,非正态总体参 数的区间估计)等内容

7.3区间估计 一、引例已知X~N(μ,1)μ的无偏、有效点估计为常数随机变量 不同样本算得的μ的估计值不同,因此除了给出μ的点估计外,还希望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达到指定的要求

1点估计 设总体X的分布函数F(x)的形式为已知,θ是待估参数。 X1…Xn是X的一个样本,x1…xn是相应的样本值。 点估计问题: 构造一个适当的统计量(X1…,Xn),用它的观察值 0(x1,…xn)来估计未知参数 我们称(X1,…,Xn)为0的估计量;称0(x1,xn) 为θ估计值

对一个未知量,人们在测量或计算时,常不以 得到近似值为满足,还需估计误差,即要求知 道近似值的精确程度(亦即所求真值所在的范 围).类似地,对于未知参数θ,除了求出它的点 估计外,还希望估计出一个范围,并希望知 道这个范围包含参数真值的可信程度.这样 的范围通常以区间的形式给出,同时还给出此 区间包含参数θ真值的可信程度.这种形式的 估计称为区间估计

7.3区间估计 引例已知X~N(μ,1) μ的无偏、有效点估计为 常数 随机变量 不同样本算得的μ的估计值不同, 因此除了给出μ的点估计外,还希望根据 所给的样本确定一个随机区间,使其包含 参数真值的概率达到指定的要求

7.2点估计的评价标准 对于同一个未知参数,不同的方法得 到的估计量可能不同,于是提出问题 应该选用哪一种估计量? 用何标准来评价一个估计量的好坏? (1)无偏性 常用 标准 （2)有效性 (3)致性

所谓统计推断就是根据抽样分布率和概率理论,由样本结果(统计数)来推断 总体特征(参数)。试验实践中所获得的资料,通常都是样本的结果;而我们希望了 解的却是抽得样本的总体。 统计推断:统计假设测验 参数估计 统计假设测验是根据某种实际需要对未知的或不完全知道的统计总体提出一些 假设,然后由样本的实际结果,经过一定的计算,做出在概率意义上应当接受哪种 假设的测验