為什么說區間估計是統計學最重要的內容

為什么說區間估計是統計學最重要的內容？

因為統計學很重要的目的是組間的比較和組內的比較，區間估計是在點估計的基礎上，給出總體參數估計的一個區間范圍，如果沒有這一部分的話，就沒有辦法很好地去運用統計學去說明一些問題。

區間估計通過從總體中抽取的樣本，根據一定的正確度與精確度的要求，構造出適當的區間，以作為總體的分布參數（或參數的函數）的真值所在范圍的估計。例如，估計一種藥品所含雜質的比率在1～2％之間；估計一種合金的斷裂強度在1000～1200千克之間等。在有的問題中，只需要對未知量取值的上限或下限作出估計。

擴展資料：

利用區間估計與假設檢驗的聯系，設要作θ的置信系數為1－α 的區間估計，對于任意的θ0，考慮原假設為 H：θ=θ0，備擇假設為 K：θ≠θ0。設有一水平為α 的檢驗，它當樣本X屬于集合A( θ0）時接受H。若集合{θ0∶X∈A（θ0)}是一個區間，則它就是θ的一個置信區間，其置信系數為1-α。

就上例而言，對假設H：μ=μ0的檢驗常用t檢驗：當時接受μ=μ0，集合即為區間 這正是前面定出的μ的置信區間。若要求θ的置信下限（或上限），則取原假設為θ≤θ0（或θ≥θ0），備擇假設為θ>；θ0（或θ<；θ0），按照同樣的方法可得到所要求的置信下（上）限。

參考資料來源：

百度百科-區間估計

為什么說區間估計是統計學最重要的內容？

因為統計學里面的一個概述就是區間統計，統計學在很多時候都需要用到估計的內容，取一個近似值，所以說區間估計是非常重要的，也是必要的一種方法。

統計學很重要的目的就是組間的比較和組內的比較，區間估計是在點估計的基礎上，給出總體參數估計的一個區間范圍。

擴展資料

用樣本指標來估計總體指標，要達到100%的準確而沒有任何誤差，幾乎是不可能的，所以在估計總體指標時就必須同時考慮估計誤差的大小。

從人們的主觀愿望上看，總是希望花較少的錢取得較好的效果，也就是說希望調查費用和調查誤差越小越好。但是，在其他條件不變的情況下，縮小抽樣誤差就意味著增加調查費用，它們是一對矛盾。

因此，在進行抽樣調查時，應該根據研究目的和任務以及研究對象的標志變異程度，科學確定允許的誤差范圍。

為什么說區間估計是統計學最重要的內容

因為統計學很重要的目的就是組間的比較和組內的比較，區間估計是在點估計的基礎上，給出總體參數估計的一個區間范圍，如果沒有這一部分的話，他就沒有辦法很好的去運用統計學去說明一些問題。

區間估計是參數估計的一種形式，通過從總體中抽取的樣本，根據一定的正確度與精確度的要求，構造出適當的區間，以作為總體的分布參數（或參數的函數）的真值所在范圍的估計。例如，估計一種藥品所含雜質的比率在1～2％之間；估計一種合金的斷裂強度在1000～1200千克之間等。在有的問題中，只需要對未知量取值的上限或下限作出估計，如前例中，一般只對上限感興趣，而在第二例中，則只對下限感興趣。

因為統計學里面的一個概述就是區間統計，統計學在很多時候都需要用到估計的內容，取一個近似值，所以說區間估計是非常重要的，也是必要的一種方法。統計學在很多方面都有廣泛的應用。比如說市場調研商城，還有單位建筑等。

為什么說區間估計是統計學最重要的內容？

因為統計學很重要的目的其實是組間的比較和組內的比較，
而主內的比較他之間區間的估計是非常重要的一部分
區間估計是統計學來判斷正常值和異常值的一個判斷方式
在區間內分為95%的區間和99%的區間來判斷正常值范圍。

為什么說區間估計是統計學最重要的內容？

統計學中有兩大分支——描述性統計學（description stats）和推斷性統計學（inference stats）。
推斷性統計學中，很重要的一點就是區間估計。

三種估計區間
置信區間
置信區間（confidence intervals）是最常用的區間估計。

其估計對象為群體參數（諸如平均數，標準差，比例等），來源為樣本采樣，產生誤差的原因為采樣誤差

預測區間
預測區間，指的是通過一定的模型（比如線性模型）得到某個數據的預測值，并估計預測值的區間。

預測遇見一般比置信區間（對于預測的置信區間，可以把參考對象設置為預測的平均數）更寬。因為置信區間只考慮到了樣本中的取樣誤差，而預測區間還得考慮到預測的不確定性。

忍受區間
忍受空間，在置信空間的基礎上，增加了包含群體比例這一參數。

為什么說區間估計是統計學最重要的內容統計學？

統計學是一門收集、整理、顯示和分析統計數據的科學,其目的是探索數據內在的數量規律性。統計學與統計數據存在密切關系，統計學闡述的統計方法來源于對統計數據的研究，目的也在于對統計數據的研究，離開了統計數據，統計方法乃至統計學就失去了其存在意義。

統計學：描述統計學和推斷統計學-->根據樣本數據情況推斷總體數據情況

樣本均值-->總體均值

樣本方差-->總體方差

樣本比例-->總體比例

擴展資料：

在數理統計學中，待估計的未知量是總體分布的參數θ或θ的某個函數g（θ）。區間估計問題可一般地表述為：要求構造一個僅依賴于樣本X=(x1,x2，…，xn）的適當的區間【A(X),B(X）】，一旦得到了樣本X的觀測值尣，就把區間【A（尣），B（尣）】作為θ或g（θ）的估計。至于怎樣的區間才算是“適當”，如何去構造它，則與所依據的原理和準則有關。

這些原理、準則及構造區間估計的方法，便是區間估計理論的研究對象。作為參數估計的形式，區間估計與點估計是并列而又互相補充的，它與假設檢驗也有密切的聯系。

參考資料來源：百度百科-區間估計