区间估计 参数估计与假设检验（二）-- 区间估计

本文来源于SAS知识，摘自SAS深度分析-数据处理、分析优化和商业应用

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前一篇文章介绍了参数估计的点估计，本文介绍了区间估计。

图10.1置信区间示意图

图10.2不同样本下的置信区间

例如，当估计总体的平均值时，置信水平为95%(也称为95%置信区间)的置信区间意味着，如果从总体中重复提取100个具有相同样本大小的样本并计算100个置信区间，则这100个置信区间中的95个包含总体的平均值。

置信区间越短，估计精度越高，置信区间越宽，估计精度越低。通常我们都希望提高置信水平，但是在一定样本量的前提下，提高置信水平必然会导致置信区间变宽。

平均值置信区间

在介绍样本均值的计算方法时，我们还引入了统计标准差S，用来衡量样本变异的程度。这两个统计用来描述样本。那么如何描述样本均值的变异程度呢？此时，有必要引入一个新的统计量:均值的标准误差

作者简介

夏昆庄

《SAS深度分析——数据处理、分析优化与商业应用》第一作者，SAS软件研发(北京)有限公司客户职能部总监..在工作期间，夏和他的团队负责为SAS非英语市场提供技术支持，与美国和其他地区的团队一起为SAS/RaAs业务提供服务，并提供和验证SAS产品和技术在应用领域的最佳实践。在加入SAS软件研发(北京)有限公司之前，夏在SAS中国公司工作，担任高级顾问、项目经理、首席顾问、咨询经理等职务，在咨询和项目实施方面有着丰富的经验。在长期的经验中，不仅为SAS金融客户成功实施了许多备受好评的项目，而且近年来还引领了许多非金融行业大数据分析项目的实施。

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