考研求置信区间怎么考 如何求置信区间

云淡风轻2022-11-21 06:02:161966

我准备考研,概率不太好,现在该怎么复习啊?如何求置信区间?置信区间的计算步骤,数三考置信区间吗?怎么求置信区间?置信区间怎么算?

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我准备考研,概率不太好,现在该怎么复习啊?

考研数学在考中的地位是显而易见的,想要取得一个不错的成绩,不懈的努力是必不可少的。大家都知道考研数学是一个综合性强、知识面广、相对难度大的科目,这些都决定了考研数学的复习时间相对要比其他科目花的时间多。但是与其他的科目相比,考研数学的分数提高空间还是比较大的,只要复习的好,提高还是很容易的。考研数学一中概率统计占22%,数学二不考概率,数学三中概率统计占22%,概率统计在数一和数三中仍然占有很重要的地位,所以考生要想取得高分,学好概率统计也是必要的。2010年的考研数学计算量相对比较大,题目与09年相比较难,虽然仍是考察学生的三基本,但是其中也比较注意对学生综合能力的考察。根据这些特点以及结合2010数学考试大纲,我对2011年春季基础复习概率论知识点做一下简单归纳:海文考研 万学海文

第一章 随机事件和概率

重点内容是:事件的关系:包含,相等,互斥,对立,完全事件组,独立;事件的运算:并,交,差;运算规律:交换律,结合律,分配律,对偶律;概率的基本性质及五大公式:加法公式、减法公式、乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式;利用独立性进行概率计算,伯努力试验计算。海文考研 万学海文

近几年单独考查本章的考题相对较少,但是大多数考题中将本章的内容作为基础知识来考核。海文考研 万学海文

第二章 随机变量及其分布

本章的主要内容是:随机变量及其分布函数的概念和性质,分布律和概率密度,随机变量的函数的分布,一些常见的分布:0-1分布、二项分布、超几何分布、泊松分布、均匀分布、正态分布、指数分布及它们的应用。而重点要求会计算与随机变量相联系的事件的概率,用泊松分布近似表示二项分布,以及随机变量简单函数的概率分布。海文考研 万学海文

近几年单独考核本章内容不太多,主要考一些常见分布及其应用、随机变量函数的分布。海文考研 万学海文

第三章 二维随机变量及其分布

本章是概率论重点部分之一,尤其是二维随机变量及其分布的概念和性质,边缘分布,边缘密度,条件分布和条件密度,随机变量的独立性及不相关性,一些常见分布:二维均匀分布,二维正态分布,几个随机变量的简单函数的分布。海文考研 万学海文

第四章 随机变量的数字特征

本章内容是:随机变量的数字特征:数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数,常见分布的数字特征。而重点是利用数字特征的基本性质计算具体分布的数字特征,根据一维和二维随机变量的概率分布求其函数的数学期望。海文考研 万学海文

第五章 大数定律和中心极限定理

本章内容包括三个大数定律:切比雪夫定律、伯努利大数定律、辛钦大数定律,以及两个中心极限定理:棣莫弗——拉普拉斯定理、列维——林德伯格定理。

本章的内容不是重点,也不经常考,只要把这些定律、定理的条件与结论记住就可以了。海文考研 万学海文

常见题型有

1.估计概率的值

2.与中心极限定理相关的命题

第六章 数理统计的基本概念

数理统计的基本概念主要是总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩。重点是正态总体的抽样分布,包括样本均值、样本方差、样本矩、两个样本的均值差、两个样本方差比的抽样分布。这会涉及标准正态分布、 分布、 分布和 分布,要掌握这些分布对应随机变量的典型模式及它们参数的确定,这些分布的分位数和相应的数值表。海文考研 万学海文

本章是数理统计的基础,也是重点之一。

1.样本容量的计算

2.分位数的求解或判定

4.总体或统计量的分布函数的求解或判定或证明

5.求总体或统计量的数字特征

第七章 参数估计

本章的主要内容是参数的点估计、估计量与估计值的概念、一阶或二阶矩估计和最大似然估计法、未知参数的置信区间、单个正态总体均值和方差的置信区间、两个总体的均值差和方差比的置信区间。而重点是矩估计法和最大似然估计法,有时要求验证所得估计量的无偏性。海文考研 万学海文

