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区间估计的缺点(区间估计的方法及例子)

来源:原点资讯(www.yd166.com)时间:2024-06-08 05:04:07作者:YD166手机阅读>>

统计学在我们生活中其实运用面还挺广的,比如社会调查的结果分析都会运用到统计学的知识。

我们今天就来分享一下统计学的一些基础的知识。

大致而言,统计学由“描述统计”和“推论统计”两部分构成。

描述统计就是从取得的数据中抽取其特征的技术。

推论统计是将统计学与概率理论相结合。对“无法整体把握的大的对象”或“还未发生而未来会发生的事情”进行推测。

一、描述统计

1、平均值

平均值就是用数据的合计除以数据的个数

区间估计的缺点,区间估计的方法及例子(1)

平均数还可以通过以下公式求得

平均数=组值×相对频数的合计

2 、方差

偏差=数据的数值-平均值

方差=[(偏差的平方)的合计]/(数据数)

公式:

区间估计的缺点,区间估计的方法及例子(2)

3、标准差

标准差=方差的均方根

区间估计的缺点,区间估计的方法及例子(3)

标准差反映组内个体间的离散程度(波动率)。

标准差的含义在统计学中很重要!

标准差越大,数据的离散程度越大,波动越大。

标准差是数据特殊性特殊性额的评价基准

±1倍标准差以内包含约70%数据

一组数据中某个数据的偏差在±1倍标准差左右,可以说这是“平常的数据”

±2倍标准差以外包含约5%的数据

如果在±2倍标准差以外,则可以说是“特殊的数据”

4、正态分布

概率密度函数

连续型随机变量的概率密度函数是一个描述这个随机变量的输出值在某个确定的取值点附近的可能性的函数。而随机变量的取值落在某个区域之内的概率则为概率密度函数在这个区域上的积分。

正态分布

若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ2的高斯分布,记为:

X∼N(μ,σ2),

则其概率密度函数为

区间估计的缺点,区间估计的方法及例子(4)

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