参数估计与假设检验.ppt

参数估计参数估计在统计方法中的地位统计推断的过程抽样与参数估计抽样与抽样分布样本均值的抽样分布（一个例子）样本均值的抽样分布（一个例子）样本均值的抽样分布（一个例子）所有样本均值的均值和方差样本均值的分布与总体分布的比较样本均值的抽样分布与中心极限定理中心极限定理（图示）样本方差的分布卡方(c2)分布两个样本方差比的抽样分布两个样本方差比的抽样分布T统计量的分布参数估计基本方法参数估计的方法被估计的总体参数方法极大似然估计法例6设总体X服从0-1分布,且P(X=1)=p,
用极大似然法求p的估计值.对于不同的p,L(p)不同,见右下图在容许范围内选择p，使L(p)最大一般,设X为离散型随机变量,其分布律为称这样得到的若X连续,取f(xi,)为Xi的密度函数注3若显然，例设总体X~N(,2),x1,x2,…,xn是X
的样本值,求,2的极大似然估计.区间估计（概念要点）落在总体均值某一区间内的样本总体未知参数落在区间内的概率
表示为(1-
为显著性水平，是总体参数未在区间内的概率
常用的显著性水平值有99%,95%,90%
相应的为0.01，0.05，0.10区间与置信水平影响区间宽度的因素总体均值的区间估计（正态总体：实例）总体均值的区间估计（非正态总体：实例）假设检验在统计方法中的地位什么是假设?假设检验的基本思想假设检验的步骤
提出原假设和备择假设
确定适当的检验统计量
规定显著性水平
计算检验统计量的值
作出统计决策提出原假设和备择假设什么是备择假设？(AlternativeHypothesis)
1. 与原假设对立的假设
2. 总是有不等号:,或
3. 表示为H1
H1：<某一数值，或某一数值
例如,H1：<3910(克)，或3910(克)什么检验统计量？
1. 用于假设检验问题的统计量
2. 选择统计量的方法与参数估计相同，需考虑
是大样本还是小样本
总体方差已知还是未知
检验统计量的基本形式为
规定显著性水平作出统计决策假设检验中的小概率原理假设检验的例子su=scan("D:/booktj1/data/sugar.txt");hist(su)假设检验的例子>t.test(su,m=500,alt="less")
OneSamplet-test
data:su
t=-2.6962,df=49,p-value=0.004793
alternativehypothesis:truemeanislessthan500
95percentconfidenceinterval:
-Inf499.3749
sampleestimates:
meanofx
498.3472假设检验的例子假设检验的例子以关于均值的t检验为例；实际上，只要零假设的均值和样本均值的确不一样，那么根据检验统计量的公式可以看出，如果样本量不断增大，就必然会拒绝零假设。当然，对于效率较低的检验，要拒绝零假设所需要的样本量较大。结束