統(tǒng)計學(xué)第5章 參數(shù)估計_第1頁
統(tǒng)計學(xué)第5章 參數(shù)估計_第2頁
統(tǒng)計學(xué)第5章 參數(shù)估計_第3頁
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文檔簡介

數(shù)據(jù)分析

(方法與案例)

作者賈俊平統(tǒng)計學(xué)統(tǒng)

學(xué)

Statisticsyyyy-M-不象其他科學(xué),統(tǒng)計從來不打算使自己完美無缺,統(tǒng)計意味著你永遠(yuǎn)不需要確定無疑。

——GudmundR.Iversen統(tǒng)計名言yyyy-M-第5章數(shù)值變量的推斷—參數(shù)估計5.1

參數(shù)估計的基本原理5.2

一個總體參數(shù)的區(qū)間估計5.3

兩個總體參數(shù)的區(qū)間估計5.4樣本量的確定parameterestimationyyyy-M-學(xué)習(xí)目標(biāo)參數(shù)估計的基本原理點估計與區(qū)間估計評價估計量優(yōu)良性的標(biāo)準(zhǔn)一個總體參數(shù)的區(qū)間估計方法兩個總體參數(shù)的區(qū)間估計方法樣本量的確定方法yyyy-M-大學(xué)生每周上網(wǎng)花多少時間?為了解學(xué)生每周上網(wǎng)花費的時間,中國人民大學(xué)公共管理學(xué)院的4名本科生對全校部分本科生做了問卷調(diào)查。調(diào)查的對象為中國人民大學(xué)在校本科生,調(diào)查內(nèi)容包括上網(wǎng)時間、途徑、支出、目的、關(guān)心的校園網(wǎng)內(nèi)容,以及學(xué)生對收費的態(tài)度,包括收費方式、價格等問卷調(diào)查由調(diào)查員直接到宿舍發(fā)放并當(dāng)場回收。對四個年級中每年級各發(fā)60份問卷,其中男、女生各30份。共收回有效問卷共200份。其中有關(guān)上網(wǎng)時間方面的數(shù)據(jù)經(jīng)整理如下表所示yyyy-M-大學(xué)生每周上網(wǎng)花多少時間?回答類別人數(shù)(人)頻率(%)3小時以下32163~6小時3517.56~9小時3316.59~12小時2914.512小時以上7135.5合計200100平均上網(wǎng)時間為8.58小時,標(biāo)準(zhǔn)差為0.69小時。全校學(xué)生每周的平均上網(wǎng)時間是多少?每周上網(wǎng)時間在12小時以上的學(xué)生比例是多少?你做出估計的理論依據(jù)是什么?yyyy-M-5.1參數(shù)估計的基本原理

5.1.1點估計與區(qū)間估計

5.1.2評價估計量的標(biāo)準(zhǔn)第5章參數(shù)估計yyyy-M-5.1.1點估計與區(qū)間估計5.1參數(shù)估計的基本原理yyyy-M-參數(shù)估計(parameterestimation)就是用樣本統(tǒng)計量去估計總體的參數(shù)估計量:用于估計總體參數(shù)的統(tǒng)計量的名稱如樣本均值,樣本比例,樣本方差等例如:樣本均值就是總體均值的一個估計量參數(shù)用表示,估計量用表示估計值:估計參數(shù)時計算出來的統(tǒng)計量的具體值如果樣本均值x=80,則80就是的估計值估計量與估計值

(estimator&estimatedvalue)yyyy-M-點估計

(pointestimate)用樣本的估計量的某個取值直接作為總體參數(shù)的估計值例如:用樣本均值直接作為總體均值的估計;用兩個樣本均值之差直接作為總體均值之差的估計無法給出估計值接近總體參數(shù)程度的信息由于樣本是隨機(jī)的,抽出一個具體的樣本得到的估計值很可能不同于總體真值一個點估計量的可靠性是由它的抽樣標(biāo)準(zhǔn)誤差來衡量的,這表明一個具體的點估計值無法給出估計的可靠性的度量yyyy-M-區(qū)間估計

