为什么说区间估计是统计学最重要的内容

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，如果没有这一部分的话，就没有办法很好地去运用统计学去说明一些问题。

区间估计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。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。

扩展资料：

利用区间估计与假设检验的联系，设要作θ的置信系数为1－α 的区间估计，对于任意的θ0，考虑原假设为 H：θ=θ0，备择假设为 K：θ≠θ0。设有一水平为α 的检验，它当样本X属于集合A( θ0）时接受H。若集合{θ0∶X∈A（θ0)}是一个区间，则它就是θ的一个置信区间，其置信系数为1-α。

就上例而言，对假设H：μ=μ0的检验常用t检验：当时接受μ=μ0，集合即为区间 这正是前面定出的μ的置信区间。若要求θ的置信下限（或上限），则取原假设为θ≤θ0（或θ≥θ0），备择假设为θ>；θ0（或θ<；θ0），按照同样的方法可得到所要求的置信下（上）限。

参考资料来源：

百度百科-区间估计

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。

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，如果没有这一部分的话，他就没有办法很好的去运用统计学去说明一些问题。

区间估计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。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。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。

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。统计学在很多方面都有广泛的应用。比如说市场调研商城，还有单位建筑等。

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其实是组间的比较和组内的比较，
而主内的比较他之间区间的估计是非常重要的一部分
区间估计是统计学来判断正常值和异常值的一个判断方式
在区间内分为95%的区间和99%的区间来判断正常值范围。

为什么说区间估计是统计学最重要的内容？

统计学中有两大分支——描述性统计学（description stats）和推断性统计学（inference stats）。
推断性统计学中，很重要的一点就是区间估计。

三种估计区间
置信区间
置信区间（confidence intervals）是最常用的区间估计。

其估计对象为群体参数（诸如平均数，标准差，比例等），来源为样本采样，产生误差的原因为采样误差

预测区间
预测区间，指的是通过一定的模型（比如线性模型）得到某个数据的预测值，并估计预测值的区间。

预测遇见一般比置信区间（对于预测的置信区间，可以把参考对象设置为预测的平均数）更宽。因为置信区间只考虑到了样本中的取样误差，而预测区间还得考虑到预测的不确定性。

忍受区间
忍受空间，在置信空间的基础上，增加了包含群体比例这一参数。

为什么说区间估计是统计学最重要的内容统计学？

统计学是一门收集、整理、显示和分析统计数据的科学,其目的是探索数据内在的数量规律性。统计学与统计数据存在密切关系，统计学阐述的统计方法来源于对统计数据的研究，目的也在于对统计数据的研究，离开了统计数据，统计方法乃至统计学就失去了其存在意义。

统计学：描述统计学和推断统计学-->根据样本数据情况推断总体数据情况

样本均值-->总体均值

样本方差-->总体方差

样本比例-->总体比例

扩展资料：

在数理统计学中，待估计的未知量是总体分布的参数θ或θ的某个函数g（θ）。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=(x1,x2，…，xn）的适当的区间【A(X),B(X）】，一旦得到了样本X的观测值尣，就把区间【A（尣），B（尣）】作为θ或g（θ）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。

参考资料来源：百度百科-区间估计