すいてい
毛平均の推定値
点推定とは何ですか。
特定の場所での平均推定値.
サンプルの平均値はポイント推定値です.
下図のように簡単に求めることができます.
import numpy as np
samples = [9, 4, 0, 8, 1, 3, 7, 8, 4, 2]
print(np.mean(samples))
かんかくすいてい
特定のパーセンテージの信頼できる区間を把握するときに使用します.
ある平均の100(1−a)%信頼区間を求めることができる.

nの十分な中心限界分布では、以下を求めることができる.

例を挙げてみましょう

毛比率の推定
ポイント推定
ある割合pの点推定量は、以下のように簡単に求めることができる.
確率変数X:n個のサンプルにおける特定の属性を持つサンプル数

かんかくすいてい
n十分な大きさで使用できます.

このとき,確率変数Xは標準正規分布に近似する.

1 - α標準正規分布の両側α/2を切る部分と同じです.

削除してZに再整理すると、

したがって100(1-α)% 信頼区間は次のとおりです.

例を挙げてみましょう

Reference
この問題について(すいてい), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://velog.io/@hojp7874/추정テキストは自由に共有またはコピーできます。ただし、このドキュメントのURLは参考URLとして残しておいてください。
Collection and Share based on the CC Protocol