(intervalestimate)在點估計的基礎(chǔ)上,給出總體參數(shù)估計的一個估計區(qū)間,該區(qū)間由樣本統(tǒng)計量加減估計誤差而得到根據(jù)樣本統(tǒng)計量的抽樣分布能夠?qū)颖窘y(tǒng)計量與總體參數(shù)的接近程度給出一個概率度量比如,某班級平均分?jǐn)?shù)在75~85之間,置信水平是95%

yyyy-M-區(qū)間估計的圖示yyyy-M-將構(gòu)造置信區(qū)間的步驟重復(fù)很多次,置信區(qū)間包含總體參數(shù)真值的次數(shù)所占的比例,也稱置信度表示為(1-為是總體參數(shù)未在區(qū)間內(nèi)的比例常用的置信水平值有

99%,95%,90%相應(yīng)的為0.01,0.05,0.10置信水平

(confidencelevel)

yyyy-M-由樣本估計量構(gòu)造出的總體參數(shù)在一定置信水平下的估計區(qū)間統(tǒng)計學(xué)家在某種程度上確信這個區(qū)間會包含真正的總體參數(shù),所以給它取名為置信區(qū)間如果用某種方法構(gòu)造的所有區(qū)間中有95%的區(qū)間包含總體參數(shù)的真值,5%的區(qū)間不包含總體參數(shù)的真值,那么,用該方法構(gòu)造的區(qū)間稱為置信水平為95%的置信區(qū)間。同樣,其他置信水平的區(qū)間也可以用類似的方式進(jìn)行表述置信區(qū)間的表述

(confidenceinterval)yyyy-M-總體參數(shù)的真值是固定的,而用樣本構(gòu)造的區(qū)間則是不固定的,因此置信區(qū)間是一個隨機(jī)區(qū)間,它會因樣本的不同而變化,而且不是所有的區(qū)間都包含總體參數(shù)實際估計時往往只抽取一個樣本,此時所構(gòu)造的是與該樣本相聯(lián)系的一定置信水平(比如95%)下的置信區(qū)間。我們只能希望這個區(qū)間是大量包含總體參數(shù)真值的區(qū)間中的一個,但它也可能是少數(shù)幾個不包含參數(shù)真值的區(qū)間中的一個置信區(qū)間的表述

(confidenceinterval)yyyy-M-當(dāng)抽取了一個具體的樣本,用該樣本所構(gòu)造的區(qū)間是一個特定的常數(shù)區(qū)間,我們無法知道這個樣本所產(chǎn)生的區(qū)間是否包含總體參數(shù)的真值,因為它可能是包含總體均值的區(qū)間中的一個,也可能是未包含總體均值的那一個一個特定的區(qū)間總是“包含”或“絕對不包含”參數(shù)的真值,不存在“以多大的概率包含總體參數(shù)”的問題置信水平只是告訴我們在多次估計得到的區(qū)間中大概有多少個區(qū)間包含了參數(shù)的真值,而不是針對所抽取的這個樣本所構(gòu)建的區(qū)間而言的正確的表述:計算置信水平為95%的置信區(qū)間是一種方法,該方法使得區(qū)間以95%的概率覆蓋總體參數(shù)置信區(qū)間的表述

