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总体方差之比的置信区间
一道概率密度求分布律的题:设顾客在某银行窗口等待服务的时间X(单位...
答:
分布律可以按通式计算出Y=0、1、2、3、4、5时的概率,列出分布律表。P(X>9)=∫[9,+∞])(1/3)*e^(-x/3)dx =e^(-3)=0.0498 Y~b(5,e^(-3))P(Y=0)=[1-e^(-3)]^5=0.7746 这是单正态
总体方差的置信区间
的应用题。判断哪种排队方式更好,就是看求得的(1)(2)...
简述样本量、
置信
系数和边际误差的关系。
答:
置信区间
才能变窄一倍),所以当样本量达到一个量时,就不再增加样本了。边际误差就是置信区间中从点估计值中所加上或减去的值。当样本容量更大时,点估计量的值更接近于
总体
参数,该点估计量是一致的。换言之,大样本比小样本趋于接进一个更好的点估计。因此,样本容量越大,边际误差越小。
被估参数
的置信区间
与什么有关?
答:
不能笼统的说,看你怎么给条件了,说跟随即变量的分布律和
置信水平
有关肯定不会错,但一般不会把分布律直接告诉你的,一般告诉
总体
期望,
方差
,样本均值,样本方差这些东西,想办法转化成含被估参数的X^2分布,T分布,再根据置信水平确定
置信区间
...
《深入浅出统计学》3
答:
1)选择总体统计量 2)求出其抽样分布 3)决定置信水平 4)求出置信上下限 当样本很小时, 符合t分布 T~t(v) ,v=n-1 为什么用t分布而不是正态分布?基于小样本估计 可能无法精确反映
总体方差
的真实值,需要让置信区间变宽以留出误差空间。n很小时,t分布给出
的置信区间
比正态分布的更宽...
数据分析_统计学基础_《深入浅出统计学》读书笔记
答:
选择a和b,使得该区间中包含总体均值(比例)的概率为m,(a,b)为
置信区间
:求解置信区间四步骤(已总体均值μ为示例): 1.选择总体统计量 目标:为总体均值μ构建一个置信区间,即求a、b 2.求解其抽样分布 已知均值的抽样分布和方差:其中不知道
总体方差
σ²的真实值,用它的点...
设由来自正态
总体
N(μ,9的平方)的容量为16的简单随机样本,得样本均值X=...
答:
yw20054103同学看错数字了,
总体方差
是9的平方=81 点估计:u=x=100
置信区间
:(x±μα/2×σ/根号n)=(100±1.96×9/4=(95.59,104.41)
数学兼统计学问题1
答:
1-α=95%,查标准正态分布表得,μ下标(1-α/2)=μ下标0.975=1.96 所以
置信
上限为 样本均值+μ下标(1-α/2)*σ/√n=124.17 置信下限为 样本均值-μ下标(1-α/2)*σ/√n=120.61 n=121 ,有些符号我不会打,请见谅。
统计学,7.12求解释,尤其是,t是怎么回事
答:
进行总体均值区间估计时,如果
总体方差
未知,且在小样本的条件下,那么就要用t分布去构建
置信区间
。
spss分析方法-T检验
答:
2.独立样本T检验结果表F统计量的值是0.652,对应的置信水平是0.422,说明两样本
方差
之间不存在显著差别,采用的方法是两样本等方差T检验。T统计量的值是-4.827,自由度是78,95%
的置信区间
是(-17.938,-7.462),临界置信水平为0.000,远小于5%,说明两所学校被调查的高三学生的高考数学成绩...
大数据分析之统计学03_参数估计
答:
总体
参数的区间估计:考虑总体分布特性,选择合适的估计方法,如总体均值的Z统计(大样本/方差已知/未知),
方差的
χ2分布
置信区间
,以及比例的正态逼近(大样本用Z,未知用样本比例)。 两个总体参数的比较:无论是均值的差异、比例的对比,还是方差的比率,都需结合样本的大小、分布和方差信息,构建出...
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