因为统计学里面的一个概述就是区间统计,统计学在很多时候都需要用到估计的内容,取一个近似值,所以说区间估计是非常重要的,也是必要的一种方法。
统计学很重要的目的就是组间的比较和组内的比较,区间估计是在点估计的基础上,给出总体参数估计的一个区间范围。
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用样本指标来估计总体指标,要达到100%的准确而没有任何误差,几乎是不可能的,所以在估计总体指标时就必须同时考虑估计误差的大小。
从人们的主观愿望上看,总是希望花较少的钱取得较好的效果,也就是说希望调查费用和调查误差越小越好。但是,在其他条件不变的情况下,缩小抽样误差就意味着增加调查费用,它们是一对矛盾。
因此,在进行抽样调查时,应该根据研究目的和任务以及研究对象的标志变异程度,科学确定允许的误差范围。
因为区间估计是统计学来判断正常值和异常值的一个判断方式。
1934年,由统计学家J.奈曼所创立的一种严格的区间估计理论。置信系数是这个理论中最为基本的概念。通过从总体中抽取的样本,根据一定的正确度与精确度的要求,构造出适当的区间,以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。
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用数轴上的一段距离或一个数据区间,表示总体参数的可能范围。这一段距离或数据区间称为区间估计的置信区间。
与点估计不同,进行区间估计时,根据样本统计量的抽样分布可以对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。下面将以总体均值的区间估计为例来说明区间估计的基本原理。
区间估计,区间估计的区间上、下界通常形式为:“点估计±误差”“总体均值”的区间估计。