常见题型有

1.统计量的无偏性、一致性或有效性

2.参数的矩估计量或矩估计值或估计量的数字特征

3.参数的最大似然估量或估计量或估计量的数字特征

4.求单个正态总体均值的置信区间 海文考研 万学海文

如何求置信区间

置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中,一个概率样本的置信区间(Confidence interval)是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度,即前面所要求的“一定概率”。这个概率被称为置信水平。举例来说,如果在一次大选中某人的支持率为55%,而置信水平0.95上的置信区间是(50%,60%),那么他的真实支持率有百分之九十五的机率落在百分之五十和百分之六十之间,因此他的真实支持率不足一半的可能性小于百分之2.5。 如例子中一样,置信水平一般用百分比表示,因此置信水平0.95上的置信空间也可以表达为:95%置信区间。置信区间的两端被称为置信极限。对一个给定情形的估计来说,置信水平越高,所对应的置信区间就会越大。

对置信区间的计算通常要求对估计过程的假设(因此属于参数统计),比如说假设估计的误差是成正态分布的。

置信区间只在频率统计中使用。在贝叶斯统计中的对应概念是可信区间。但是可信区间和置信区间是建立在不同的概念基础上的,因此一般上说取值不会一样。

1、对于具有特定的发生概率的随机变量,其特定的价值区间------一个确定的数值范围(“一个区间”)。

2、在一定置信水平时,以测量结果为中心,包括总体均值在内的可信范围。

3、该区间包含了参数θ真值的可信程度。

4、参数的置信区间可以通过点估计量构造,也可以通过假设检验构造。

公式:

Pr(c1<=μ<=c2)=1-α

α是显著性水平(例:0.05或0.10)

100%*(1-α)指置信水平(例:95%或90%)

表达方式:interval(c1,c2)——置信区间。

2计算步骤编辑第一步:求一个样本的均值

第二步:计算出抽样误差。

人们经过实践,通常认为调查:

100个样本的抽样误差为±10%;

500个样本的抽样误差为±5%;

1,200个样本时的抽样误差为±3%;

第三步:用第一步求出的“样本均值”加、减第二步计算的“抽样误差”,得出置信区间的两个端点。

3关于宽窄编辑窄的置信区间比宽的置信区间能提供更多的有关总体参数的信息。

假设全班考试的平均分数为65分,则

置信区间 间隔 宽窄度 表达的意思

0-100分 100 宽 等于什么也没告诉你

30-80分 50 较窄 你能估出大概的平均分了(55分)

60-70分 10 窄 你几乎能判定全班的平均分了(65分)

4其他信息编辑置信区间与置信水平、样本量的关系

1.样本量对置信区间的影响:在置信水平固定的情况下,样本量越多,置信区间越窄。

实例分析:

经过实践计算的样本量与置信区间关系的变化表(假设置信水平相同):

样本量 置信区间 间隔 宽窄度

100 50%-70% 20 宽

800 56.2%-63.2% 7 较窄

1,600 57.5%-63% 5.5 较窄

3,200 58.5%-62% 3.5 更窄

由上表得出:

1、在置信水平相同的情况下,样本量越多,置信区间越窄。

2、置信区间变窄的速度不像样本量增加的速度那么快,也就是说并不是样本量增加一倍,置信区间也变窄一半(实践证明,样本量要增加4倍,置信区间才能变窄一半),所以当样本量达到一个量时(通常是1,200,如上例三个国家各抽了1,200个消费者),就不再增加样本了。

置信区间=点估计±(关键值× 点估计的标准差)

通过置信区间的计算公式来验证置信区间与样本量的关系。

例如:对于总体均值的置信区间估计:公式为:

样本均值关键值 × 样本均值的标准误差;即从上述公式中可以看出:

在其他因素不变的情况下,样本量越多(大),置信区间越窄(小)。

2.置信水平对置信区间的影响:在样本量相同的情况下,置信水平越高,置信区间越宽。

实例分析:

美国做了一项对总统工作满意度的调查。在调查抽取的1,200人中,有60%的人赞扬了总统的工作,抽样误差为±3%,置信水平为95%;如果将抽样误差减少为±2.3%,置信水平降到为90%。则两组数字的情况比较如下:

抽样误差 置信水平 置信区间 间隔 宽窄度

±3% 95% 60%±3%=57%-63% 6 宽

±2.3% 90% 60%±2.3%=57.7%-62.3% 4.6 窄

由上表得出:

在样本量相同的情况下(都是1,200人),置信水平越高(95%),置信区间越宽。

置信区间的计算步骤

1.打开表格,点击公式按钮,如图。

2.点击插入函数,如图。

3.在弹出窗口中选择统计函数,如图。

4.选择计算总体平均值置信区间的函数,如图。

5.在弹出对话框中输入数据,点击确定按钮,如图。

6.返回总体平均值的置信区间,如图。

拓展资料:

置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中,一个概率样本的置信区间(Confidence interval)是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度,即前面所要求的“一个概率”。

参考资料:百度百科;置信区间

数三考置信区间吗?

