总体均值的区间估计

大样本和小样本对总体均值进行区间估计有何不同

样本量的大小不取决于总体的多少，而取决于(1) 研究对象的变化程度；(2) 所要求或允许的误差大小（即精度要求）；(3) 要求推断的置信程度。也就是说，当所研究的现象越复杂，差异越大时，样本量要求越大；当要求的精度越高，可推断性要求越高时，样本量越大。因此，如果不同城市分别进行推断时，大城市多抽，小城市少抽这种说法原则上是不对的。在大城市抽样太大是浪费，在小城市抽样太少没有推断价值。

总体均值的95%置信区间是多少

用excel算吧，方便一点。

数据平局值为A

数据的标准差为B

置信区间=A+-B*1.96/数据数量的平方根

再细节的您看EXCEL的公式就好了

简述影响总体均值区间估计边际误差的因素

1、在总体均值的区间估计中,影响区间宽度的因素有（多选）

A总体标准差B样本均值C抽样方法（重复和不重复）D所要求的置信水平E样本容量

2、1、在总体均值的区间估计中,影响最小样本容量的因素有（多选）

A总体标准差B样本均值C抽样方法（重复和不重复）D所要求的置信水平E抽样边际误差

求对总体的平均值进行区间估计的题 详解

在一定的抽样方式下，建立置信区间所需样本容量的大小取决于以下几个因素：（一）置信度，也即总体参数真值落在置信区间内的可靠程度。要求较高的置信度，就需要较大的样本容量，置信度越高，样本容量就越大。（二）估计的精度，也即置信区间的宽度。要求较高的置信度，就会扩大置信区间的宽度，也就是说降低了估计的精度。因此，要想既提高估计的精度，又不降低估计的可靠性程度，必须增加样本容量。（三）建立置信区间的费用。虽然增加样本容量可以提高置信区间的可靠性程度和估计的精度，但也不是样本容量愈大愈好。因为增加样本容量，就会延长调查时间，增大工作量和成本费用，同时还可能增大调查误差。

大样本和小样本对总体均值进行区间估计有何不同？

大样本会更接近真实值

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。