区间估计的步骤

区间估计的方法

（见贝叶斯统计）也是一个重要的构造区间估计的方法。统计决策理论中引进的一些概念和优良性准则，也可用于区间估计。此外序贯方法（见序贯分析）在区间估计中也有了相当的发展。区域估计 　有时要对两个或更多的参数θ=（θ1，θ2，…，θk)(k>1），例如正态分布N（μ，σ2）中的μ与σ2，同时进行估计；这时，每当有样本X，就由X在θ的取值的k维空间Rk内定出一个区域Q(X），而把θ估计在Q(X）内。这种估计叫做区域估计。所用区域一般为比较简单的几何形状，如长方体、球或椭球等。关于区域估计的置信系数、优良性准则及其求法等，与区间估计情况相似。容忍限与容忍区间 　这是一个与区间估计有密切联系的概念，但处理的问题不同。给定β，у，0<；β<1,0<；у<1，以F记总体分布。若T(X）为一统计量，满足条件，则称 T(X）为总体分布F 的上（β，у）容忍限。类似地可定义下（β，у）容忍限。若T1(X）和T2(X）为两个统计量，T1(X）≤T2(X），且，则称 【T1(X），T2(X）】 为总体分布的一个（β，у）容忍区间。例如，X是某产品的质量指标，而F为其分布，则（β，у）容忍区间【T1(X),T2(X）】的意义是：至少有1-β的把握断言“至少有100(1-у）%的产品，其质量指标落在区间【T1(X),T2(X）】之内”。可以说，容忍区间估计的是总体分布的概率集中在何处，而非总体分布参数。

置信区间的计算步骤

第一步：求一个样本的均值第二步：计算出抽样误差。人们经过实践，通常认为调查:100个样本的抽样误差为±10%；500个样本的抽样误差为±5%；1,200个样本时的抽样误差为±3%；第三步：用第一步求出的“样本均值”加、减第二步计算的“抽样误差”，得出置信区间的两个端点。

跪求用EXCEL进行点估计、区间估计的方法步骤

1、要算出方差（即无偏、点估计标准差的平方，公式中n-1的）方差6.931818182 n=12 2、假定几率水平求置信区间 0.95水平α=0.025 df=11卡方= 21.

正态总体均值进行区间估计用什么方法

参数估计方法的未知参数的总体分布包含基于从总体中抽取的样本 参数估计 估计。它是统计推断的基本形式，是数理统计的一个重要分支，点估计和置信区间被分成两部分。评价标准 估计：（1）无偏压，（2）稠度，（3）的效果，（4）是否足够。 点估计是包含在样品中，根据估计的总体分布未知参数或未知参数的函数。通常他们是一个功能，整体价值，如数学期望，方差和相关系数。点估计问题是构造一个只依赖于试样的量，作为估计值的未知参数的未知参数或功能。例如，假设一组产品，废品率θ。来估计θ，从n个这些产品随机抽取检查要记住，其中X的废物数量，以X / N估计θ的，这是一个点估计。施工点估计常用的方法有：①矩估计法。估计有总体样本时刻的时刻，估计的样本均值总体均值。 ②最大似然估计法。由英国统计学家RA费希尔提出在1912年，利用取样密度构造似然函数找到最大似然参数估计。 ③最小二乘法。主要用于线性统计模型参数估计问题。 ④贝叶斯估计方法。基于贝叶斯估计（见贝叶斯统计）的角度提出来的。可以用于估计未知参数的估计数目的量，由此产生的问题是如何选择的问题的量的一个良好的估计。我们必须首先设置为良好的准则，这不是可以选择的，根据便利的实际问题和理论研究的唯一标准。出色的准则有两类：一类是小样本准则，即良好的指引，当固定样本大小;另一种是该样本量趋于良好指引无穷标准大样本。最重要的标准是小样本优良的公正和一致最小方差无偏估计有关，其次是允许的标准，以减少最大的标准，准则和其他最优同变。大样本出色的准则有一致性，最优估计和渐近正态性渐近有效的估计。 区间估计是基于根据一定的准确度和精度要求绘制的样品，构建一个适当的时间间隔，作为未知参数或其中的总体分布的参数的函数的估计的范围的真正价值。例如，常说多少百分比的确定性保证一定的范围内的一定值时，也就是说，最简单的应用程序的时间间隔估计。 1934年J.奈曼统计学家建立了严格的区间估计理论。寻求三种方法中常用的置信区间：①用已知的抽样分布。 ②使用接触区间估计和假设检验。 ③采用大样本理论。

求助率的置信区间的计算方法

当n足够大，p和1－p均不太小时（一般要求np与n（1一p）均大于5），样本率的抽样分布近似服从正态分布，这时可利用正态分布理论来估计总体率的置信区间。

总体率的95%置信区间按下式计算：（p－1.96Sp，p＋1.96Sp）

置信区间怎么算

对于置信区间，均值、方差已知与否，求法各不相同。

wenku.baidu.com/...2.html

这是一个链接，很详细了讲述了多种情况下，置信区间的求法。