区间估计的原理与统计学意义 (为什么区间估计优于点估计)
因为区间估计是统计学判断正常值和异常值的一种方式。
1934年,统计学家j .奈曼创立了严格的区间估计理论。置信系数是该理论中最基本的概念。根据一定的准确度和精度要求,通过从总体中抽取的样本构造一个合适的区间,作为总体的分布参数(或参数的函数)真值范围的估计。
使用数轴上的距离或数据间隔来指示总体参数的可能范围。这个距离或数据区间称为区间估计的置信区间。
与点估计不同,在进行区间估计时,对于样本统计量对总体参数的接近程度,可以根据样本统计量的抽样分布给出一个概率测度。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,区间估计的上下界通常是“点估计误差”和“总体均值”的区间估计形式。