1樓：超級大大餅乾
定義是從θ的一個點估計出發，構造與θ的一個函式，使得g的分佈（在大樣本場合，可以是g的漸近分佈）是已知的，而且與θ無關。通常稱這種函式為樞軸量。
延展回答：
計算步驟：
(1)從θ的一個點估計出發，構造與θ的一個函式，使得g的分佈（在大樣本場合，可以是g的漸近分佈）是已知的，而且與θ無關。通常稱這種函式為樞軸量。
(2)適當選取兩個常數c與d，使對給定的α有這裡的概率大於等於號是專門為離散分佈而設定的，當的分佈是連續分佈時，應選c與d使上式中的等號成立，這樣就能充足地使用置信水平。
(3)利用不等式運算，將不等式進行等價變形，使得最後能得到形如的不等式。若這一切可能，則就是θ的置信區間。
2樓：何爺
就是用θ和其他已知數構造一個新的函式y,
通過已經給出的新函式的置信區間，找到
這個y的位置。再求出θ（構造的y函式，除了θ，其他都是已知）舉個例子:要求θ，可以構造出(θ-u)/σ～n(0,1)通過已知概率,確定(θ-u)/σ值,假設查表為2.3。
(θ-u)/σ＝2.3，這裡u，σ已知，求出θ＝2.3σ+u即可。
簡述引數和統計量的概念及兩者的區別
3樓：匿名使用者
1、統計量：對樣本特徵進行的統計指標。
對樣本進行研究之後，會得到一些指標，比如平均水平是什麼樣的，離散程度是怎麼樣的，這種對樣本的描述指標就是統計量。我們經常用到的都是統計量。
2、引數，也叫參變數，是一個變數。在研究當前問題的時候，關心某幾個變數的變化以及它們之間的相互關係，其中有一個或一些叫自變數，另一個或另一些叫因變數。
兩者區別：
1、物件不一樣
統計量和總體引數不同的地方就是物件的不一樣，統計量的物件是樣本，總體引數的物件是總體。
進行統計分析，最後希望得到的是總體的分析，也就是總體引數，但是實際上由於各種原因，比如技術、成本、時間等等，都是用統計量來進行分析，分析統計量的是希望去推算總體引數。
2、應用領域不一樣：
引數：數學、物理、計算機。
統計量：統計理論。
3、反應的數字特徵不一樣：
引數：反應總體特點的數字特徵。
統計量：反映樣本特點的數字特徵。
4樓：匿名使用者
引數的概念：引數，也叫參變數，是一個變數。我們在研究當前問題的時候，關心某幾個變數的變化以及它們之間的相互關係，其中有一個或一些叫自變數，另一個或另一些叫因變數。
統計量的概念：統計量是統計理論中用來對資料進行分析、檢驗的變數。巨集觀量是大量微觀量的統計平均值，具有統計平均的意義，對於單個微觀粒子，巨集觀量是沒有意義的．相對於微觀量的統計平均性質的巨集觀量也叫統計量。
引數和統計量的概念及兩者的區別：
1、定義不同
引數：引數是很多機械設定或維修上能用到的一個選項，字面上理解是可供參考的資料，但有時又不全是資料。對指定應用而言，它可以是賦予的常數值；在泛指時，它可以是一種變數，用來控制隨其變化而變化的其他的量。
簡單說，引數是給我們參考的。
統計量：樣本的已知函式；其作用是把樣本中有關總體的資訊彙集起來；是數理統計學中一個重要的基本概念。統計量依賴且只依賴於樣本x1,x2,…xn；它不含總體分佈的任何未知引數。
2、應用不同
引數：統計學中，描述總體特徵的概括性數字度量，它是研究者想要了解的總體的某種特徵值。總體未知的指標叫做引數。
數學中，引數思想貫徹於解析幾何中。對於幾何變數，人們用含有字母的代數式來表示變數，這個代數式叫作引數式，其中的字母叫做引數。用圖形幾何性質與代數關係來連立整式，進而解題。
同時「引數法 」也是許許多多解題技巧的源泉。
引數方程，在給定的平面直角座標系中，如果曲線上任意一點的座標x，y都是某個變數t的函式x=f(t)，y=φ(t)，⑴且對於t的每一個允許值，由方程組⑴所確定的點m(x，y）都在這條曲線上，那麼方程組⑴稱為這條曲線的引數方程，聯絡x、y之間關係的變數稱為參變數，簡稱引數。