(confidenceinterval)yyyy-M-置信區(qū)間的表述

(95%的置信區(qū)間)從均值為185的總體中抽出n=10的20個樣本構(gòu)造出的20個置信區(qū)間我沒有抓住參數(shù)!點估計值yyyy-M-使用一個較大的置信水平會得到一個比較寬的置信區(qū)間,而使用一個較大的樣本則會得到一個較準(zhǔn)確(較窄)的區(qū)間。直觀地說,較寬的區(qū)間會有更大的可能性包含參數(shù)但實際應(yīng)用中,過寬的區(qū)間往往沒有實際意義比如,天氣預(yù)報說“在一年內(nèi)會下一場雨”,雖然這很有把握,但有什么意義呢?另一方面,要求過于準(zhǔn)確(過窄)的區(qū)間同樣不一定有意義,因為過窄的區(qū)間雖然看上去很準(zhǔn)確,但把握性就會降低,除非無限制增加樣本量,而現(xiàn)實中樣本量總是有限的區(qū)間估計總是要給結(jié)論留點兒余地置信區(qū)間的表述

(confidenceinterval)yyyy-M-5.1.2評價估計量的標(biāo)準(zhǔn)5.1參數(shù)估計的基本原理yyyy-M-無偏性

(unbiasedness)無偏性:估計量抽樣分布的數(shù)學(xué)期望等于被估計的總體參數(shù)yyyy-M-有效性

(efficiency)有效性:對同一總體參數(shù)的兩個無偏點估計量,有更小標(biāo)準(zhǔn)差的估計量更有效

yyyy-M-一致性

(consistency)一致性:隨著樣本量的增大,估計量的

值越來越接近被估計的總體參數(shù)yyyy-M-5.2一個總體參數(shù)的區(qū)間估計

5.2.1總體均值的區(qū)間估計

5.2.2總體比例的區(qū)間估計

5.2.3總體方差的區(qū)間估計第5章參數(shù)估計yyyy-M-5.2.1總體均值的區(qū)間估計5.2一個總體參數(shù)估計的區(qū)間估計yyyy-M-一個總體參數(shù)的區(qū)間估計總體參數(shù)符號表示樣本統(tǒng)計量均值比例方差yyyy-M-總體均值區(qū)間的一般表達(dá)式總體均值的置信區(qū)間是由樣本均值加減估計誤差得到的估計誤差由兩部分組成:一是點估計量的標(biāo)準(zhǔn)誤差,它取決于樣本統(tǒng)計量的抽樣分布。二是估計時所要的求置信水平為時,統(tǒng)計量分布兩側(cè)面積為的分位數(shù)值,它取決于事先所要求的可靠程度總體均值在置信水平下的置信區(qū)間可一般性地表達(dá)為樣本均值±分位數(shù)值×樣本均值的標(biāo)準(zhǔn)誤差yyyy-M-總體均值的區(qū)間估計

(大樣本的估計)1. 假定條件總體服從正態(tài)分布,且方差(2)

已知如果不是正態(tài)分布,可由正態(tài)分布來近似(n

30)使用正態(tài)分布統(tǒng)計量z總體均值在1-置信水平下的置信區(qū)間為yyyy-M-總體均值的區(qū)間估計

(大樣本的估計)【例5-1】一家保險公司收集到由36個投保人組成的隨機(jī)樣本,得到每個投保人的年齡(單位:周歲)數(shù)據(jù)如下表。試建立投保人年齡90%的置信區(qū)間

36個投保人年齡的數(shù)據(jù)233539273644364246433133425345544724342839364440394938344850343945484532yyyy-M-總體均值的區(qū)間估計

(大樣本的估計)解:已知n=36,1-=90%,z/2=1.645。根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算得:,

總體均值在1-置信水平下的置信區(qū)間為投保人平均年齡的置信區(qū)間為37.37歲~41.63歲yyyy-M-總體均值的區(qū)間估計

(小樣本的估計)1. 假定條件總體服從正態(tài)分布,但方差(2)

