应用分布注意问题 1. t分布是t检验的理论基础。由公式(3.4)可知，t 值与样本均数和总体均数之差成正比，与标准误成反 比。 2. 在t分布中，|t值越大，其两侧或单侧以外的面积所 占曲线下总面积的比重就越小，说明在抽样中获得此 |t值以及更大|t|值的机会就越小，这种机会的大小 是用概率P来表示的。 3.|t值越大，则P值越小；反之，|t值越小，P值越 大。根据上述的意义，在同一自由度下，t之t。 则P≤a；反之，|t<t。,则P>a。 简历 返回总目录 返回章目录4口>口结束幻 第3章总体均数区间估计和假设检验 第20页
简 历 返回总目录 返回章目录 结束 第3章 总体均数区间估计和假设检验 第20页 1. t分布是t检验的理论基础。由公式（3.4）可知，│t│ 值与样本均数和总体均数之差成正比，与标准误成反 比 。 2. 在t分布中，│t│值越大，其两侧或单侧以外的面积所 占曲线下总面积的比重就越小 ，说明在抽样中获得此 │t│值以及更大│t│值的机会就越小，这种机会的大小 是用概率P来表示的。 3. │t│值越大，则P值越小；反之，│t│值越小，P值越 大。根据上述的意义，在同一自由度下，│t│≥ tα ， 则P≤ α ； 反之，│t│＜tα，则P＞α。 应用t分布注意问题
第三节 总体均数的区间估计 1.参数估计：用样本指标（统计量）估计总体 指标（参数）称为参数估计。 2.估计总体均数的方法有两种，即： (1)点值估计(point estimation) (2)区间估计(interval estimation)。 筒历 返回总目录 返回章目口口 结束 第3章总体均数区间估计和假设检验 第21页
简 历 返回总目录 返回章目录 结束 第3章 总体均数区间估计和假设检验 第21页 第三节 总体均数的区间估计 1. 参数估计:用样本指标（统计量）估计总体 指标（参数）称为参数估计。 2. 估计总体均数的方法有两种，即： （1）点值估计（point estimation ） （2）区间估计（interval estimation）
点值估计 1.点值估计：是直接用样本均数作为 总体均数的估计值。 2.特点：此法计算简便，但由于存在 抽样误差，通过样本均数不可能准 确地估计出总体均数大小，也无法 确知总体均数的可靠程度 。 简历 返回总目录 返回章目录4口>口结束幻 第3章总体均数区间估计和假设检验 第22页
简 历 返回总目录 返回章目录 结束 第3章 总体均数区间估计和假设检验 第22页 一、点值估计 1. 点值估计：是直接用样本均数作为 总体均数的估计值。 2. 特点：此法计算简便，但由于存在 抽样误差，通过样本均数不可能准 确地估计出总体均数大小，也无法 确知总体均数的可靠程度
二、区间估计 1. 区间估计是按一定的概率(1-α)估计包含总体 均数可能的范围，该范围亦称总体均数的可信区 间(confidence interval,缩写为CI)。 2.1-0称为可信度，常取1-0为0.95和0.99，即总 体均数的95%可信区间和99%可信区间。 3.1-(如95%)可信区间的含义是：总体均数被 包含在该区间内的可能性是1-α，即95%，没有 被包含的可能性为@，即5%。 筒历 返回总目录返回章目录口>口结束 第3章总体均数区间估计和假设检验 第23页
简 历 返回总目录 返回章目录 结束 第3章 总体均数区间估计和假设检验 第23页 二、区间估计 1. 区间估计是按一定的概率（1-α）估计包含总体 均数可能的范围，该范围亦称总体均数的可信区 间（confidence interval，缩写为CI）。 2. 1-α称为可信度，常取1-α为0.95和0.99，即总 体均数的95%可信区间和99%可信区间。 3. 1-α（如95％）可信区间的含义是：总体均数被 包含在该区间内的可能性是1-α，即95％，没有 被包含的可能性为α，即5％
总体均数可信区间的计算 1.小样本：未知o且n较小(n<100)按t分布的原理 2.大样本：已知σ或n较大(n≥100)按u分布的原理 X±uaSx 简历 返回总目录 返回章目录 第3章总体均数区间估计和假设检验 第24页
简 历 返回总目录 返回章目录 结束 第3章 总体均数区间估计和假设检验 第24页 总体均数可信区间的计算 1.小样本：未知σ且n较小(n<100) 按t 分布的原理 X X t , S 2.大样本：已知σ或n较大(n≥100) 按u 分布的原理 X X u S