点估计与区间估计

当我们知道一个随机变量的分布,但不确定其参数的时候就可以用点估计的方法来确定其参数,常用的点估计的方法包括矩方法与最大似然法。核心就是要构造关于未知参数的方程组求未知参数,矩方法就是用样本的各阶矩作为条件,而最大似然法就是构造似然函数求参数的偏导数来构造。区间估计用来确定点估计的结果的可靠性与精确度,可靠性是人为给出的,也叫置信度,而精确度就是给出的范围大小。通常精确度越低,可靠性就越好,但过低的精确度的估计没有意义,比如预测明天的气温最高t-50~t+50℃之间,虽然很可靠但失去意义了,所以要求出一个有意义的区间需要在精度和可靠性之间取一个平衡。区间估计中常见的就是对均值的区间进行估计,假设样本总体服从正态分布,方差已知的情况下用标准正态分布进行估计,方差未知情况下用t分布进行估计,当样本量大于30可以用标准正态分布近似t分布。

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页面更新:2024-03-12

标签:区间   正态分布   导数   方程组   方差   精确度   近似   样本   变量   可靠性   精度   意义   参数   标准   方法

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