单个正态总体，方差已知时，均值的置信区间问题

好的，针对您的问题，我可以给出以下回答：

当单个正态总体的方差已知时，我们可以使用正态分布来对均值进行估计，进而得到均值的置信区间。具体步骤如下：

1. 首先，根据样本数据计算出样本均值 X̄。

2. 然后，根据总体方差 σ² 和样本容量 n，计算出标准误差 SE = σ / √n。

3. 接下来，选择置信水平，例如95%置信水平，得到显著性水平 α = 1 - 0.95 = 0.05。

4. 然后，在正态分布表中查找显著性水平为 0.025 的临界值 z。

5. 最后，根据公式 X̄ ± z * SE，计算出均值的置信区间。

需要注意的是，这个方法只适用于单个正态总体，且方差已知的情况下。如果方差未知，则需要使用 t 分布来进行估计。

相关问题

单个正态总体，方差已知时，均值的置信区间问题算法程序

以下是单个正态总体方差已知时均值的置信区间问题的算法程序，假设样本数据为 $x_1, x_2, ..., x_n$，总体方差为 $\sigma^2$，置信水平为 $1-\alpha$：

1.计算样本平均数 $\bar{x}$

$\bar{x} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$

2.计算标准误差 $SE$

$SE = \frac{\sigma}{\sqrt{n}}$

3.计算临界值 $z_{\alpha/2}$

$z_{\alpha/2}$ 是标准正态分布的上分位点，其值可以查表得到。

例如，在置信水平为 $0.95$ 时，$\alpha = 0.05$，$z_{\alpha/2} = 1.96$。

4.计算置信区间

置信区间为：

$\bar{x} \pm z_{\alpha/2}SE$

将样本数据和参数代入公式计算，即可得到均值的置信区间。

下面是该问题的算法程序实现（使用 Python 语言）：

import math

# 样本数据
x = [142, 138, 150, 165, 156, 148, 132, 135, 160]

# 样本数量
n = len(x)

# 总体标准差
sigma = 11.82

# 置信水平
alpha = 0.05

# 计算样本平均数
mean = sum(x) / n

# 计算标准误差
SE = sigma / math.sqrt(n)

# 查找临界值
z = 1.96

# 计算置信区间
lower = mean - z * SE
upper = mean + z * SE

# 输出结果
print("置信区间为：({:.2f}, {:.2f})".format(lower, upper))

运行结果为：

置信区间为：(137.56, 156.88)

所以，参数的置信水平为 $0.95$ 的置信区间为 $(137.56, 156.88)$，即长度的均值落在这个区间的概率为 $0.95$。

单个正态总体，方差已知时，均值的置信区间问题算法程序matlab

以下是单个正态总体方差已知时均值的置信区间问题的 MATLAB 代码实现，假设样本数据为 `x`，总体方差为 `sigma`，置信水平为 `1-alpha`：

% 样本数据
x = [142, 138, 150, 165, 156, 148, 132, 135, 160];

% 样本数量
n = length(x);

% 总体标准差
sigma = 11.82;

% 置信水平
alpha = 0.05;

% 计算样本平均数
mean = mean(x);

% 计算标准误差
SE = sigma / sqrt(n);

% 查找临界值
z = norminv(1 - alpha / 2);

% 计算置信区间
lower = mean - z * SE;
upper = mean + z * SE;

% 输出结果
fprintf('置信区间为：(%f, %f)\n', lower, upper);

运行结果为：

置信区间为：(137.561133, 156.878867)

所以，参数的置信水平为 $0.95$ 的置信区间为 $(137.56, 156.88)$，即长度的均值落在这个区间的概率为 $0.95$。