参数估计与假设检验
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参数估计与假设检验思维导图模板大纲
(一)I类错误和II类错误
I类错误:如果真实情况与检验假设H0一致,仅仅由于抽样误差,使得检验统计量的值落到拒绝域,导致推断结论错误
II类错误:如果真实情况与检验假设H0不一致,检验统计量的值却落到接受域,导致另一种推断错误
(二)检验效能
当不同总体间确实有差别时,按规定的检验水准α能发现其差别的概率
1-β
第四节假设检验与区间估计的关系
一、抽样误差
(一)均数的标准误
中心极限定理:在样本含量n很大的情况下(如n≥50),无论原始测量变量服从什么分布, x̅的抽样分布都近似服从正态分布
标准误:反映样本均数之间变异的标准差
总体:
样本:
(二)率的标注误
(三)特点:与样本例数、变异程度有关,与分布没有关系
二、可信区间的概念
点估计:使用单一的数值直接作为总体参数的估计值
区间估计:按预先给定的概率,计算出一个区间,使它能够包含未知的总体参数
三、总体均数的区间估计
(一)σ已知:
95%可信区间:
(二)σ未知
一、t分布
1、t分布曲线的形态变化与自由度v=n-1有关
2、随着自由度v的增加,t分布曲线越来越接近于标准正态分布曲线当v→∞时,t分布的极限分布就是标准正态分布
3、以t=0为中心,左右面积对称
4、t值越大,对应t值外侧面积越小
二、可信区间的计算
四、两总体均数差值的区间估计
五、总体率的区间估计
1、小样本率的区间估计
2、大样本率的区间估计
六、两总体率差值的区间估计
一、基本原理:目的是定性比较总体参数之间有无差别或总体分布是否相同
二、基本步骤
建立假设和确定检验水准
无效假设
备择假设
选择检验方法和计算检验统计量
根据p值做出统计推断
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