未知小樣本

(n<30)使用t

分布統(tǒng)計量總體均值在1-置信水平下的置信區(qū)間為yyyy-M-總體均值的區(qū)間估計

(小樣本的估計)【例5-2】一家食品生產(chǎn)企業(yè)以生產(chǎn)袋裝食品為主,為對產(chǎn)量質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)測,企業(yè)質(zhì)檢部門經(jīng)常要進(jìn)行抽檢,以分析每袋重量是否符合要求?,F(xiàn)從某天生產(chǎn)的一批食品中隨機(jī)抽取了25袋,測得每袋重量如下表所示。已知產(chǎn)品重量的分布服從正態(tài)分布,且總體標(biāo)準(zhǔn)差為10克。試估計該批產(chǎn)品平均重量的置信區(qū)間,置信水平為95%25袋食品的重量112.5101.0103.0102.0100.5102.6107.5

95.0108.8115.6100.0123.5102.0101.6102.2116.6

95.4

97.8108.6105.0136.8102.8101.5

98.4

93.3yyyy-M-總體均值的區(qū)間估計

(小樣本的估計)解:已知X~N(,102),n=25,1-=95%,z/2=1.96。根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算得:。由于是正態(tài)總體,且方差已知??傮w均值在1-置信水平下的置信區(qū)間為該食品平均重量的置信區(qū)間為101.44g~109.28gyyyy-M-總體均值的區(qū)間估計

(小樣本的估計)【例5-3】已知某種燈泡的壽命服從正態(tài)分布,現(xiàn)從一批燈泡中隨機(jī)抽取16只,測得其使用壽命(單位:h)如下。建立該批燈泡平均使用壽命95%的置信區(qū)間16燈泡使用壽命的數(shù)據(jù)1510152014801500145014801510152014801490153015101460146014701470yyyy-M-總體均值的區(qū)間估計

(小樣本的估計)解:已知X~N(,2),n=16,1-=95%,t/2=2.131

根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算得:,

總體均值在1-置信水平下的置信區(qū)間為該種燈泡平均使用壽命的置信區(qū)間為1476.8h~1503.2hyyyy-M-用SPSS求置信區(qū)間

(小樣本)SPSS的輸出結(jié)果

yyyy-M-5.2.2總體比例的區(qū)間估計5.2一個總體參數(shù)估計的區(qū)間估計yyyy-M-總體比例的區(qū)間估計

(傳統(tǒng)方法)1. 假定條件總體服從二項分布可以由正態(tài)分布來近似np(成功次數(shù))和n(1-p)(失敗次數(shù))均應(yīng)該大于10使用正態(tài)分布統(tǒng)計量z3.總體比例在1-置信水平下的置信區(qū)間為樣本比例±分位數(shù)值×樣本比例的標(biāo)準(zhǔn)誤差yyyy-M-總體比例的區(qū)間估計

(例題分析—傳統(tǒng)方法)【例5-4】某城市想要估計下崗職工中女性所占的比例,隨機(jī)地抽取了100名下崗職工,其中65人為女性職工。試以95%的置信水平估計該城市下崗職工中女性比例的置信區(qū)間解:已知n=100,p=65%,1-=95%,z/2=1.96該城市下崗職工中女性比例的置信區(qū)間為55.65%~74.35%

yyyy-M-一個總體比例的區(qū)間估計

(現(xiàn)代方法)按照傳統(tǒng)方法計算出來的置信水平為(1-)的置信區(qū)間能夠覆蓋總體真實比例的概率小于(1-),既是大樣本也是如此,更不可能應(yīng)用于小樣本根據(jù)經(jīng)驗法則:傳統(tǒng)方法要求np(成功次數(shù))和n(1-p)(失敗次數(shù))均應(yīng)該大于10(也有些書上說大于5)對于非常大的樣本,傳統(tǒng)方法和現(xiàn)代方法的結(jié)果幾乎相同,但對于小樣本或中等樣本現(xiàn)代方法更適用yyyy-M-一個總體比例的區(qū)間估計

