STATA教程:区间估计与置信区间计算
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更新于2024-08-10
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"区间估计原理-probability statistics and random processes for electrical engineering 3ed"
这篇资料主要探讨了区间估计这一统计学概念,它是概率统计和随机过程在电气工程领域中的应用。区间估计与点估计不同,它不是寻找一个单一的估计值,而是试图找到一个区间,该区间具有一定的概率包含真实的总体参数。在这个例子中,讨论的是总体均值的区间估计。
首先,资料通过Stata软件展示了如何生成一个均值μ=5、标准差σ=10的正态分布随机样本,样本容量为100。`drawnorm`命令用于生成正态分布的随机数,`sum`命令计算样本均值。接着,利用模拟(`simulate`)命令进行了100次抽样试验,得到了100个样本均值和标准差。
在已知总体方差(即总体标准差为10)的情况下,可以使用标准正态分布的累积分布函数(`invnorm`)来计算95%的置信区间。公式为:(mean - z * σ / sqrt(n), mean + z * σ / sqrt(n)),其中z是标准正态分布的临界值(此处为1.96,对应97.5%的分位点),n是样本大小。`sqrt(100)`表示样本大小的平方根。
在总体方差未知的情况下,会使用t分布来计算置信区间,因为样本标准差代替了总体标准差。此时,使用`t`分布的逆累积分布函数`invttail`,计算99%的双侧置信水平(因为有99个自由度)。
最后,通过比较每个子样本的95%置信区间是否包含总体均值5,可以判断总体均值是否在这些区间内,从而检验区间估计的准确性。
这部分内容涉及到Stata的基本操作,包括数据生成、模拟、统计计算以及自定义函数。Stata是一个强大的统计分析软件,尤其适用于进行复杂的数据处理和统计建模。在Stata十八讲中,还涵盖了更多关于命令语法、数据管理、函数与运算符、程序编写以及流程控制等内容,这些都是进行高效数据分析的基础。通过学习这些内容,用户可以更熟练地使用Stata进行各种统计分析任务。
2018-11-08 上传
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2024-10-23 上传
集成电路科普者
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