Chapter4估計本章重點點估計抽樣分布

均值區(qū)間估計

比例區(qū)間估計

方差區(qū)間估計第一節(jié)點估計矩估計最大似然估計點估計標準總體和樣本

總體樣本觀測基本假設(shè)：獨立同分布（iid）參數(shù)和估計

總體：參數(shù)（parameter）樣本：估計量（estimator）觀測：估計值（estimate）抽樣估計

利用樣本估計值去估計總體參數(shù)的過程稱為抽樣估計（samplingestimation）或參數(shù)估計（parameterestimation）用單值估計參數(shù)稱為點估計（pointestimation）用區(qū)間估計參數(shù)稱為區(qū)間估計（intervalestimation）點估計點估計的基本思想是根據(jù)樣本觀測為總體參數(shù)找到一個最優(yōu)估計矩估計（methodofmoments）最大似然估計（maximumlikelihoodestimation,mle）矩估計根據(jù)分布計算總體矩根據(jù)樣本觀測計算樣本矩據(jù)總體矩等于樣本矩聯(lián)立方程組求參數(shù)最大似然估計根據(jù)分布計算樣本觀測的取值概率樣本觀測的總?cè)≈蹈怕始礊樗迫缓瘮?shù)，其對數(shù)為對數(shù)似然函數(shù)最大似然估計讓似然函數(shù)或者對數(shù)似然函數(shù)取最大值的參數(shù)極為最大似然估計，即令該方程組得解即為最大似然估計練習(xí)某變量的10次觀測如下

216530.113112假設(shè)該變量的概率密度函數(shù)為求的矩估計和最大似然估計優(yōu)良估計標準

無偏（unbiased）有效（effective）一致（consistent）主要參數(shù)和估計值名稱總體樣本均值方差比例（0-1變量）方差第二節(jié)樣本均值和比例分布樣本均值的分布樣本比例的分布

均值和標準差

樣本均值的均值（expectation）為總體均值，即標準差

標準誤差樣本均值的標準差代表了樣本均值估計總體均值的誤差，亦稱樣本均值的標準誤差（standarderror）

影響抽樣誤差大小的因素有二：一為總體的標準差，；二為樣本容量的大小應(yīng)當指出，抽樣誤差同總體容量沒有關(guān)系或關(guān)系很小

標準誤差的估計實際中總體標準差常常是未知的，因此要樣本均值的標準誤差，需用樣本標準差s代替

當樣本容量很大時，這種代替的誤差是很小的；但當樣本容量較小時，就會產(chǎn)生較大的誤差誤差計算從某企業(yè)生產(chǎn)的5000個零件中隨機檢測200個，測得這200個零件的平均長度為423毫米，標準差為12毫米。求標準誤差誤差的修正

不重復(fù)抽樣時，標準誤差計算公式為

叫有限總體修正系數(shù)（finitepopulationcorrection）但當總體容量很大時，這種修正就不存在或作用很少誤差計算從某企業(yè)生產(chǎn)的5000個零件中隨機檢測200個，測得這200個零件的平均長度為423毫米，標準差為12毫米。若采用不重復(fù)抽樣，求標準誤差隨機試驗重復(fù)地從1到9中隨機抽5個數(shù)，計算均值。觀察均值的分布樣本均值的分布形態(tài)

中心極限定理（centrallimittheorem）：不論總體變量成何種分布，當樣本容量很大時，樣本均值服從以為均值，為標準差的正態(tài)分布樣本比例

樣本比例是樣本均值的特殊情況，即樣本比例可看成是0-1變量的均值，因此容易知道樣本比例分布

均值標準誤差標準差（標準誤差）：標準誤差的估計

同樣的道理，總體比例常常未知，需用樣本比例估計樣本比例的標準誤差某公司從一批產(chǎn)品中隨機抽取100件進行調(diào)查，發(fā)現(xiàn)其中有10件不合格。求樣本合格品率的標準誤差分析：題目未告知是否采用不重復(fù)抽樣，但據(jù)題意可知總體單位數(shù)很大，因此即便采用不重復(fù)抽樣其標準誤差的修正效果也不好，因此視同重復(fù)抽樣樣本比例的分布

當樣本容量很大時，樣本比例服從以為均值，為標準差的正態(tài)分布第三節(jié)區(qū)間估計區(qū)間估計必要抽樣數(shù)目

區(qū)間估計

區(qū)間估計是指給出未知的總體參數(shù)所在的區(qū)間，并且給出需要的概率保證度

總體均值的區(qū)間估計：根據(jù)樣本均值服從以為均值，為標準差的正態(tài)分布，可知總體均值的區(qū)間估計上式說明，總體均值落在區(qū)間上的概率為或者更精確地說，我們能以的概率保證所給的區(qū)間能包含總體均值上述的區(qū)間稱之為置信區(qū)間（confidenceinterval），概率稱之為置信水平（confidencelevel），稱之為極限誤差,稱之為顯著水平（significancelevel）區(qū)間估計從某企業(yè)生產(chǎn)的5000個零件中隨機檢測200個，測得這200個零件的平均長度為423毫米，標準差為12毫米。若采用重復(fù)抽樣，求整批零件平均長度的95%的置信區(qū)間練習(xí)從某企業(yè)生產(chǎn)的5000個零件中隨機檢測200個，測得這200個零件的平均長度為423毫米，標準差為12毫米。若采用不重復(fù)抽樣，求整批零件平均長度的95%的置信區(qū)間保質(zhì)期

某食品公司欲知道產(chǎn)品的保質(zhì)期，從一批產(chǎn)品中隨機抽取20件觀察，發(fā)現(xiàn)它們平均保質(zhì)期為400天，標準差為50天。求該批產(chǎn)品平均保質(zhì)期的95%的置信區(qū)間

