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　　（2）区间估计。区间估计是用一个区间估计总体未知参数。设x₁…，x_n是来自总体的一个样本，对于给定的α（0＜α＜1），若有两个统计量θ₁ （x₁，…，x₂）和θ₂ （x₁，…，x_n），使得：P（θ₁＜θ＞θ₂）=1—α，则称1—α为信度（或置信度、置信概率），（θ₁θ₂）是θ的信度为1—α的置信区间，α称为显著性水平。
　　置信区间给出了区间估计的精确程度，区间越小精确度越高。置信概率给出了区间估计的可靠性。
　　例如1800万人的工资进行区间估计时，取α为10%，置信区间为（2300，2700），就表示北京1800万人的平均工资μ有90%的概率落在2300到2700元之间。或者说进行100次估计时，有大约90次是位于2300到2700之间，有大约10次位于2300到2700之外。
　　①总体方差σ²已知时，总体均值μ的区间估计（采用Z统计量）

　　2.单个样本的假设检验
　　参数估计和假设检验是统计推断的重要组成部分，它们都是利用样本信息对总体状况做出某种推断（判断），但是推断的角度不同。
　　·参数估计是用样本统计量估计总体参数，估计前总体参数是未知的。（例如，对北京市1800万人平均工资进行调查，参数估计就是指在调查之前不知道平均工资是多少，然后采用抽样调查，抽取1000个样本进行调查，这1000人的平均工资是2500，就认为1800万人的平均工资是2500）
　　·假设检验则是先对总体参数的值提出一个假设，然后利用样本信息，根据抽样分布的原理去检验原先提出的假设是否成立。（例如，对北京市1800万人平均工资进行调查，假设检验就是指在调查之前假设这1800万人的平均工资是3000，然后采用抽样调查，抽取1000个样本进行调查，利用这1000人的平均工资数来判断3000的假设对不对）
　　进行假设检验时，通常经过以下步骤：

　　（1）提出原假设和替换（备择）假设。预先所设的这一假设称为原假设，用H₀表示。与原假设相对的假设是替换假设，它是原假设经检验不成立被拒绝接受时，所应接受的与原假设相对立的情况，用H₁表示。
　　（2）确定并计算检验统计量。
　　总体方差σ²已知时，应用Z统计量（服从正态分布），计算公式为：

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