秩統計量，把樣本x1，x2，…，xn 按大小排列為，若 則稱ri為xi的秩，全部n個秩r1，r2，…，rn構成秩統計量，它的取值總是1,2，…，n的某個排列。秩統計量是非引數統計的一個主要工具。
3、樣本方面不同
統計量是反映樣本特點的數字特徵，而引數時反應總體特點的數字特徵。它們經常聯絡在一起，實際上推斷統計就是利用樣本統計量來對總體引數進行估計或者假設檢驗。
5樓：奶思呀呀
概念：引數，也叫參變數，是一個變數。在研究當前問題的時候，關心某幾個變數的變化以及它們之間的相互關係，其中有一個或一些叫自變數，另一個或另一些叫因變數。
如果我們引入一個或一些另外的變數來描述自變數與因變數的變化，引入的變數本來並不是當前問題必須研究的變數，我們把這樣的變數叫做參變數或引數。
統計量是統計理論中用來對資料進行分析、檢驗的變數。巨集觀量是大量微觀量的統計平均值，具有統計平均的意義，對於單個微觀粒子，巨集觀量是沒有意義的．相對於微觀量的統計平均性質的巨集觀量也叫統計量。
兩者區別：
1、應用領域不一樣：
引數：數學、物理、計算機。
統計量：統計理論。
2、反應的數字特徵不一樣：
引數：反應總體特點的數字特徵。
統計量：反映樣本特點的數字特徵。
3、意義不一樣：
引數：指定應用而言，它可以是賦予的常數值；在泛指時，它可以是一種變數，用來控制隨其變化而變化的其他的量。簡單說，引數是給我們參考的。
統計量：對資料進行分析、檢驗的變數。
6樓：楊風遊
統計量和引數都是反應資料特徵的數量，但它們分別是相對於樣本和總體而言，統計量是反映樣本特點的數字特徵，而引數時反應總體特點的數字特徵。它們經常聯絡在一起，實際上推斷統計就是利用樣本統計量來對總體引數進行估計或者假設檢驗。
7樓：冰鬆
統計學中把總體的指標統稱為引數。而由樣本算得的相應的總體指標稱為統計量。
引數一般是確定但未知的，統計量是變化但可知的。
統計量統計量是統計理論中用來對資料進行分析、檢驗的變數。巨集觀量是大量微觀量的統計平均值，具有統計平均的意義，對於單個微觀粒子，巨集觀量是沒有意義的．相對於微觀量的統計平均性質的巨集觀量也叫統計量．需要指出的是，描寫巨集觀世界的物理量例如速度、動能等實際上也可以說是巨集觀量，但巨集觀量並不都具有統計平均的性質，因而巨集觀量並不都是統計量。
引數引數，也叫參變數，是一個變數。 我們在研究當前問題的時候，關心某幾個變數的變化以及它們之間的相互關係，其中有一個或一些叫自變數，另一個或另一些叫因變數。如果我們引入一個或一些另外的變數來描述自變數與因變數的變化，引入的變數本來並不是當前問題必須研究的變數，我們把這樣的變數叫做參變數或引數。
求一些數理統計題~~急！
8樓：斲輪新手
這些自己找一下就行了
正態總體中，已知總體均值，總體方差的置信區間怎麼算？（注意，是已知均值對方差的區間估計哦！）
9樓：匿名使用者
一樓簡直是在胡扯，根本沒有聽清問題。
構造標準正態分佈之後進行平方即可得到卡方分佈，自由度可以構造為1或者n，然後以此為樞軸量求解即可，不知道問什麼書上不講這個東西，明顯比期望未知那個有技術含量多了。
10樓：錯過的承諾
設正態總體服從n(u,v^2),x,s^2分別是樣本均值和樣本方差，容易得到
(x-u)/(v/根號n)~n(0,1）和(n-1)s^2/v^2~卡方(n-1) 的分佈
由於v^2為未知，考慮到s^2是v^2的無偏估計，將v換成s=根號(s^2)，
則有t分佈的定義知:
[(x-u)/(v/根號n)]/~t(n-1),
化簡可得：
(x-u)/(s/根號n)~t(n-1)，並且右邊的分佈t(n-1)不依賴與任何未知引數
設已給定置信水平為1-a，則根據t分佈的圖形可以得到：
p。其中a/2為下標
於是得到u的一個置信水平為1-a的置信區間為:
((x-s/根號n)ta/2(n-1)，(x-s/根號n)ta/2(n-1)) . 其中a/2為下標
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