第六章 参数估计基础.ppt
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第六章 抽样布与参数估计.ppt
区间估计 置信区间与置信度 置信度：估计总体参数落在某一区间的可能性或概率 置信区间：估计总体参数所在区间的长度 显著性水平：犯错误的概率，表示为 。其与置信度的和为１。 区间估计的基本原理 解决总体参数的范围大小和正确估计的概率问题 常见置信度为0.95或0.99，即显著性水平为0.05或0.01 区间估计的关键是根据抽样分布的标准误计算出区间长度，标准误越小，置信区间越小，反之越大。 增加加样本容量可以减小标准误。 以平均数为例的区间估计：总体方差已知 假设某地小学五年级学生语文统考成绩服从正态分布。已知 ，现随机抽取27名五年级学生的成绩进行统计，平均分为78分，试求该地小学
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第六章_估计的基本理论—参数估计.ppt
第0章 前言
第一章 基础知识
第二章 随机信号分析
第三章 信号检测的基本理论
第四章 确知信号的检测
第五章 随机参量信号的检测
第六章 估计的基本理论—参数估计
第七章 信号波形估计
第八章 功率谱估计;第六章 估计的基本理论—参数估计;本章内容： 详细讨论参数估计的理论，讨论如何规范估计子 的性能，并介绍如何实行估计过程的适合方法。
参数估计：利用样本数据来估计待定的参数。
参数估计方法：
（1）点估计：需求一个估计子，它将给出待定参数的单个估计值，这个估计值叫点估计值。
（2）区间估计：确定的是待定参数可能位于某个区间，这个区间叫做置信区间估值。;1．1估计子
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第六章参数估计习题课.ppt
第六章 参数估计 习 题 课 一、重点与难点 二、主要内容 三、典型例题 * 一、重点与难点 三、典型例题 二、主要内容 1.重点 最大似然估计. 一个正态总体参数的区间估计. 2.难点 显著性水平 与置信区间. 矩估计量 估计量的评选 总体方差已知，对总体均值的区间估计 最大似然估计量 最大似然估计的性质 似然函数 无偏性 正态总体均值方差的置信区间与上下限 有效性 置信区间和上下限 求置信区间的步骤 相合性 解 例1 *
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第六章参数估计教案分析.ppt
总体分布 样本量 σ已知 σ未知 正态分布 大样本(n≥30) 小样本(n30) 非正态分布 大样本(n≥30) 三、总体比例的区间估计 大样本重复抽样时的估计方法 总体近似服从正态分布 总体比例?在1-?置信水平下的置信区间为 【例】某城市想要估计下岗职工中女性所占的比例，随机抽取了100个下岗职工，其中65人为女性职工。试以95%的置信水平估计该城市下岗职工中女性比例的置信区间 解：已知 n=100，p＝65% , 1-?= 95%，z?/2=1.96 该城市下岗职工中女性比例的置信区间为55.65%~74.35% 【例】一家销售调研公司从一个大社区选取一个100人的随机样本，发现其中
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第六章 抽样分布与参数估计PPT.ppt
本章小结 1、抽样推断是按随机原则从总体对中抽取一部分单位进行观察，然后以其 结果对总体的特征值做出具有一定可靠性的估计和判断的一种统计方法。 2、抽样推断牵涉下列基本概念：全及总体和抽样总体、全及指标和抽样指 标、样本容量与样本个数、重复抽样和不重复抽样、抽样误差、抽样平均误差、 抽样极限误差、抽样估计的置信度。 3、样本平均数和抽样成数的抽样分布可以分为重复抽样和不重复抽样两种 情况。 4、总体参数估计就是用样本统计量去估计未知的总体参数。有点估计和区 间估计两种方法。点估计又称定值估计，它是直接用样本统计量来估计总体参数
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4-第六章 统计推断-第一节参数估计.ppt
体育统计学 游永豪 合肥师范学院 体育科学系 TelE-mail：306881234@ 第六章 统计推断 科学研究中，由于研究对象很多是无限总体，要直接研究总体的情况是不可能的；有时候，即使对有限总体来说，若包含的观察单位数过多，需要耗费大量的人力、物力和时间，而且也不易组织，难以保证工作的质量；还有的时候，观察的实质就是一种破坏性实验，根本就不允许对总体中的每一个体逐一观察。 所以，在实际工作中人们多采用抽样研究的方法，其目的就是要用样本信息来推断总体特征，这就叫统计推断（statistical inference）。 第一节 参数估计 一、参数估计的若干概念 （一）误差 抽样研究是指从
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抽样分布与抽样误差 ;抽样分布与抽样误差 ;抽样分布与抽样误差;抽样分布与抽样误差 ;抽样分布与抽样误差 ;抽样分布与抽样误差 ;抽样分布与抽样误差;抽样分布与抽样误差;抽样分布与抽样误差;抽样分布与抽样误差;抽样分布与抽样误差;抽样分布与抽样误差;抽样分布与抽样误差;抽样分布与抽样误差;抽样分布与抽样误差;抽样分布与抽样误差; 表5-3 总体概率为20%时的随机抽样结果（ni = 35）;抽样分布与抽样误差;抽样分布与抽样误差;抽样分布与抽样误差; t分布;t分布;t分布;t分布;t分布;t分布;t分布;t??布;t分布;t分布;t分布;总体均数及总体概率的估计;总体均数及总体概率的估
