上篇文章中，我们了解了枢轴量法，并用它处理了正态分布相关参数的区间估计。事实上，能给出正态分布参数较好形式的区间估计的原因，在于正态分布的点估计本身具有良好的性质——正态分布的可变换性、\(\chi^2\)分布的可加性、\(t\)分布和\(F\)分布具有分位数表、\(\bar X\)和\(S ...

Part 1：枢轴量法 枢轴变量法是基于点估计量的。我们知道，统计量是样本的函数，这意味着统计量中不能含有未知参数，而参数的点估计量是用统计量的观测值作为待估参数的估计值，其分布一定含有待估参数，枢轴量法的思想就是，通过一定的变换，让点估计的函数的分布不含待估参数，进而基于分布来构造区间估计 ...

现在，我们对正态分布的参数假设检验进行讨论，这也是本系列的最后一部分内容。由于本系列为我独自完成的，缺少审阅，如果有任何错误，欢迎在评论区中指出，谢谢！ 目录 Part 1：基本步骤 Part 2：正态分布假设检验 Part 1：基本步骤 正态总体\(N ...

的讨论给出了常用分布的参数点估计，并介绍了两种常用于寻找点估计量的方法——矩法与极大似然法；最后，我们对 ...

注：区间估计是除点估计之外的另一类参数估计。相对于点估计只给出一个具体的数值，区间估计能够给出一个估计的范围。 0. 点估计 vs 区间估计 根据具体样本观察值，点估计提供了一个明确的数值。但是这种判断的把握有多大，点估计本身并没有给出。区间估计就是为了弥补点估计的这种不足而提 ...

Section 2：齐一性检验 Part 3：正态性检验 附录 1、ch ...

在上一篇文章的最后，我们指出，参数估计是不可能穷尽讨论的，要想对各种各样的参数作出估计，就需要一定的参数估计方法。今天我们将讨论常用的点估计方法：矩估计、极大似然估计，它们各有优劣，但都很重要。由于本系列为我独自完成的，缺少审阅，如果有任何错误，欢迎在评论区中指出，谢谢！ 目录 ...

2：似然比检验 Part 3：假设检验与区间估计 Part 1：NP理论的基本概念 NP ...