1. 点估计值
估计值是数学测量估读出最小刻度的下一位数字
2. 点估计值怎么算例题
约等于也就是得数四舍五入比如：小学数学35约等于40四舍五入是一种精确度的计数保留法,与其他方法本质相同.但特殊之处在于,采用四舍五入,能使被保留部分的与实际值差值不超过最后一位数量级的二分之一：假如0～9等概率出现的话,对大量的被保留数据,这种保留法的误差总和是最小的.这大概也是我们使用这种方法为基本保留法的原因吧
3. 点估计值是什么
点估计:是利用根本的样本数据，对未知的参数进行估计所得到的一个具体的数据。
区间估计:是通过根本的样本数据，估计未知参数，在可信度下的最可能的存在区间中得到的结果，结果是一个区间。两者最大的区别:点估计就是估计一个具体的数值，区间估计就是估计一段区间。
4. 方差的点估计值
方差的置信区间公式：Pr(c1置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度，其给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一个概率”。
置信区间与置信水平、样本量等因素均有关系，其中样本量对置信区间的影响为：在置信水平固定的情况下，样本量越多，置信区间越窄。其次，在样本量相同的情况下，置信水平越高，置信区间越宽。
5. 已知置信区间求点估计值
置信区间具体计算方式为:
(1)知道样本均值(M)和标准差(ST)时：
置信区间下限：a=M - n*ST; 置信区间上限：a=M + n*ST;
当求取90% 置信区间时 n=1.645
当求取95% 置信区间时 n=1.96
当求取99% 置信区间时 n=2.576
（2）通过利用蒙特卡洛（Monte Carlo）方法获得估计值分布时：
先对所有估计值样本进行排序， 置信区间下限：a为排序后第lower%百分位值; 置信区间上限：b为排序后第upper%百分位值.
当求取90% 置信区间时 lower=5 upper=95;
当求取95% 置信区间时 lower=2.5 upper=97.5
当求取99% 置信区间时 lower=0.5 upper=99.5
当样本足够大时，（1）和（2）获取的结果基本相等。
6. 总体方差的点估计值
正态分布有两个参数：总体均值及总体方差 总体均值的极大似然估计为样本均值x0=1/nΣXi 总体方差的极大似然估计为s1^2=1/nΣ(xi-x0)^2,其中x0为上述的样本均值 因此这个估计与样本方差不同，样本方差是s^2=1/（n-1）Σ(xi-x0)^2，而样本方差是总体方差的无偏估计，极大似然估计s1不是无偏估计
7. 标准差的点估计值
正态分布的特点：呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形。
正态分布，也称“常态分布”，又名高斯分布，最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。
正态分布也叫常态分布，是连续随机变量概率分布的一种，自然界、人类社会、心理和教育中大量现象均按正态形式分布，例如能力的高低，学生成绩的好坏等都属于正态分布。
它随随机变量的平均数、标准差的大小与单位不同而有不同的分布形态。标准正态分布是正态分布的一种，其平均数和标准差都是固定的，平均数为0，标准差为1。
扩展资料：
正态分布的应用：
1、估计频数分布 一个服从正态分布的变量只要知道其均数与标准差就可根据公式即可估计任意取值范围内频数比例。
2、制定参考值范围正态分布法，适用于服从正态（或近似正态）分布指标以及可以通过转换后服从正态分布的指标。百分位数法，常用于偏态分布的指标。表3-1中两种方法的单双侧界值都应熟练掌握。
3、质量控制：为了控制实验中的测量（或实验）误差，常以 作为上、下警戒值，以 作为上、下控制值。这样做的依据是：正常情况下测量（或实验）误差服从正态分布。
参考资料来源：
8. 点估计值是什么意思
1.首先在计算器界面的左上角找到shift键位,并按下shift键位,切换到符号输入模式。
2.之后找到计算机界面右下角的“=”键位,并按下。
3.之后即可成功在计算机上按出百分号。
9. 点估计值公式
excel中countifs函数用法如下。 countifs函数是EXCEL工作表中的函数，用来统计多个区域中满足给定条件的单元格的个数。 以下举例详细说明怎么使用countifs函数求产地为广州且单价大于等于3，库存量大于20的品种个数。 1、输入原始数据。在列A、列B、列C、列D、列E输入以下原始数据。 2、先使用Countifs函数求产地为广州的品种个数，结果为5。点击单元格H2，输入countifs公式=COUNTIFS(C2:C11,"广州")。 3、再使用Countifs函数求产地为广州，库存量大于20的品种个数，结果为3。点击单元格H2，添加新的条件，countifs公式变成=COUNTIFS(C2:C11,"广州",D2:D11,">=3")。 4、最后使用Countifs函数求产地为广州且单价大于等于3，库存量大于20的品种个数，结果为2。点击单元格H2，添加新的条件，countifs公式变成=COUNTIFS(C2:C11,"广州",D2:D11,">=3")。 countifs函数语法： countifs(criteria_range1,criteria1,criteria_range2,criteria2,…) criteria_range1为第一个需要计算其中满足某个条件的单元格数目的单元格区域（简称条件区域），criteria1为第一个区域中将被计算在内的条件（简称条件），其形式可以为数字、表达式或文本。例如，条件可以表示为 48、"48"、">48" 、 "广州" 或 A3； 同理，criteria_range2为第二个条件区域，criteria2为第二个条件，依次类推。最终结果为多个区域中满足所有条件的单元格个数。
10. 点估计值是样本方差吗
两者之间没有区别，因为没有样本二阶中心距一说。样本方差的具体介绍如下：
样本方差的求法：先求出总体各单位变量值与其算术平均数的离差的平方，然后再对此变量取平均数，就叫做样本方差。样本方差用来表示一列数的变异程度。样本均值又叫样本均数。即为样本的均值。均值是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。
在许多实际情况下，人口的真实差异事先是不知道的，必须以某种方式计算。 当处理非常大的人口时，不可能对人口中的每个物体进行计数，因此必须对人口样本进行计算。样本方差也可以应用于从该分布的样本的连续分布的方差的估计。
扩展资料：
样本方差可以理解成是对所给总体方差的一个无偏估计。E(S^2)=DX。
n-1的使用称为贝塞尔校正（Bessel's correction），也用于样本协方差和样本标准偏差（方差平方根）。
平方根是一个凹函数，因此引入负偏差（由Jensen不等式），这取决于分布，因此校正样本标准偏差（使用贝塞尔校正）有偏差。 标准偏差的无偏估计是一个技术上涉及的问题，尽管对于使用术语n-1.5的正态分布，形成无偏估计。
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