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三、总体方差σ2未知,对总体平均数的估计
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解:①利用公式7-2,求标准误差
②求0.95的置信区间
当n1=10时,df1=9,查t值表得t0.052=2.262
78-2.262×2.67<μ<78+2.262×2.6771.96<μ<84.04
当n2=36时,df2=35,查t值表得t0.052=2.042(因t值表中没有df=35的表列值,一般为使推论更有把握,用较小的自由度取近似值,本例中取df=30)
79-2.042×1.52<μ<79+2.042×1.52
75.9<μ<82.1
答:计算结果表明,据第一组样本估计的总体参数μ有95%的可能性落在71.96~84.04之间。
据第二组样本估计的总体参数μ有95%的可能性落在75.9~82.1之间。
作出这样的结论,估计正确的概率为0.95,错误的概率为0.05。
在这道题目中,两样本的n大小不等,估计的区间长度不同。
显然,样本较大的置信估计具有更大优越性:置信区间长度小,样本更接近μ。
由于n>30时t值分布渐近正态分布,故亦可用Zα2代替tα2作近似计算,也可免去查表的麻烦。
在【例7-3】中,样本数为35的这一组置信区间的结果就变为76<μ<82,与用t0.052(35)计算的结果相差甚微。
另外,总体方差未知时,查t值表所求总体参数μ的置信区间的解释,与正态分布的解释也相同。
【例7-4】某班49人期末考试成绩为85分,标准差s=6,假设此项考试能反映学生的学习水平,试推论该班学生学习的真实成绩分数。
解:此题属于方差未知,分数分布难以保证正态,但n>30。
可以进行计算,并能够推论。
查t0.052(40)=2.021(取df=40的值,因为表中无df=48的t0.052值)
0.95的置信区间为:85±2.021×0.866=83.25~86.75
答:该班学生的真实成绩在83.25~86.75之间,作此结论正确的概率为0.95,错误的概率为0.05。
【例7-4】也可取0.99的置信区间,这根据实际需要而定。
在实际应用中,【例7-4】的情况要比【例7-2】的情况较多出现。
故方差未知情况的区间估计是经常用到的一种统计分析方法。
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