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二、总体方差σ2已知时,对总体平均数μ的估计
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2.当总体为非正态分布时,只有当样本容量n>30以上,才能根据样本分布对总体平均数μ进行估计,否则不能进行估计。
解:此题总体分布为正态,σ2已知,故无须计算样本方差。
其标准误为:
用n1=10的样本估计总体参数μ:
0.95的置信区间:78-1.96×2.24<μ<78+1.96×2.24
73.6<μ<82.4
0.99置信区间:78-2.58×2.24<μ<78+2.58×2.24
72.2<μ<83.8
同理,根据n2=36的样本进行估计得:
0.95的置信区间:79-1.96×1.18<μ<79+1.96×1.18
76.7<μ<81.3
0.99的置信区间:79-2.58×1.18<μ<79+2.58×1.18
75.7<μ<82.04
根据同一总体的两个不同的样本进行估计,样本大时估计的区间小,其样本平均值也更接近总体平均值。
因此遇到有多个样本的情况时,一般取样本大的均值与标准误对总体进行估计。
即在条件允许的情况下,应用大样本进行观测,对总体参数进行估计更具优越性。
【例7-2】有一个49名学生的班级,某学科历年考试成绩的σ=5,又知今年某次考试成绩是85分,试推论该班某学科学习的真实成绩分数。
解:此题是方差已知,但成绩分数的分布是什么未知,一般情况下学习成绩分布为非正态的居多。
暂按非正态分布对待,n>30符合条件,可进行推论。
所求真实成绩即指μ。
定置信水平为0.95,查正态表得Z(1-α)2=1.96。
故:85-1.96×0.71<μ<85+1.96×0.71
83.6<μ<86.4
答:据此次成绩推论,该班某科成绩的真实分数在83.6~86.4之间,估计正确的概率为0.95,错误的概率为0.05。
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