| 字词 | 区间估计 |
| 类别 | 中英文字词句释义及详细解析 |
| 释义 | 区间估计参数估计的内容之一。是在一定可靠程度下寻找包含参数真值的一个区间。ξ1…ξn是来自分布函数F(x;θ),θ∈Θ的一个样本，θ＝θ(ξ1,ξ2，…，ξn)和θ＝θ(ξ1,ξ2，…，ξn)是两个统计量。假如对事前给定的数a(0θ≤0≤θ}=1-a，则称区间(θθ)为参数θ的置信水平为1-a的置信区间，θθ分别称为置信上限和置信下限。评价优劣的准则有两种，一种是置信区间包含真实参数的概率越大越好；一种是置信区间的平均长度愈短愈好。任务是寻找种种方法以构造出具有优良性能的置信区间。常被应用于测验分数统计中。 区间估计Interval Estimation一种参数估计方法。它对于总体参数不是以一个具体的值估计，而是以一个区间来表示它，并说明总体参数落入这一区间的概率。这样就可以了解估计的可靠性。区间估计的思想是以样本值推断总体值。具体做法是找两个统计量θ1(x1，…，xn)与θ2(x1，…，xn)，使P (θ1<θ<θ2)＝1-α的区间 (θ1,θ2) 叫置信区间，θ2和θ1分别为置信区间的上下限。1-α叫置信水平，α是事先给定的一个小正数，它是参数估计不准的概率。区间估计的大致步骤如下： (1) 计算出样本统计量，确定该统计量的抽样分布，如总体是正态分布，样本平均数也服从正态分布。(2)根据研究目的确定置信水平，即可靠性或把握程度。常用的置信水平有0.9,0.95和0.99等。有时置信水平也用可能犯错误的概率来表示，如可靠性为95%，则可能犯错误的概率为5%，它也称“风险率”或“风险水平”，记为α。(3) 按照要求的置信水平查出相应的概率度，如在正态分布条件下，对于双尾检验，95%的置信水平所对应的概率密度为1.96。(4)计算抽样平均误差。(5) 做出总体参数的区间估计。 区间估计Interval Estimation依据抽取的样本，根据一定正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，作为总体分布的未知参数或参数的函数真值所在范围的估计。求置信区间常用三种方法：利用已知的抽样分布、利用区间估计与假设检验的联系、利用大样本理论。 区间估计 区间估计见“参数估计”条。 ☚ X2检验 不具名 ☛ 区间估计 区间估计interval estimation抽样推断中根据抽样指标估计总体指标落在某一区间范围的一种方法。从抽样指标推断总体指标，难免会产生误差，但这种误差可加以控制，使之缩小。从抽样指标推断总体指标时，可用一定的概率有把握地保证所产生的误差不超出允许的范围。由于总体指标是未知的固定数值，而抽样指标则是总体指标随机出现的变量值，故误差范围也就是变动的抽样指标与固定的总体指标之间的离差范围，即样本平均数落在总体平均数μ±S 间的距离。±S 之间的距离就是最大可能的抽样误差范围，故又称极限误差范围。根据正态分布原理，在正态分布曲线下，样本平均数与总体平均数相差不超出±1.96S 的概率是95%，即总体平均数被包含于±1.96S 之间的可靠性是95%。同理，样本平均数与总体平均数相差不超出±2.58S 的概率是99%，即总体平均数被包含于±2.58S 之间的可靠性是99%。区间估计要解决的主要问题是，对已给定的置信水平(1-α)，去求其置信区间。 ☚ 情绪三因素说 群因素说 ☛ 区间估计 区间估计interval estimation根据样本分布规律，通过样本统计量估计总体参数存在的区间范围，并确定总体参数落在此范围的概率（即可能性）的方法。虽然不能指出总体参数的具体数值，但可明确参数落在此区间的概率。 ☚ 极大似然法 置信度 ☛ 区间估计 区间估计参数估计的一种。通过样本统计量估计总体参数存在的区间范围，并确定总体参数落在此范围的概率（即可能性）。虽然它不能指出总体参数的具体数值，但明确参数落在此区间的概率。 ☚ 点估计 无偏估计量 ☛ |
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