单个正态总体均值的区间估计_单正态总体参数的置信区间的估计

这篇博客介绍了在R语言中如何进行单个正态总体参数的置信区间估计,包括方差已知和未知时的均值估计,以及方差的区间估计。通过实例展示了使用z.test和t.test函数计算95%置信水平的置信区间,并提到需要自编函数chisq.var.test进行方差的区间估计。

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单正态总体参数的置信区间估计一种有两类:总体均值μ的区间估计、总体方差

math?formula=%5Csigma%20^2的区间估计;其中,总体均值μ的区间估计又可分为两种:方差

math?formula=%5Csigma%20^2已知时的均值的区间估计和方差

math?formula=%5Csigma%20^2未知时的均值的区间估计。

(1)方差

math?formula=%5Csigma%20^2已知是的均值的区间估计

在R中没有现成的求已知方差时均值的区间估计的函数,因此我们这里首先就是要用R编程一个函数由来求已知方差时的均值的区间估计;我们将这个函数定义为:z.test

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我们从中抽取求置信区间的部分,因此可以达到求置信区间的函数:

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举例:

假设一个人称自己的体重10次,得到的数据如下:

175 ,176 ,173,175,174,173,173,176,173,179

我们想估算一下他的体重到底是多少,假设他的体重服从正态分布;其中,标准差为1.5,我们求置信度为95%的置信区间的水平。

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通过R语言的求解,可以看到在95%的置信水平下的置信区间为(173.8     175.6),其中用z.test不但可以得到置信区间而且还可以得到其它的运算结果;而用单独的置信区间函数conf.int()只可以得到置信区间。

(2)方差未知是的均值的区间估计

对于方差未知的情况下,我们求区间估计可以直接用R语言中的t.test()函数来进行求其置信区间即可。

举例:如上例,数据如下

175 ,176 ,173,175,174,173,173,176,173,179

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(3)方差的区间估计

对于方差的区间估计,在R中也没有专门求方差的区间估计的函数;因此,我们要用R编写一个求方差的区间估计的函数;我们将函数chisq.var.test( )定义为求区间估计的函数;

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