区间估计
1、总体均值的区间估计：已知情形
2总体均值的区间估计：未知情形
3、区间估计方法小结
总体均值的区间估计的两种方法：
对于
已知的情形，利用标准正太分布和
来计算边际误差并进行区间估计。
对于
未知的情形，利用样本标准差 s 和 t 分布来计算边际误差并进行区间估计。
在绝大部分应用中，样本容量n30已经足够大。然而，如果总体服从或者近似服从正太分布，则可以采用更小的样本容量。对于
未知情形，如果总体的分布是严重偏斜或者包含异常点时，建议将样本容量增加到n
50。
总体均值区间估计的方法小结
4、样本容量的确定
5、总体比率
1）总体比率的区间估计
2）样本容量的确定
区间估计：总体参数估计值的一个区间，确定该区间将参数值纳入其中。在本章中，区间估计的形式是：点估计边际误差。
边际误差：为了建立总体参数的区间估计，从点估计值加上减去的值。
已知：在进行抽样之前，若历史数据或者其他信息给出了总体标准差的一个好的近似，称这种情形为
已知，在区间估计中利用这个
已知的值计算边际误差。
置信水平：与区间估计相关联系的置信度。例如，在使用区间估计方法得到的全部区间中，如果有95%的区间包含总体参数在内，则称区间估计是在95%的置信水平下构建的。
置信系数：用小数形式表示的置信水平。比如，95%置信水平的置信系数为0.95。
置信区间：区间估计的另一种叫法。
未知：在进行抽样之前，更普遍的情形是没有信息可用于估计总体标准差
。我们称这种情形为
未知。这时，在区间估计中计算边际误差是用的是样本标准差 s。
t分布：一类概率分布。当总体标准差未知而用样本标准差 s 对其进行估计时，该分布用于建立总体均值的区间估计。
自由度：t 分布的参数，当t分布用于计算总体均值的区间估计时，其自由度为n - 1，其中 n 是样本容量。