(現(xiàn)代方法)通過修正試驗次數(shù)n(樣本量)和試驗成功的比例P(樣本比例)改進(jìn)置信區(qū)間將試驗次數(shù)n加上4,即用代替n;將試驗成功的次數(shù)x加上2,即用代替p對于任意大小的樣本都可以使用該方法計算置信區(qū)間只是在樣本較小時,偶爾會有區(qū)間下限小于0或區(qū)間上限大于1的情況發(fā)生。此時可用0代替小于0的下限,用1代替大于1的上限yyyy-M-一個總體比例的區(qū)間估計

(現(xiàn)代方法)設(shè)總體服從二項分布,即X~(n,p),x為n次獨立伯努利試驗成功的次數(shù),P為成功的概率定義和總體比例在1-置信水平下的置信區(qū)間該區(qū)間也稱為Agresti-Coull區(qū)間(由AlanAgresti和BrentCoull給出,以其姓氏命名)如果下限小于0則用0代替;如果上限大于1則用1代替yyyy-M-一個總體比例的區(qū)間估計

(現(xiàn)代方法)【例】某城市想要估計下崗職工中女性所占的比例,隨機(jī)地抽取了100名下崗職工,其中65人為女性職工。試以95%的置信水平估計該城市下崗職工中女性比例的置信區(qū)間解:該城市下崗職工中女性比例的置信區(qū)間為47.72%~79.12%

yyyy-M-5.2.3總體方差的區(qū)間估計5.2一個總體參數(shù)估計的區(qū)間估計yyyy-M-總體方差的區(qū)間估計1. 估計一個總體的方差或標(biāo)準(zhǔn)差2. 假設(shè)總體服從正態(tài)分布總體方差

2

的點估計量為s2,且4.總體方差在1-置信水平下的置信區(qū)間為yyyy-M-總體方差的區(qū)間估計

(圖示)yyyy-M-總體方差的區(qū)間估計

(例題分析)【例5-5】一家食品生產(chǎn)企業(yè)以生產(chǎn)袋裝食品為主,現(xiàn)從某天生產(chǎn)的一批食品中隨機(jī)抽取了25袋,測得每袋重量如下表所示。已知產(chǎn)品重量的分布服從正態(tài)分布。以95%的置信水平建立該種食品重量方差的置信區(qū)間

25袋食品的重量112.5101.0103.0102.0100.5102.6107.5

95.0108.8115.6100.0123.5102.0101.6102.2116.6

95.4

97.8108.6105.0136.8102.8101.5

98.4

93.3yyyy-M-總體方差的區(qū)間估計

(例題分析)解:已知n=25,1-=95%,根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算得

s2=93.21

2置信度為95%的置信區(qū)間為

該企業(yè)生產(chǎn)的食品總體重量標(biāo)準(zhǔn)差的的置信區(qū)間為7.54g~13.43gyyyy-M-一個總體參數(shù)的區(qū)間估計

(小結(jié))yyyy-M-5.3兩個總體參數(shù)的區(qū)間估計

5.3.1兩個總體均值之差的區(qū)間估計

5.3.2兩個總體比例之差的區(qū)間估計

5.3.3兩個總體方差比的區(qū)間估計第5章參數(shù)估計yyyy-M-兩個總體參數(shù)的區(qū)間估計總體參數(shù)符號表示樣本統(tǒng)計量均值差比例差方差比yyyy-M-5.3.1兩個總體均值之差的區(qū)間估計5.3兩個總體參數(shù)估計的區(qū)間估計yyyy-M-均值之差區(qū)間的一般表達(dá)式兩個總體均值的置信區(qū)間是由兩個樣本均值之差加減估計誤差得到的估計誤差由兩部分組成:一是點估計量的標(biāo)準(zhǔn)誤差,它取決于樣本統(tǒng)計量的抽樣分布。二是估計時所要的求置信水平為時,統(tǒng)計量分布兩側(cè)面積為的分位數(shù)值,它取決于事先所要求的可靠程度兩個總體均值之差(1-2)在置信水平下的置信區(qū)間可一般性地表達(dá)為(x1-x2)±分位數(shù)值×(x1-x2)的標(biāo)準(zhǔn)誤差yyyy-M-兩個總體均值之差的估計

