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区间估计
qujian guji
区间估计
interval estimation
参数估计的一种形式。通过从总体中抽取的样本,根据一定的正确度与精确度的要求,构造出适当的区间,以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。例如,估计一种药品所含杂质的比率在1~2%之间;估计一种合金的断裂强度在1000~1200千克之间,等等。在有的问题中,只需要对未知量取值的上限或下限作出估计。如前例中,一般只对上限感兴趣,而在第二例中,则只对下限感兴趣。
在数理统计学中,待估计的未知量是总体分布的参数或的某个函数()。区间估计问题可一般地表述为:要求构造一个仅依赖于样本X=(1,2,…,)的适当的区间[(X),(X)],一旦得到了样本X[2kg]的观测值,就把区间[(),()]作为或()的估计至于怎样的区间才算是“适当”,如何去构造它,则与所依据的原理和准则有关。这些原理、准则及构造区间估计的方法,便是区间估计理论的研究对象。作为参数估计的形式,区间估计与点估计是并列而又互相补充的,它与假设检验也有密切的联系。
置信区间理论 这是1934年,由统计学家J.奈曼所创立的一种严格的区间估计理论。置信系数是这个理论中最为基本的概念。
置信系数 奈曼以概率的频率解释为出发点,认为被估计的是一未知但确定的量,而样本X是随机的。区间[(X),(X)]是否真包含待估计的,取决于所抽得的样本X。因此,区间 [(X),(X)]只能以一定的概率[537-03]包含未知的。对于不同的,()之值可以不同,()对不同的取的最小值1-(0<<1)称为区间[(X),(X)]的置信系数。与此相应,区间[(X),(X)]称为的一个置信区间。这个名词在直观上可以理解为:对于“区间[(X),(X)]包含”这个推断,可以给予一定程度的相信,其程度则由置信系数表示。
对的上、下限估计有类似的概念,以下限为例,称(X)为的一个置信下限,若一旦有了样本X,就认为不小于(X),或者说,把估计在无穷区间[(X),∞)内。“不小于(X)”这论断正确的概率为[537-04][537-4])。1()对不同的[2kg][2kg]取的最小值[2kg]1-(0<<1)称为置信下限(X)的置信系数。
在数理统计中,常称不超过置信系数的任何非负数为置信水平。
优良性准则 置信系数1- 反映了置信区间[(X),(X)]的可靠程度,1-愈大,[(X),(X)]用以估计时,犯错误(即并不在[(X),(X)]之内)的可能性愈小。但这只是问题的一个方面。为了使置信区间[(X),(X)] 在实际问题中有用,它除了足够可靠外,还应当足够精确。比如说,估计某个人的年龄在 5至95岁之间,虽十分可靠,但太不精确,因而无用。通常指定一个很小的正数(一般, 取0.10,0.05,0.01等值),要求置信区间[(X),(X)]的置信系数不小于1-,在这个前提下使它尽可能地精确。对于“精确”的不同的解释,可以导致种种优良性标准。比较重要的有两个:一是考虑区间的长度(X)-(X)愈小愈好。这个值与X有关,一般用其数学期望E((X)-(X))作为衡量置信区间[(X),(X)] 精确程度的指标。这个指标愈小, 置信区间的精确程度就愈大。另一个是考虑置信区间 [(X), (X)]包含假值(指任何不等于被估计的 的值) 的概率[537-5][537-05],它愈小,[(X),(X)]作为的估计的精度就愈高。
如果(X)是的置信下限,则在保证(X)的置信系数不小于1-[2kg]的前提下,(X)愈大,精确程度愈高。这也可以用[(X) ,∞)包含假值(<)的概率[537-5][537-06]来衡量,此概率愈小,置信下限(X)的精确程度愈高。对置信上限有类似的结果,若在某个准则下,一个置信区间(或上、下限)比其他置信区间都好,则称它为在这个准则下是一致最优的。例如,在上述准则下,置信系数1-的一致最优置信下限(X)定义为:(X)有置信系数1- ,且对任何有置信系数1-的置信下限1(X),当<时,成立[537-07]
有时,对所考虑的置信区间(或上、下限)加上某种一般性限制,在这个前提下寻
一、会计
1.
概念:会计是以货币为主要计量单位,运用专门的方法,对企事业、机关单位或其他经济组织的经济活动进行连续、系统、全面地反映和监督的一项经济管理活动。具体而言,会计是对一定主体的经济活动进行的核算和监督,并向有关方面提供会计信息。
2.
目的:会计目标也称作会计目的,是要求会计工作完成的任务或达到的标准,也称为财务报告的目标。我国《企业会计准则》中对会计核算的目标做了明确规定:会计的目标是向财务会计报告使用者提供与企业财务状况、经营成果和现金流量等有关的会计信息,反映企业管理层受托责任履行情况,有助于财务会计报告使用者作出经济决策。
二、统计学
1.
概念:统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识,它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。
2.
目的:统计学的目的是探索总体的数量规律性。
三、统计分组
1.
概念:统计分组(statistical
grouping)是指根据统计研究任务的要求和研究现象总体的内在特点,把现象总体按某一标志划分为若干性质不同但又有联系的几个部分称“统计分组”。总体的变异性是统计分组的客观依据。统计分组是总体内进行的一种定性分类,它把总体划分为一个个性质不同的范围更小的总体。
2.
目的:统计分组是保持各组内,统计资料的一致性和组间资料的差异性,便于运用各种统计方法研究现象的数量表现和数量关系,从而正确地认识事物的本质及其规律。
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