参数估计
在参数估计和假设检验中,常常需要构造分布函数,在SPL 中提供了常见分布的逆累积分布函数(ICDF)。SPL 中的逆累积分布函数有:norminv(),tinv(),chi2inv(),finv(),分别表示正态分布,T 分布,卡方分布,F 分布。
例如,有一批产品寿命的变量服从正态分布,均值mu=4,标准差sigma=1.3,单位是年,计算 10%的产品失效所需时间
A | |
1 | =norminv(0.1,4,1.3) |
A1采用正态逆累积分布函数,带入概率值、均值和标准差,返回2.334,即 10% 得产品失效所需时间为 2.334 年
使用逆累积分布函数还可以进行区间估计
例如,使用金球测定引力常数(单位:),测定观察值为
6.683,6.681,6.676,6.678,6.679,6.672
设测定值总体为,
均未知,求
的置信度为0.9 的置信区间,并求
的置信度为0.9 的置信区间。
当均未知时,
的置信区间公式为
其中为样本均值,S 为样本标准差,n为样本容量
在本例中1-α=0.9,n=6,带入公式
用SPL 代码计算的区间估计
A | B | C | |
1 | [6.683,6.681,6.676,6.678,6.679,6.672] | 0.9 | 6 |
2 | =tinv(1-(1-B1)/2,C1-1) | ||
3 | =sqrt(var@s(A1))/sqrt(C1)*A2 | ||
4 | =avg(A1) | ||
5 | =[A4-A3,A4+A3] |
A1 输入样本数据
B1 置信度,即1-α
C1 样本容量n
A2 使用T 分布逆累积函数tinv(p, nu)计算,p 表示累积概率,nu 表示自由度,即 p=1-α/2=0.95,nu=n-1=5
A3 计算
A4 计算样本均值
A5 带入A3和A4的结果,计算置信区间,根据返回值得到总体均值,在置信度为0.9 时的置信区间为(6.675,6.681)
同理,方差的置信区间公式为
,
为样本方差
SPL计算的区间估计
A | B | C | |
1 | [6.683,6.681,6.676,6.678,6.679,6.672] | 0.9 | 6 |
2 | =var@s(A1) | ||
3 | =chi2inv(1-(1-B1)/2,C1-1) | ||
4 | =chi2inv((1-B1)/2,C1-1) | ||
5 | =[(C1-1)*A2/A3,(C1-1)*A2/A4] |
A1 输入样本数据
B1 置信度,即1-α
C1 样本容量n
A2计算样本方差
A3使用卡方分布逆累积函数chi2inv(p, v)计算,p 表示累积概率,v表示自由度,即p=1-α/2=0.95,nu=n-1=5
A4计算
A5计算置信区间,根据返回值得到总体方差,在置信度为0.9 时的置信区间为