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一、均数的抽样误差与标准误 复习：几个基本概念 总体(population)： 根据研究目的所确定的研究对象的全体称总体。更确切的讲，是指根据研究目的所确定的全部同质观察单位某项变量值的集合。 有限总体： 在确定的时间和空间范围内包括有限个观察单位。 无限总体： 没有时间和空间的范围限制，观察单位数不确定。 几个基本概念 样本(sample)： 研究对象的一部分称样本。(要求从总体中随机抽取的 有代表性的一部分) 统计量(statistic) : 样本指标，多用拉丁字母表示。如：?X、S、P 参数(parameter)： 总体指标，多用希腊字母表示。如：?、?、? 几个基本概念
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参数估计基础.pptx
第五章参数估计基础;第一节抽样分布与抽样样误差;表5-1从N（155.4，5.32）抽到旳100份随机样本旳计算成果（n=30）;表5-2均数旳抽样分布;一、样本均数旳抽样分布与抽样误差;例5-1;二、样本频率旳抽样分布与抽样误差;抽样误差估计;第二节t分布(t-distribution);二、t分布图和特征;t界值表;t分布形成;第三节总体均数及总体概率旳估计;二、置信区间旳计算;例5-4;（二）单总体率旳置信区间;例5-6;附表6百分率置信区间;2.正态近似法;三、置信区间旳含义;四、置信区间旳两个要素;五、置信区间与医学参照值范围旳区别
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第五讲 参数估计基础.doc
2010/12/5
目的与要求 第五章 参数估计基础 ? 掌握： ? 均数标准误的意义和计算； ? 总体均数的区间估计； 熟悉：
抽样误差的概念；
t分布的概念和特征；
了解：
抽样分布
教学内容
详细讲解：
均数的抽样误差不标准误；
t分布的概念、图形和特征；
总体均数的估计；
重点讲解：
标准误的意义和计算；
总体均数可信区间的概念和计算；
一般介绍：
可信区间不参考值范围的区别；
知识回顾
研究设计 资料收集 正态：X±S 定量资料 非正态：M(QL～QU) 统计描述 分类资料
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《参数估计基础》课件.ppt
2021/2/12 * 覍簮灭帕礠盞镄梈鮀可鞐挅檭硐鐩諼儳愮聱齕鳾蓜雁蔀蚗瑲邮岤紾鏮跰嬖戋撠睸撌撝昚毠徏寿襶鳺鱌窇儵鹺晳緥鷋慍罂诗琹乛醛謇讦胐蹑蕋蹱普蒔竺锖帨軕鱙秴豕艡僑蠔暜嚾茑呶迈侻閐誜儃颰藟噳鍫僑霤亘贱羫淉墼鉘殄笎脽苦攅鸳仫裮臧牏暽勝愅叏瀶鶥鬆邍逿屔玶媛歔哲桷冡瞉热尒埦萾剓搙媠醰伨搡識癬靀悬末踏満铛従銙婝嗰朳琅适赗糝余毎襶嘠稦詫以擊寏缼烞掬证狻旣蓳賶鬹狤祤熴璡穖痣堞黎矸掀麈喅涪檄鏲橊撷鳻浤铈莅揽烟妹鑢躋虥埖閬媈肯磉楶侭穉爂蹻晄刳姸恟緌荵峩醲陡菸藹乫笿栺鳆舆皩忬椃羌臲颔尠箑绩酝斅颔薨洞獤奟凡滼撺捘峌譨慊膇織弳儦髅貐膟嶂痊汕梾鄊蚎蟝螟貛钗濶宁雿徃灤愫薊堇姦鲝兝荱鰢箱潪梇锯敭匊坣瞠绤蜇訮昫祻搘婒
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[第六章从样本统计量估计整体参数.doc
第六章???? 从样本统计量估计整体参数
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学习要点
第一节 点估计
第二节 区间估计
第三节 总体均数的估计
第四节 其他总体参数的估计
本章小结
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学习要点
掌握推断统计的内容和前提条件
理解统计估计的原理，掌握统计估计的方法
能够运用总体均数估计的方法解决实际问题
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第一节 点估计
当总休平均数或比例未知时，我们可以直接把样本平均数或比例用作它的估计值。由于样本统计量为数轴上的一个点，所以称为“点估计值” 。
科学研究不仅需要对事物特征作出一般性的描述，而且更要根据样本提供的信息去推测相应总体的情况，统计内容中的推断统计则
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概率论_第六参数估计讲述.ppt
第六章 参数估计 §6.1 点估计的几种方法 §6.2 点估计的评价标准 §6.3 最小方差无偏估计 §6.4 贝叶斯估计 §6.5 区间估计 一般常用? 表示参数，参数? 所有可能取值组成的集合称为参数空间，常用?表示。参数估计问题就是根据样本对上述各种未知参数作出估计。 参数估计的形式有两种：点估计与区间估计。 设 x1, x2,…, xn 是来自总体 X 的一个样本，我们用一个统计量 的取值作为? 的估计值， 称为? 的点估计（量），简称估计。在这里如何构造统计量 并没有明确的规定，只要它满足一定的合理性即可。这就涉及到两个问题： §6.1 点
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第六篇 参数估计.pdf
第六章参数估计 第1页
第六章 参数估计
§6.1 点估计的几种方法
§6.2 点估计的评价标准
§6.3 最小方差无偏估计
§6.4 贝叶斯估计
§6.5 区间估计
第六章参数估计
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第六篇参数估计第一讲.ppt
导读内容 1、什么是参数估计，点估计和区间估计有何区别？ 2、矩估计法和极大似然估计法的基本原理分别是什么？如何求参数的矩估计量（值）和极大似然估计量（值）？ 3、如何评价估计量的好坏？ 例5 已知随机变量的密度函数为 其中 为未知参数，求 的矩估计量与极大似然估计量。 对于总体的同一个未知参数，由于采用的估计方法不同，可能会产生多个不同的估计量。 问题 ：当总体的同一个参数存在不同的估计量时， 究竟采用哪一个更好？ 用什么样的标准来评