区间估计思维导图
数理统计的基本概念中有关区间估计的思维导图，包括区间估计基本概念、评价区间估计好坏、置信区间、置信域
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思维导图大纲
区间估计思维导图思维导图模板大纲
区间估计基本概念
如果是连续型总体的话，估计量等于参数真值的概率是0
点估计对于判断准确的把握是微乎其微的
需要提出区间估计
评价区间估计好坏
置信度准则
随机区间涵盖参数真值的概率称为置信度
希望的是最小的置信度也比较高，这里的最小置信度也就是置信系数
概率不依赖分布的参数，所以此时置信度也就是置信系数
精确度准则
这个准则有不同的标准，用的最多的就是随机区间的平均长度
平均长度越小越好，这样用区间来估计参数就越精确
在样本容量固定的情况下
k越大，平均长度越大，精确度越低
k越大，置信系数越高，置信度越高
置信度与精确度实际上是相互制约的
追求高置信度，那么精确度就必然有损失，反之同理
统计学家Neyman提出
在保证置信度的前提下，追求高的精确度
置信区间
置信区间应该从属于置信度准则
区间估计实际上是一个统计量，当样本确定后，它就是一个完全确定的区间，也就是区间估计的一个实现
抽取样本后，得到区间估计的一个实现，它至少有100（1-a）%的机会包含参数真值
同等置信区间
根据Neyman原则， 在保证置信度的前提下，我们要兼顾精确度
置信限
单侧置信下限
单侧置信上限
置信域
是针对多个代估参数的，这时参数空间是多维的，所以“区间”就变成了多维空间中的“区域”，二维时我们一般选取矩形区域，三维时取椭球、长方体区域等
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