区间估计
用点估计 θ^(X1,X2,…,Xn) 来估计总体的未知参数 θ ，一旦我们获得了样本观察值 (x1,x2,…,xn) ，将它代入 θ^(X1,X2,…,Xn) ，即可得到 θ 的一个估计值。这很直观，也很便于使用。但是，点估计值只提供了 θ 的一个近似值，并没有反映这种近似的精确度。同时，由于 θ 本身是未知的，我们也无从知道这种估计的误差大小。因此，我们希望估计出一个真实参数所在的范围，并希望知道这个范围以多大的概率包含参数真值，这就是参数的区间估计问题。
定义
设 θ 为总体 ξ 的未知参数, ξ1,ξ2,…,ξn 为 ξ 的一个子样， T1(ξ1,ξ2,…,ξn),T2(ξ1,ξ2,…,ξn) 为两个统计量。对于任意给定的 α(0<α<1) ，若 T1,T2 满足
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请联系我们，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://51itzy.com/kjqy/29110.html