区间估计与假设检验的联系和区别 _区间

1、区间估计与假设检验的联系和区别区别：用统计量推断参数时，如果参数未知，则这种推断叫参数估计——用统计量估计未知的参数；如果参数已知（或假设已知），需要利用统计量检验已知的参数是否靠谱，此时的统计推断即为假设检验。
联系：二者都属于推断统计——利用样本的数据得到样本统计量（statistic），然后做出对总体参数（parameter）的论断。
举例：推断全校学生（总体）的平均每天上网时间（参数）。
如果参数未知，要靠抽样的数据进行推断，此时进行的就是参数估计，用抽样得到的统计量——样本平均上网时
2、生物统计题区间估计的优缺点区间估计的优点：可以在一定的概率水平上判断估计值的取值范围，从而认识样本序列的聚集程度和离散程度；
区间估计的缺点：受异常值影响可能导致估计的区间不准确，同时由于是在一定概率陈水平上的推断，忽略了小概率事件可能产生的影响。
3、为什么说区间估计是统计学最重要的内容1、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。
【区间估计与假设检验的联系和区别】2、区间估计，是参数估计的一种形式。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。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。
3、用数轴上的一段距离或一个数据区间，表示总体参数的可能范围，这一段距离或数据区间称为区间估计的置信区间。

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