(獨立大樣本)1. 假定條件兩個總體都服從正態(tài)分布,12、22已知若不是正態(tài)分布,可以用正態(tài)分布來近似(n130和n230)兩個樣本是獨立的隨機(jī)樣本使用正態(tài)分布統(tǒng)計量zyyyy-M-兩個總體均值之差的估計

(獨立大樣本)1. 12,22已知時,兩個總體均值之差1-2在1-置信水平下的置信區(qū)間為

12、22未知時,兩個總體均值之差1-2在1-置信水平下的置信區(qū)間為yyyy-M-兩個總體均值之差的估計

(獨立大樣本)【例5-6】某地區(qū)教育管理部門想估計兩所中學(xué)的學(xué)生高考時的英語平均分?jǐn)?shù)之差,為此在兩所中學(xué)獨立抽取兩個隨機(jī)樣本,有關(guān)數(shù)據(jù)如右表。建立兩所中學(xué)高考英語平均分?jǐn)?shù)之差95%的置信區(qū)間

兩個樣本的有關(guān)數(shù)據(jù)

中學(xué)1中學(xué)2n1=46n1=33S1=5.8S2=7.2Englishyyyy-M-兩個總體均值之差的估計

(獨立大樣本)解:兩個總體均值之差在1-置信水平下的置信區(qū)間為

兩所中學(xué)高考英語平均分?jǐn)?shù)之差的置信區(qū)間為5.03分~10.97分yyyy-M-兩個總體均值之差的估計

(獨立小樣本:

12=22)1. 假定條件兩個總體都服從正態(tài)分布兩個總體方差未知但相等:12=22兩個獨立的小樣本(n1<30和n2<30)總體方差的合并估計量估計量x1-x2的抽樣標(biāo)準(zhǔn)差yyyy-M-兩個總體均值之差的估計

(獨立小樣本:

12=22)兩個樣本均值之差的標(biāo)準(zhǔn)化兩個總體均值之差1-2在1-置信水平下的置信區(qū)間為yyyy-M-兩個總體均值之差的估計

(獨立小樣本:

12=22)【例5-7】為估計兩種方法組裝產(chǎn)品所需時間的差異,分別對兩種不同的組裝方法各隨機(jī)安排12名工人,每個工人組裝一件產(chǎn)品所需的時間(單位:min)下如表。假定兩種方法組裝產(chǎn)品的時間服從正態(tài)分布,且方差相等。試以95%的置信水平建立兩種方法組裝產(chǎn)品所需平均時間差值的置信區(qū)間兩個方法組裝產(chǎn)品所需的時間方法1方法228.336.027.631.730.137.222.226.029.038.531.032.037.634.433.831.232.128.020.033.428.830.030.226.5yyyy-M-兩個總體均值之差的估計

(獨立小樣本:

12=22)解:根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算得合并估計量為兩種方法組裝產(chǎn)品所需平均時間之差的置信區(qū)間為0.14分鐘~7.26分鐘yyyy-M-兩個總體均值之差的估計

(獨立小樣本:1222)1. 假定條件兩個總體都服從正態(tài)分布兩個總體方差未知且不相等:1222兩個獨立的小樣本(n1<30和n2<30)使用統(tǒng)計量yyyy-M-兩個總體均值之差的估計

(獨立小樣本:1222)兩個總體均值之差1-2在1-置信水平下的置信區(qū)間為自由度yyyy-M-用SPSS求兩個總體均值之差置信區(qū)間

(例題分析)檢驗兩個總體的方差是否相等。原假設(shè)是相等,如Sig.很小,則表明兩個總體方差不相等,此時使用區(qū)間“假設(shè)方差相等”,否則使用區(qū)間“假設(shè)方差不相等”。本例使用“假設(shè)方差相等”求置信區(qū)間SPSSyyyy-M-兩個總體均值之差的估計

