liting李
2020-08-14 阅读量: 1236
一、两个总体均值之差的区间估计
1、大样本估计
两个总体为正态分布，或两个总体不服正态分布但两个样本都为大样本，根据抽样分布知识可知
两个样本均值只差 
服从期望为（μ1-μ2）、方差为（ 
）的正态分布，转化为标准正态分布
当 
和 
都已知 ，两个总体均值之差μ1-μ2在1-a置信水平下的置信区间 
当 和 
都未知，用样本方差 
和 
来代替
2、小样本估计
先要有假定
1）两个总体都服从正态分布
2）两个随即样本独立地分别抽自两个总体
假定成立，不管样本大小，已知 和 用上述求法，如果未知则分为两种情况
a、情况一
当和都未知，但是=，用样本方差和
来代替，要将两个样本的数据组合在一起，给出总体方差的合并估计量 
标准化后服从自由度为（n1+n2-2）的t分布
两个总体之差u1-u2在1-a置信水平下的置信区间
b、情况二
当和都未知，但是≠，两个样本均值之差经标准化后近似服从自由度为v的t分布，自由度v的计算公式
两个总体之差u1-u2在1-a置信水平下的置信区间
独立样本与匹配样本并不理解，更多参考《统计学》第六版 P169
二、两个总体比例之差的区间估计
经过标准化后服从标准正态分布
当两个总体比例π1和π2未知时，用样本比例p1和p2代替，因此两个总体比例之差π1-π2在1-a置信水平下的置信区间为
三、两个总体方差比的区间估计
不是很懂，查看《统计学》第六版 P171
四、样本量确定
1、估计总体均值时样本量的确定
在重复抽样或无线总体抽样条件下，令E代表希望达到的估计误差
a、如果
的值无法确定，可以用以前相同或者类似的标准差来替代，也可以试验调查的办法，选择一个初始样本，以该样本的标准差作为
的估计值
b、样本量的优化为整数，比如说24.1，24.8都转化成25
2、估计总体比例时样本量的的确定
在重复抽样或无线总体抽样条件下，令E代表希望达到的估计误差
a、如果π值不知道，可以用类似的样本比例来代替，也可以用试验调查的方法，选择一个初始样本，以该延边的比例作为π的估计值
b、当π的值无法知道时，通常取使π（1-π）最大时的0.5
四分位数的应用通常是用于描述数据的分布情况和识别异常值。以下是一些常见的应用场景：数据分析：通过计算四分位数，可以了解数据的中心趋势和离散程度。例如，可以使用四分位数来计算中位数、上四分位数和下四分位数，以了解数据的分布情况。箱线图：箱线图是一种常用的数据可视化工具，可以通过四分位数来绘制。箱线图可以显示数据的中位数、上四分位数、下四分位数以及异常值，帮助我们直观地了解数据的分布情况。异常值检测：
美国、芬兰和中国各个国家2018年7月至2023年8月度GDP增长率
问题:某地区成年女子的血压(以mmHa计) 服从N(110，144)，求该地区成年女性血压在100至120的可能性多大 ( (φ(0.83)=0.7967)A 0.676B 0.5C 0.5934D 0.5768解析:根据题目描述，该地区成年女子的血压服从N(110，144)分布。要求计算血压在100至120之间的可能性，可以使用标准正态分布进行计算。首先，需要将血压转化为标准正态分布的值。计算方
问题:某地区成年女子的血压(以mmHa计) 服从N(110，144)，求该地区成年女性血压在100至120的可能性多大 ( (φ(0.83)=0.7967)A 0.676B 0.5C 0.5934D 0.5768解析:根据题目描述，该地区成年女子的血压服从N(110，144)分布。要求计算血压在100至120之间的可能性，可以使用标准正态分布进行计算。首先，需要将血压转化为标准正态分布的值。计算方
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