간격 추정은 샘플 통계의 샘플 분포를 기준으로 전체 매개변수 추정을 위한 간격 범위를 제공하는 통계적 추론 방법입니다. 간격 추정에서 샘플 통계의 샘플 분포에 따라 샘플 통계가 전체 매개변수에 얼마나 근접했는지에 대한 확률 측정을 제공할 수 있습니다.

간격 추정을 위한 몇 가지 일반적인 방법: 중심 모멘트 방법: 이 방법은 샘플의 중심 모멘트로 전체 중심 모멘트를 추정하고, 샘플 분산으로 전체 분산을 추정한 다음 이러한 추정을 사용하여 간격 추정을 구성합니다.

최대 우도/최대 우도 방법: 샘플의 우도 함수를 최대화하여 알 수 없는 매개변수를 추정하는 방법입니다. 최소 평방: 오류의 제곱합을 최소화하여 알 수 없는 매개변수를 추정하는 방법입니다.

나이프 컷 방법: 각 관찰을 별도의 관찰 샘플로 취급하고 이러한 샘플의 평균과 분산에 따라 간격 추정을 수행하는 분산 처리 방법입니다. 견고한 추정: 이 방법은 이상치가 추정에 미치는 영향을 줄여 간격 추정의 정확성을 높이기 위한 것입니다.

간격 추정과 선형 모델 차이

간격 추정은 샘플 통계의 샘플 분포를 기준으로 전체 매개변수 추정을 위한 간격 범위를 제공하는 매개변수 추정의 한 형태입니다. 그것은 추정의 정확성뿐만 아니라 추정의 신뢰도도 보여준다.

선형 모델 (통계 모델 또는 기계 학습 알고리즘) 은 특정 프로세스를 통해 각 부분을 연결하는 수학적 모델입니다. 선형 회귀 모델, 분산 분석 모델 등 광범위한 통계 모델을 포괄하며 생물학, 의학, 경제, 관리 등 다양한 분야에 적용됩니다.