總體比例的區(qū)間估計根據(jù)樣本比例的抽樣分布理論，很容易知道，在置信度下，總體比例的置信區(qū)間為：總體比例的區(qū)間估計某公司從一批產(chǎn)品中隨機抽取100件進行調(diào)查，發(fā)現(xiàn)其中有10件不合格。求該批產(chǎn)品合格品率的95%的置信區(qū)間：所以該批產(chǎn)品合格品率的一個95%的置信區(qū)間為總統(tǒng)的支持率2012年美國總統(tǒng)大選之前，美國權(quán)威的民意調(diào)查公司——蓋洛普（GallupTracking）的一項民意調(diào)查中顯示，在被隨機調(diào)查的2700個選民中有1320人表示會把選票投給奧巴馬，1350人表示會把票投給羅姆尼。在95%的概率保證下，請分布估計奧巴馬和羅姆尼支持率的置信區(qū)間

必要抽樣數(shù)目某工地有2000名工人，要用隨機不重復(fù)抽樣法來測定其工作量，已知標準差為9立方米。若以95.45%的概率作保證要求抽樣誤差不超過0.8立方米，問至少應(yīng)抽取多少名工人進行調(diào)查

即至少抽取404人調(diào)查練習(xí)應(yīng)調(diào)查多少人？2012年美國總統(tǒng)大選之前，美國權(quán)威的民意調(diào)查公司——蓋洛普（GallupTracking）的一項民意調(diào)查中顯示，在被隨機調(diào)查的2700個選民中有1320人表示會把選票投給奧巴馬，1350人表示會把票投給羅姆尼。假設(shè)在大選之前蓋洛普又被要求作一次相同的民意調(diào)查，但要求在95%的概率保證下奧巴馬支持率的估計誤差不超過±1.5%，根據(jù)第一次的調(diào)查經(jīng)驗蓋洛普應(yīng)該至少要抽取多少選民進行調(diào)查？第四節(jié)小樣本的估計小樣本t分布小樣本如果樣本容量太?。ㄐ∮?0），那么用正態(tài)分布進行區(qū)間估計誤差較大這時候改成用t分布（tdistribution）即可。即：t服從自由度為n-1（n為樣本容量）的t分布。t分布的pdf設(shè)t分布的自由度為則t分布的pdf為:t分布

t分布跟標準正態(tài)分布非常接近，區(qū)別在于其分布形態(tài)取決于自由度n-1（n為樣本容量），t分布均值為0（當n-1大于1時），標準差為（當n-1大于2時）t分布與標準正態(tài)分布t分布跟標準正態(tài)分布相比更低峰但是隨著自由度的增加，峰會越來越尖t分布隨著自由度增加收斂于標準正態(tài)分布，事實上，當n大于30時，兩者區(qū)別已非常小，可視同標準正態(tài)分布t分布的百分位數(shù)設(shè)百分數(shù)，滿足

則稱為t分布在自由度為n-1下的第百分位數(shù)總體均值的區(qū)間估計根據(jù)t分布，很容易知道，在置信度下，總體均值

的置信區(qū)間為：保質(zhì)期

某食品公司欲知道產(chǎn)品的保質(zhì)期，從一批產(chǎn)品中隨機抽取20件觀察，發(fā)現(xiàn)它們平均保質(zhì)期為400天，標準差為50天。求該批產(chǎn)品保質(zhì)期的95%的置信區(qū)間

糖果平均重量從一批糖果中隨機抽取16袋，稱得重量（克）如下。求平均重量的一個95%置信區(qū)間506508499503508510497512514505493496506502509496

單側(cè)置信區(qū)間在前面的兩個例子中，糖果重量的需要一個雙側(cè)的置信區(qū)間，而對于保質(zhì)期而言，越長越好，所以我們只需要一個右側(cè)的置信區(qū)間，或者我們只要知道保質(zhì)期的下限。而有時我們需要一個左側(cè)的置信區(qū)間。我們稱之為單側(cè)置信區(qū)間（one-sidedconfidenceinterval）。在置信度下，總體均值的右側(cè)和左側(cè)置信區(qū)間分別為：保質(zhì)期

某食品公司欲知道產(chǎn)品的保質(zhì)期，從一批產(chǎn)品中隨機抽取20件觀察，發(fā)現(xiàn)它們平均保質(zhì)期為400天，標準差為50天。在95%的置信度下求該批產(chǎn)品平均保質(zhì)期的單側(cè)置信下限。

燈泡壽命

從一批燈泡中隨機抽取5只做使用壽命試驗，測得它們的使用壽命如下：（單位：小時）

10501100112012501280

求該批燈泡平均使用壽命的一個95%的置信下限

第五節(jié)總體方差的區(qū)間估計分布總體方差的區(qū)間估計總體方差總體方差的區(qū)間估計需要用到分布（chi-squaredistribution）上式表明，服從于自由度為n-1的分布，其中n為樣本容量，為樣本方差。分布的pdf設(shè)分布的自由度為則分布的pdf為:分布

跟t分布一樣，分布的形態(tài)取決于自由度n-1（n為樣本容量），分布均值為n-1，標準差為分布的特征分布總大于0分布不是對稱的分布，而是右偏分布。但是隨著自由度n-1的增加，偏度越來越小而趨于對稱，而且峰越來越低。分布隨著自由度增加收斂于正態(tài)分布，事實上，當n大于50時，兩者區(qū)別已非常小，可視同正態(tài)分布分布的百分位數(shù)設(shè)百分數(shù)，滿足

則稱為分布在自由度為n-1下的第百分位數(shù)總體方差的區(qū)間估計

即在置信度下，總體方差的一個置信區(qū)間為：保質(zhì)期的標準差

某食品公司欲知道產(chǎn)品的保質(zhì)期，從