(獨立小樣本:1222)【例5-8】沿用前例。假定第一種方法隨機(jī)安排12名工人,第二種方法隨機(jī)安排8名工人,即n1=12,n2=8,所得的有關(guān)數(shù)據(jù)如表。假定兩種方法組裝產(chǎn)品的時間服從正態(tài)分布,且方差不相等。以95%的置信水平建立兩種方法組裝產(chǎn)品所需平均時間差值的置信區(qū)間

兩個方法組裝產(chǎn)品所需的時間方法1方法228.336.027.631.730.137.222.226.529.038.531.037.634.433.832.128.020.028.830.030.221yyyy-M-兩個總體均值之差的估計

(獨立小樣本:1222)解:根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算得

自由度為兩種方法組裝產(chǎn)品所需平均時間之差的置信區(qū)間為0.192分鐘~9.058分鐘yyyy-M-用SPSS求兩個總體均值之差置信區(qū)間

(例題分析)SPSS的輸出結(jié)果(只截取估計的部分)檢驗兩個總體的方差是否相等。原假設(shè)是相等,如Sig.很小,則表明兩個總體方差不相等,此時使用區(qū)間“Equalvariancesnotassumed”,否則使用區(qū)間“Equalvariancesassumed”。本例使用“Equalvariancesassumed”yyyy-M-兩個總體均值之差的估計

(匹配大樣本)假定條件兩個匹配的大樣本(n130和n230)兩個總體各觀察值的配對差服從正態(tài)分布兩個總體均值之差d=1-2在1-置信水平下的置信區(qū)間為d±分位數(shù)值×d的標(biāo)準(zhǔn)誤差yyyy-M-兩個總體均值之差的估計

(匹配小樣本)假定條件兩個匹配的小樣本(n1<30和n2<30)兩個總體各觀察值的配對差服從正態(tài)分布

兩個總體均值之差d=1-2在1-置信水平下的置信區(qū)間為yyyy-M-兩個總體均值之差的估計

(匹配小樣本)【例5-9】由10名學(xué)生組成一個隨機(jī)樣本,讓他們分別采用A和B兩套試卷進(jìn)行測試,結(jié)果如下表。試建立兩種試卷分?jǐn)?shù)之差d=1-2

95%的置信區(qū)間

10名學(xué)生兩套試卷的得分學(xué)生編號試卷A試卷B差值d17871726344193726111489845691741754951-27685513876601698577810553916STATISTICSyyyy-M-兩個總體均值之差的估計

(匹配小樣本)解:根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算得兩種試卷所產(chǎn)生的分?jǐn)?shù)之差的置信區(qū)間為6.33分~15.67分yyyy-M-用SPSS求配對小樣本均值之差置信區(qū)間

(例題分析)SPSS的輸出結(jié)果

(只截取估計的部分)用求置信區(qū)間SPSSyyyy-M-5.3.2兩個總體比例之差的區(qū)間估計5.3兩個總體參數(shù)估計的區(qū)間估計yyyy-M-1. 假定條件兩個總體服從二項分布可以用正態(tài)分布來近似兩個樣本是獨立的n1p1和n1(1-p1),n2p2和n2(1-p2),均應(yīng)該大于102. 兩個總體比例之差1-2在1-置信水平下的置信區(qū)間為兩個總體比例之差的區(qū)間估計

(傳統(tǒng)方法)(p1-p2)±分位數(shù)值×(p1-p2)的標(biāo)準(zhǔn)誤差yyyy-M-兩個總體比例之差的估計

(例題分析—傳統(tǒng)方法)【例5-10】在某個電視節(jié)目的收視率調(diào)查中,農(nóng)村隨機(jī)調(diào)查了400人,有32%的人收看了該節(jié)目;城市隨機(jī)調(diào)查了500人,有45%的人收看了該節(jié)目。試以95%的置信水平估計城市與農(nóng)村收視率差別的置信區(qū)間12yyyy-M-兩個總體比例之差的估計

