参数估计
2017-04-04 17:55:52 0 举报
参数估计是统计学中的一种方法,用于根据样本数据推断总体参数的值。在实际应用中,我们往往无法获取总体的全部数据,因此需要通过抽样的方法来获得样本数据。然后,利用这些样本数据,我们可以计算出一个统计量,如样本均值、样本方差等,作为总体参数的估计值。参数估计的准确性取决于抽样方法的合理性、样本量的大小以及统计模型的选择等因素。常用的参数估计方法有极大似然估计、最小二乘法等。通过参数估计,我们可以更好地了解和描述数据的分布特征,为决策提供依据。
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大纲/内容
均值差
方差比
总体方差已知服从Z分布
大样本(一般认为样本量=30)
总体方差未知服从t分布
两总体方差相等服从t分布
卡方分布
可应用于非正态总体
小样本匹配服从t分布
小样本
独立大样本
两总体方差已知服从Z分布
大样本匹配服从Z分布
独立大样本(一般认为样本量=30)
两总体方差未知服从Z分布
比例差
不受样本量的大小的额影响
独立小样本正态总体
方差
因为样本量比较大,所以也可以应用于非正态分布
两总体方差不相等服从t分布,但自由度需要通过单独的公式进行求解
待估参数(两个总体)
比例
待估参数(单个总体)
配对样本
大样本(p和1-p要求两部分样本量都要大于等于30)总体分成二项分布,可以用正态分布来近似
总体方差未知服从Z分布
独立大样本(p和1-p要求两部分样本量都要大于等于30)总体分成二项分布,可以用正态分布来近似
两总体方差未知
均值
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