不考,考研数学三的考试内容包括:函数、极限、连续、一元函数微分学、一元函数积分学、多元函数微积分学、无穷级数、常微分方程与差分方程、行列式、向量、线性方程组、矩阵的特征值和特征向量、二次型、随机事件和概率、随机变量及其分布。

以及多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计等。

扩展资料

试题结构及考试形式:

1、试卷满分及考试时间:试卷满分为150分,考试时间为180分钟.

2、答题方式:答题方式为闭卷、笔试。

3、试卷内容结构:微积分 56%、线性代数 22%、概率论与数理统计 22%

4、试卷题型结构:单项选择题选题8小题,每题4分,共32分,填空题 6小题,每题4分,共24分,解答题(包括证明题) 9小题,共94分。

参考资料来源:百度百科——考研数学三大纲

怎么求置信区间?

置信区间的计算公式取决于所用到的统计量。置信区间是在预先确定好的显著性水平下计算出来的,显著性水平通常称为α,绝大多数情况会将α设为0.05。置信度为(1-α),或者100×(1-α)%。

如果α=0.05,那么置信度则是0.95或95%,后一种表示方式更为常用。置信区间的常用计算方法为Pr(c1<=μ<=c2)=1-α。

其中α是显著性水平;Pr表示概率,是单词probablity的缩写;100%*(1-α)或(1-α)或指置信水平;表达方式为interval(c1,c2) - 置信区间。

注:置信区间估计是对x的一个给定值x0,求出y的平均值的区间估计。设x0为自变量x的一个特定值或给定值;E(y0)为给定x0时因变量y的平均值或期望值。

扩展资料:

一、置信区间的求解说明:

第一步:求一个样本的均值。

第二步:计算出抽样误差。经过实践,100个样本的抽样误差为±10%;500个样本的抽样误差为±5%;1200个样本时的抽样误差为±3%。

第三步:用第一步求出的“样本均值”加、减第二步计算的“抽样误差”,得出置信区间的两个端点。

二、置信区间的相关介绍:

奈曼以概率的频率解释为出发点,认为被估计的θ是一未知但确定的量,而样本X是随机的。区间[A(X),B(X)]是否真包含待估计的θ,取决于所抽得的样本X。因此,区间 [A(X),B(X)]只能以一定的概率包含未知的θ。

对于不同的θ,π(θ)之值可以不同,π(θ)对不同的θ取的最小值1-α(0<;α<1)称为区间[A(X),B(X)]的置信系数。

与此相应,区间[A(X),B(X)]称为θ的一个置信区间。这个名词在直观上可以理解为:对于“区间[A(X),B(X)]包含θ”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θ的上、下限估计有类似的概念,以下限为例,称A(X)为θ的一个置信下限,若一旦有了样本X,就认为θ不小于A(X),或者说,把θ估计在无穷区间[A(X),∞]内。

θ不小于A(X)这论断正确的概率为θ)。π1(θ)对不同的θ取的最小值1-α(0<;α<1)称为置信下限A(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。

参考资料来源:百度百科-置信区间估计

参考资料来源:百度百科-置信区间

参考资料来源:百度百科-区间估计

置信区间怎么算

第一步:求一个样本的均值

第二步:计算出抽样误差。经过实践,通常认为调查:100个样本的抽样误差为±10%;500个样本的抽样误差为±5%;1200个样本时的抽样误差为±3%。

第三步:用第一步求出的“样本均值”加、减第二步计算的“抽样误差”,得出置信区间的两个端点。

扩展资料:

置信区间变窄的速度不像样本量增加的速度那么快,也就是说并不是样本量增加一倍,置信区间也变窄一半(实践证明,样本量要增加4倍,置信区间才能变窄一半),所以当样本量达到一个量时(通常是1,200),就不再增加样本了。故:置信区间=点估计 ±(关键值 × 点估计的标准差)。在其他因素不变的情况下,样本量越多(大),置信区间越窄(小)。

美国做了一项对总统工作满意度的调查。在调查抽取的1,200人中,有60%的人赞扬了总统的工作,抽样误差为±3%,置信水平为95%;如果将抽样误差减少为±2.3%,置信水平降到为90%。

参考资料来源:百度百科-置信区间

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