为什么说区间估计是最重要的?
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。
点预测和区间预测的表达式?
当我们知道一个随机变量的分布，但不确定其参数的时候就可以用点估计的方法来确定其参数，常用的点估计的方法包括矩方法与最大似然法。 核心就是要构造关于未知参数的方程组求未知参数，矩方法就是用样本的各阶矩作为条件，而最大似然法就是构造似然函数求参数的偏导数来构造。 区间估计用来确定点估计的结果的可靠性与精确度，可靠性是人为给出的，也叫置信度，而精确度就是给出的范围大小。 通常精确度越低，可靠性就越好，但过低的精确度的估计没有意义，比如预测明天的气温最高t-50～t+50℃之间，虽然很可靠但失去意义了，所以要求出一个有意义的区间需要在精度和可靠性之间取一个平衡。 区间估计中常见的就是对均值的区间进行估计，假设样本总体服从正态分布，方差已知的情况下用标准正态分布进行估计，方差未知情况下用t分布进行估计，当样本量大于30可以用标准正态分布近似t分布
方差区间估计的公式?
方差的公式为：s²=(1/n)[(x1-x_)²+(x2-x_)²+...+(xn-x_)²]其中x_为样本均值。 先求出总体各单位变量值与其算术平均数的离差的平方，然后再对此变量取平均数，就叫做样本方差。
区间估计名词解释?
区间估计：在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由样本统计量加减估计误差得到。