抽样_总体参数的区间估计

kslam

医药数理统计方法 (高等教育出版社)




第五章 抽样估计 第四节 - 二项分布和泊松分布总体参数的区间估计

参数估计是利用样本的信息来估计总体的未知参数，主要包括点估计和区间估计。
由于抽样的随机性，在同一总体中反复抽样，所得到的样本值不尽相同，而对于同一个估计量来说，不同的样本值将得出不同的点估计值，每个点估计值都只能给出总体参数的一个近似值，却不能对此近似值的精确程度作出说明．为了弥补此不足，我们通常需要估计出总体参数所在的范围及这个范围包含参数真值的可靠程度。用样本值估计出总体参数的所在区间，同时给出此区间包含参数的概率（置信度），这种形式的估计称为区间估计。

总体率通常是未知的，也需要根据样本值来对总体率作区间估计。在相同条件下重复抽取ｎ个个体相当于进行ｎ次独立试验，其中具有某种特征的个体数ｋ是服从二项分布的随机变量或x是服从泊松分布的随机变量。

p称为具有某种特征的个体的总体率，如有效率、废品率、死亡率等。

在书里有两个例子可以说明二项分布和泊松分布总体参数的区间估计。

例1 : 用某种药物治疗青少年近视眼，随机抽取20例，结果1例有效，试求总体有效率的95%置信区间。

例2: 从一份经充分混合的井水中抽取3次水样，每次1毫升，经检查共有细菌20只，试求该井每毫升水中所含细菌数的99%置信区间。

附上Excel模板计算两个例子的区间。













补充内容 (2018-3-12 12:50):
单比率检验和置信区间方法

p: 事件比率
此分析使用精确方法。

描述性统计量
N        事件        样本 p        p 的 95% 置信区间
20        12        0.600000        (0.360543, 0.808810)

九三

好久不见了，还好吧？区间估汁，好资料，牛！

kslam

医学统计学（第2版）


第五章参数估计 - 用样本指标值（统计量）推断总体指标值（参数）。

两个例子







补充内容 (2018-3-12 12:59):
N        事件        样本 p        p 的 95% 置信区间
28        10        0.357143        (0.186407, 0.559350)


补充内容 (2018-3-12 13:01):
N        事件        样本 p        p 的 95% 置信区间
10        7        0.700000        (0.347547, 0.933260)

yuansoul

现在不是什么 双臂三臂多臂 了么？还举例 这么老掉牙上世纪70年代的计算方式？

小金库

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