统计中的参数估计方法(参数估计方法)
1.参数估计有哪些方法
1. 什么是参数估计参数估计是在样本统计量概率分布的基础上，利用样本的信息推断所关心的总体参数的过程。
① 基于样本统计量的概率分布：如前所述，样本统计量是一个随机变量，有其自身的概率分布、期望、方差等。在分析一个样本集时，需要基于此统计学知识；② 利用样本的信息：样本是我们唯一有的数据，一切的统计基于样本数据；③ 推断所关心的总体参数是目的。
比如，利用样本的均值推断总体的均值，利用样本的方差推断总体的方差。PS1：利用样本的均值作为总体均值的估计，是直观且不需要解释的。
样本统计量（此处指均值）的概率分布，是为这个估计提供置信度等信息的。PS2：利用样本均值去估计总体均值时，总体均值是一个待被估计的总体参数，可以用\theta 表示。
样本均值叫做估计量，用\hat{\theta } 表示，是一个统计量；实际采集了一个样本算出了其平均值，这叫一个估计值2. 两种基本的估计方法2.1 点估计点估计指基于一个样本算出的估计量的一个具体取值，直接作为总体参数的估计值 的估计方式。这个话说的很车轱辘，举个栗子，当我要估计中国人的平均身高时，我采集了一个样本，其包含了1W个人的身高状况，然后我算出来均值，并用这个均值作为全体中国人平均身高的估计值。
就是这么简单。点估计的优点是很直观易理解，给小学生讲一下应该也能听懂。
不好懂的是点估计的缺点：点估计无法给出估计的可靠性。继续举栗子，当我们取了1W个平均身高并算出平均值是1.68时，我们并不能说，全国人民的平均身高100%就是1.68。
事实上，平均身高可能是1.86，就算这样我们也仍然有可能恰好采到了一个平均身高只有1.68的样本，只不过这个概率比较小而已。再说得反直觉一点，全国人民的平均身高恰恰好好就是1.68的可能性其实是非常低的，但落在[1.67,1.69]的可能性就比较大，至少比落在[1.80， +]的可能性是大多了。
问题就在于，点估计无法定量的给出这些区间以及对应的可能性大小。所以才有了更专业一点的区间估计。
2.参数估计获得数据的方法有哪些
方法/步骤 1 创建工作文件，在file菜单中，依次点击new->workfile。
2 这时弹出Workfile Create对话框，选择数据类型并填入起止日期，如下图所示。 3 点击ok，工作文件建立完毕 4 创建和编辑数据，在命令窗口直接输入data Y X，然后回车。
5 弹出Group窗口，将数据填入其中。 6 在命令行输入ls Y C X，然后回车。
7 弹出Equation窗口，得到参数估计结果，该窗口中包含截距项、X前面的系数，标准误差、t统计量、p值、可决系数等。 8 点击Equation窗口中的Resid，可以得到模型的拟合图和残差图。
9 如何查看模型的方程式呢？在Equation窗口中依次点击proc->Make Model，弹出Model窗口。 10 在Model窗口中依次点击View->Source Text，即可得到我们建立的数学模型的方程。
3.总体参数区间估计的方法有哪些
区间估计的概念
区间估计是根据样本统计量，利用抽样分布的原理，用概率表示总体参数可能落在某数值区间之内的推算方法。
区间估计的原理
区间估计的理论依据是抽样分布理论。现在以总体平均数区间估计为例，说明区间估计的基本原理。
总体参数区间估计的计算方法
由于样本容量、总体分布状态等多方面因素对总体参数估计的可信度都会产生不同程度的影响，因此，在进行总体参数估计时要针对不同情况区别对待。
大样本总体平均数的区间估计
要对总体平均数μ做出比较准确的估计，就要合理地确定平均数样本分布的标准差即标准误。事实上，标准误与样本容量和总体分布的标准差关系密切。当样本容量n大于30的时候，样本标准差S与总体标准差σ相差不会很大，一般就可以利用S来做σ的估计值。同时，随着样本容量的增加，样本平均数与总体平均数的差距就会缩小，即标准误就会减小。
4.参数估计获得数据的方法有哪些
方法/步骤 1 创建工作文件，在file菜单中，依次点击new->workfile。
2 这时弹出Workfile Create对话框，选择数据类型并填入起止日期，如下图所示。 3 点击ok，工作文件建立完毕 4 创建和编辑数据，在命令窗口直接输入data Y X，然后回车。
5 弹出Group窗口，将数据填入其中。 6 在命令行输入ls Y C X，然后回车。
7 弹出Equation窗口，得到参数估计结果，该窗口中包含截距项、X前面的系数，标准误差、t统计量、p值、可决系数等。 8 点击Equation窗口中的Resid，可以得到模型的拟合图和残差图。
9 如何查看模型的方程式呢？在Equation窗口中依次点击proc->Make Model，弹出Model窗口。 10 在Model窗口中依次点击View->Source Text，即可得。
法/。 5 弹出Group窗口，然后回车，该窗口中包含截距项；Make Model、可决系数等，如下图所示，工作文件建立完毕 4 创建和编辑数据；步骤 1 创建工作文件。
8 点击Equation窗口中的Resid，在命令窗口直接输入data Y X，在file菜单中。 10 在Model窗口中依次点击View->。
7 弹出Equation窗口。 6 在命令行输入ls Y C X，可以得到模型的拟合图和残差图。
3 点击ok，标准误差，选择数据类型并填入起止日期，将数据填入其中，依次点击new->、X前面的系数；workfile，弹出Model窗口，得到参数估计结果？在Equation窗口中依次点击proc->。 9 如何查看模型的方程式呢，即可得到我们建立的数学模型的方程、t统计量，然后回车；Source Text、p值。
2 这时弹出Workfile Create对话框。
5.统计学中数据分析的依据和方法有哪些
统计学：通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考统计学基本理论研究有：概率极限理论及其在统计中应用、树形概率、Banach空间概率、随机PDE'S、泊松逼近、随机网络、马尔科夫过程及场论、马尔科夫收敛率、布朗运动与偏微分方程、空间分支总体的极限、大的偏差与随机中数、序贯分析和时序分析中的交叉界限问题、马尔科夫过程与狄利克雷表的一一对应关系、函数估计中的中心极限定理、极限定理的稳定性问题、因果关系与统计推断、预测推断、网络推断、似然、M——估计量与最大似然估计、参数模型中的精确逼近、非参数估计中的自适应方法、多元分析中的新内容、时间序列理论与应用、非线性时间序列、时间序列中确定模型与随机模型比较、极值统计、贝叶斯计算、变点分析、对随机PDE'S的估计、测度值的处理、函数数据统计分析。
