CH5 参数估计要点.ppt
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两均数差的可信区间(小样本) 均数差的可信区间(大样本) 可信区间的解释 95%可信区间:从总体中作随机抽样,作100次抽样,每个样本可算得一个可信区间,得100个可信区间,平均有95个可信区间包括μ(估计正确),只有5个可信区间不包括μ(估计错误)。 95%可信区间 99%可信区间 公式 区间范围 窄 宽 估计错误的概率 大(0.05) 小(0.01) 可信区间的两个要素: 准确度(1-α) 95% 99% 100% 精确度(区间长度) 短 长 第三节 总体率的估计 点估计 区间估计 查表法 正态近似法 查表法 在样本例数小,率接近1或0时,统计学家根据二项分布原理,编制了在n≤50时,样本例数为与阳性例数为时查总体率95%和99%可信区间的百分率可信区间表。因此,在n≤50时,可直接查附表7求总体率的95%或99%可信区间。例5-7 例5-8 两个率之差的可信区间 近似正态法 p1 ~ N (π1, π1 (1-π1 ) / n 1 ) p2 ~ N (π2, π2 (1-π2 ) / n 2 ) p1 -p2 ~ N (π1-π2 , π1(1-π1)/n1+π2(1-π2)/n2 ) 两个率之差的标准误(n大) 两个率之差的标准误(n小) 例5-9 对甲、乙两种降压药进行临床疗效评价,将某时间段内入院的高血压病人随机分为两组,每组均为100人。甲药治疗组80位患者有效,乙药治疗组50位患者有效,试估计两种降压药有效率之差的95%可信区间。 95%可信区间为(0.1745,0.4255) Poisson分布总体均数的估计 区间估计 查表法 X≤50 正态近似法 X50 例5-10 对某地区居民饮用水进行卫生学检测,随机抽查1ml水样,培养大肠杆菌2个,试估计该地区水中平均每毫升所含大肠杆菌的95%和99%可信区间。 解:本例, 查附表8,样本计数为2的一行,95%可信区间的下限为0.2,上限为7.2,故该地区水中平均每毫升所含大肠杆菌的95%可信区间为0.2~7.2个/毫升;同理,其99%可信区间为0.1~9.3个/毫升 。 例5-11 用计数器测得某放射物质半小时内发出的脉冲数为360个,试估计该放射物质每30分钟平均脉冲数的95%可信区间。 解:本例以每30分钟发出的脉冲数为一个Poisson分布的观察单位, RR值的估计 发病密度资料,RR的点估计为: 累计发病率资料,RR的点估计为: 基于检验结果的区间估计方法为: OR值的估计 OR的点估计为: 区间估计方法为: Woolf法 Miettinen法 * 统计分析包括: 统计描述: (1)统计量的描述 (2)分布的描述 统计推断: (1)参数估计 (2)假设检验 第五章 参数估计 总体 样本 抽取部分观察单位 统计量 参 数 统计推断 统计推断 statistical inference 如:样本均数 样本标准差S 样本率 P 如:总体均数 总体标准差 总体率 内容: 参数估计(estimation of parameters) 包括:点估计与区间估计 2. 假设检验(test of hypothesis) 总体 样本 抽取部分观察单位 统计量 参 数 统计推断 如:样本均数 如:总体均数 抽样误差 (sampling error) :由于个体差异导致的样本统计量与总体参数间的差别。 样本均数的抽样误差 —— 标准误 一、抽样试验 从正态分布总体 N(5.00,0.502)中,每次随机抽取样本含量n=5,并计算其均数与标准差;重复抽取1000次,获得1000份样本;计算1000份样本的均数与标准差,并对1000份样本的均数作直方图。 按上述方法再做样本含量n=10、样本含量n=30的抽样实验;比较计算结果。 抽样试验(n=5) 编号 x1 x2 x3 x4 x5 mean s 1 4.67 4.95 4.71 5.23 3.80 4.67 0.53 2 5.03 5.22 5.02 4.74 5.20 5.
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