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区间估计的步骤？
区间估计 区间估计的基本步骤在进行区间估计时，根据所给定的条件不同，总体平均数和总体成数的估计步骤有两套模式可供选择使用: 模式一:根据已经给定的抽样极限误差范围要求推算概率保证程度。
抽取样本，计算样本指标，即计算样本平均数或样本成数，作为总体指标的估计值，并计算样本标准差以推算抽样平均误差。
根据给定的抽样极限误差范围，估计总体指标的下限和上限。
将抽样极限误差除以抽样平均误差求出概率度t值，再根据t值查《正态分布概率表》，求出相应的置信概率F(t)。
模式二:根据给定置信概率要求推算抽样极限误差的可能范围。
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，该区间通常由样本统计量加减估计误差得到。
区间估计的步骤需要进行假设，然后估计，然后算出误差，最后得出结论。
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。
为什么说区间估计是最重要的内容？
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。
区间中位数计算方法？
总体中位数的区间估计1.η的置信区间设有容量为n的样本数据 x1≦x2≦……≦xn ,Lr ：样本中第r个最小观测值,即 Lr = xrUr ：样本中第r个最大观测值,即 Ur = xn-r则中位数η的置信区间为Lr ≤η ≤U。
区间估计的原理是什么为什么？
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，该区间通常由样本统计量加减估计误差得到。
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。
区间估计的概念？
区间估计，是参数估计的一种形式。
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。
用数轴上的一段经历或一个数据区间，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。
参数估计的一种形式。
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。