本篇文章给大家谈谈为什么说区间估计是统计学最重要的内容，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
请解释下区间估计的含义？
区间估计（interval estimate）是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由样本统计量加减估计误差得到。与点估计不同，进行区间估计时，根据样本统计量的抽样分布可以对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。下面将以总体均值的区间估计为例来说明区间估计的基本原理。
《统计学原理》有一道题是点估计和区间估计有什么区别和联系？请问该怎么答啊
区别：（1）点估计也称定值估计，它是以抽样得到的样本指标作为总体指标的估计量，并以样本指标的实际值直接作为总体未知参数的估计值的一种推断方法。（2）区间估计也是参数估计的一种形式。通过从总体中抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。前者得出的是一个具体的值，后者是一个区间。
联系：都是统计学中常用的参数估计方法。
统计学中区间估计的概念是什么
区间估计
qujian guji
区间估计
interval estimation
参数估计的一种形式。通过从总体中抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。例如，估计一种药品所含杂质的比率在1～2％之间；估计一种合金的断裂强度在1000～1200千克之间，等等。在有的问题中，只需要对未知量取值的上限或下限作出估计。如前例中，一般只对上限感兴趣，而在第二例中，则只对下限感兴趣。
在数理统计学中，待估计的未知量是总体分布的参数或的某个函数()。区间估计问题可一般地表述为：要求构造一个仅依赖于样本X＝(1,2,…,)的适当的区间[(X),(X)],一旦得到了样本X[2kg]的观测值，就把区间[(),()]作为或()的估计至于怎样的区间才算是“适当”，如何去构造它，则与所依据的原理和准则有关。这些原理、准则及构造区间估计的方法，便是区间估计理论的研究对象。作为参数估计的形式，区间估计与点估计是并列而又互相补充的，它与假设检验也有密切的联系。
置信区间理论 这是1934年，由统计学家J.奈曼所创立的一种严格的区间估计理论。置信系数是这个理论中最为基本的概念。
置信系数 奈曼以概率的频率解释为出发点，认为被估计的是一未知但确定的量，而样本X是随机的。区间[(X)，(X)]是否真包含待估计的，取决于所抽得的样本X。因此，区间 [(X),(X)]只能以一定的概率[537-03]包含未知的。对于不同的，()之值可以不同，()对不同的取的最小值1-(0＜＜1)称为区间[(X)，(X)]的置信系数。与此相应，区间[(X)，(X)]称为的一个置信区间。这个名词在直观上可以理解为：对于“区间[(X),(X)]包含”这个推断,可以给予一定程度的相信，其程度则由置信系数表示。
对的上、下限估计有类似的概念，以下限为例,称(X)为的一个置信下限，若一旦有了样本X，就认为不小于(X),或者说，把估计在无穷区间[(X),∞)内。“不小于(X)”这论断正确的概率为[537-04][537-4])。1()对不同的[2kg][2kg]取的最小值[2kg]1-(0＜＜1)称为置信下限(X)的置信系数。
在数理统计中，常称不超过置信系数的任何非负数为置信水平。
优良性准则 置信系数1- 反映了置信区间[(X),(X)]的可靠程度，1-愈大，[(X),(X)]用以估计时，犯错误(即并不在[(X)，(X)]之内)的可能性愈小。但这只是问题的一个方面。为了使置信区间[(X),(X)] 在实际问题中有用，它除了足够可靠外，还应当足够精确。比如说，估计某个人的年龄在 5至95岁之间，虽十分可靠，但太不精确，因而无用。通常指定一个很小的正数（一般, 取0.10,0.05，0.01等值）,要求置信区间[(X),(X)]的置信系数不小于1-,在这个前提下使它尽可能地精确。对于“精确”的不同的解释，可以导致种种优良性标准。比较重要的有两个：一是考虑区间的长度(X)-(X)愈小愈好。这个值与X有关,一般用其数学期望E((X)-(X))作为衡量置信区间[(X),(X)] 精确程度的指标。这个指标愈小, 置信区间的精确程度就愈大。另一个是考虑置信区间 [(X), (X)]包含假值（指任何不等于被估计的 的值） 的概率[537-5][537-05]，它愈小，[(X),(X)]作为的估计的精度就愈高。
如果(X)是的置信下限，则在保证(X)的置信系数不小于1-[2kg]的前提下，(X)愈大，精确程度愈高。这也可以用[(X) ,∞)包含假值()的概率[537-5][537-06]来衡量,此概率愈小，置信下限(X)的精确程度愈高。对置信上限有类似的结果，若在某个准则下，一个置信区间（或上、下限）比其他置信区间都好，则称它为在这个准则下是一致最优的。例如,在上述准则下,置信系数1-的一致最优置信下限(X)定义为：(X)有置信系数1- ,且对任何有置信系数1-的置信下限1(X)，当时，成立[537-07]
有时，对所考虑的置信区间（或上、下限）加上某种一般性限制，在这个前提下寻
概率论的区间估计怎么理解？
区间估计就是以一定的概率保证估计包含总体参数的一个值域，即根据样本指标和抽样平均误差推断总体指标的可能范围。它包括两部分内容：一是这一可能范围的大小；二是总体指标落在这个可能范围内的概率。区间估计既说清估计结果的准确程度，又同时表明这个估计结果的可靠程度，所以区间估计是比较科学的。
为什么说区间估计是统计学最重要的内容?
因为统计学很重要的目的是组间的比较和组内的比较，区间估计是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，如果没有这一部分，就没有办法很好的去运用统计学说明一些问题。
通过从总体中抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，以作为总体的分布参数（或参数的函数）的真值所在范围的估贝叶斯方法计。
扩展资料
统计学是一门研究随机现象，以推断为特征的方法论科学，“由部分推及全体”的思想贯穿于统计学的始终。具体地说，它是研究如何搜集、整理、分析反映事物总体信息的数字资料，并以此为依据，对总体特征进行推断的原理和方法。
用统计来认识事物的步骤是：研究设计—抽样调查—统计推断—结论。这里，研究设计就是制定调查研究和实验研究的计划，抽样调查是搜集资料的过程，统计推断是分析资料的过程。显然统计的主要功能是推断，而推断的方法是一种不完全归纳法，因为是用部分资料来推断总体。
为什么说区间估计是统计学最重要的内容？
因为统计学里面的一个概述就是区间统计，统计学在很多时候都需要用到估计的内容，取一个近似值，所以说区间估计是非常重要的，也是必要的一种方法。
统计学很重要的目的就是组间的比较和组内的比较，区间估计是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围。
扩展资料
用样本指标来估计总体指标，要达到100%的准确而没有任何误差，几乎是不可能的，所以在估计总体指标时就必须同时考虑估计误差的大小。
从人们的主观愿望上看，总是希望花较少的钱取得较好的效果，也就是说希望调查费用和调查误差越小越好。但是，在其他条件不变的情况下，缩小抽样误差就意味着增加调查费用，它们是一对矛盾。
因此，在进行抽样调查时，应该根据研究目的和任务以及研究对象的标志变异程度，科学确定允许的误差范围。
关于为什么说区间估计是统计学最重要的内容和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。