(例題分析—傳統(tǒng)方法)解:已知

n1=500,n2=400,p1=45%,p2=32%,

1-=95%,z/2=1.96

1-2置信度為95%的置信區(qū)間為城市與農(nóng)村收視率差值的置信區(qū)間為6.68%~19.32%yyyy-M-兩個總體比例之差的區(qū)間估計

(現(xiàn)代方法)通過修正試驗次數(shù)n1、n2(樣本量)和試驗成功的比例P1、P2(樣本比例)改進(jìn)置信區(qū)間將試驗次數(shù)n1和n1各加上2,即用代n1,代替n2;將試驗成功的次數(shù)x1和x2各加上1,即用代替p1,用代替p2對于任意大小的樣本都可以使用該方法計算置信區(qū)間yyyy-M-兩個總體比例之差的區(qū)間估計

(現(xiàn)代方法)設(shè)兩總體都服從二項分布,即X1~(n1,p1),X2~(n2,p2)。x1為n1次獨立伯努利試驗成功的次數(shù),P1位成功的概率概率,x2

為n2次獨立伯努利試驗成功的次數(shù),P2為成功的概率定義,;,1-2在1-置信水平下的置信區(qū)間該區(qū)間也稱為Agresti-Caffo區(qū)間(由AlanAgresti和BrianCaffo給出,以其姓氏命名)如果下限小于-1則用-1代替;如果上限大于1則用1代替yyyy-M-5.3.3兩個總體方差比的區(qū)間估計5.3兩個總體參數(shù)估計的區(qū)間估計yyyy-M-兩個總體方差比的區(qū)間估計1. 比較兩個總體的方差比用兩個樣本的方差比來判斷如果S12/S22接近于1,說明兩個總體方差很接近如果S12/S22遠(yuǎn)離1,說明兩個總體方差之間存在差異總體方差比在1-置信水平下的置信區(qū)間為yyyy-M-兩個總體方差比的區(qū)間估計

(圖示)yyyy-M-兩個總體方差比的區(qū)間估計

(例題分析)【例5-11】為了研究男女學(xué)生在生活費支出(單位:元)上的差異,在某大學(xué)各隨機(jī)抽取25名男學(xué)生和25名女學(xué)生,得到下面的結(jié)果男學(xué)生:女學(xué)生:試以90%置信水平估計男女學(xué)生生活費支出方差比的置信區(qū)間yyyy-M-兩個總體方差比的區(qū)間估計

(例題分析)解:根據(jù)自由度

n1=25-1=24,n2=25-1=24,查得F/2(24)=1.98,F(xiàn)1-/2(24)=1/1.98=0.50512/22置信度為90%的置信區(qū)間為男女學(xué)生生活費支出方差比的置信區(qū)間為0.47~1.84

yyyy-M-兩個總體參數(shù)的區(qū)間估計

(小結(jié))yyyy-M-5.4樣本量的確定

5.4.1估計總體均值時樣本量的確定

5.4.2估計總體比例時樣本量的確定第5章參數(shù)估計yyyy-M-6.4.1估計總體均值時樣本量的確定6.4樣本量的確定yyyy-M-估計總體均值時樣本量n為樣本量n與總體方差2、邊際誤差E、可靠性系數(shù)Z或t之間的關(guān)系為與總體方差成正比與邊際誤差的平方成反比與可靠性系數(shù)成正比樣本量的圓整法則:當(dāng)計算出的樣本量不是整數(shù)時,將小數(shù)點后面的數(shù)值一律進(jìn)位成整數(shù),如24.68取25,24.32也取25等等估計一個總體均值時樣本量的確定其中:yyyy-M-估計一個總體均值時樣本量的確定

(例題分析)【例5-12】擁有工商管理學(xué)士學(xué)位的大學(xué)畢業(yè)生年

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