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nacissu

金虫 (初入文坛)

[交流] 概率论迷茫的苦海无涯哉! 已有3人参与

初学概率论与数理统计,有个问题想不明白。当方差未知时,可以用t分布进行区间估计和假设检验,这样做与用正态分布进行假设检验的做法区别在哪里?两者谁的精度比较高,谁更符合实际?
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voyagerlele

铁虫 (初入文坛)

★ ★
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小雨萌萌(金币+1): 3Q~ 2011-10-13 10:10:55
总体方差已知时,当然用正态估计更准确。方差未知,你所了解的样本信息较少,只能用样本方差作为总体方差的一个估计“凑合”用,自由度也要减一。当然不如总体方差已知时来的准确。
5楼2011-10-12 15:48:17
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xiuyouxu

铁杆木虫 (职业作家)


小木虫(金币+0.5):给个红包,谢谢回帖
t分布适合小样本情形, 似乎是这样的
忘记自己,忘记一切烦恼(欢迎访问我的网站兆字节:http://www.mathbeta.com/)
2楼2011-06-24 09:30:53
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nacissu

金虫 (初入文坛)

引用回帖:
Originally posted by xiuyouxu at 2011-06-24 09:30:53:
t分布适合小样本情形, 似乎是这样的

大样本不就正态分布了嘛= =
3楼2011-06-24 19:13:52
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山水甲天下

金虫 (正式写手)

★ ★ ★ ★
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送鲜花一朵
小雨萌萌(金币+3): 谢谢关注~ 2011-10-13 10:10:44
1、做区间估计和假设检验需要构造出不含未知参数的统计量,所以在方差未知并且非大样本情形下,不能用正态分布及U检验来构造区间和检验统计量,只能先对总体的方差作出估计(点估计,满足最优的标准)然后再去构造统计量。此时,只有t检验,无所谓哪个更优;如果对总体方差作出估计本身有较大偏差,自然后面构造的区间和检验统计量就会产生更大的误差;

2、在方差未知,但大样本情形下,用t分布或者t检验法去做区间估计或是假设检验自然是可行的,只不过,当t分布的自由度较大时,查t分布表也许查不到相应的结果,利用软件计算可以避免这个问题。由于t分布已趋近于标准正态分布,所有我们可以利用正态分布或是U检验来完成相应的工作。这种情形下,t分布的精度似乎要好点,但这种精度相对于置信度和显著性水平来说是微乎其微的。从而这种情形下用正态分布更方便些。
4楼2011-06-28 00:13:50
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