qq_45983543的博客

原创 基于离散型随机变量构造置信区间

因为对于连续变量的分布函数而言，有这样一条经典的结论：设X是连续性随机变量，F(X)是X的分布函数，那么F(X)~U(0,1)（先记住这个结论，等会儿会具体推导嘿嘿）,对于枢轴量的要求便是它既要包含被估参数以及样本统计量T(X)，又要让其服从一个已知分布，如果我现在有一个连续型的统计量，求出它的分布函数，那么就满足了枢轴量的两个要求，根本不用去找去凑，简直爽到飞起。答案是我们直接放弃枢轴量。另外，如果分布函数G(t,θ)不止满足严格增(减)的要求，还是一个连续函数，那么对于上下界的确定又有了一定的简化。