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點估計計算機

點估計是對母體比例所做的單一最佳猜測。輸入成功次數與試驗次數,就能得到最大概似估計,以及三種在小樣本時表現更好的調整估計——威爾遜(Wilson)、傑佛瑞斯(Jeffreys)與拉普拉斯(Laplace)。

快速範例
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最大概似估計(x ÷ n)0.4
威爾遜估計
0.4037
傑佛瑞斯估計
0.401
拉普拉斯估計
0.402
臨界值(z*)
1.96

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      公式

      最大概似估計 = x ÷ n
      威爾遜估計 = (x + z² ÷ 2) ÷ (n + z²)
      傑佛瑞斯估計 = (x + 0.5) ÷ (n + 1)
      拉普拉斯估計 = (x + 1) ÷ (n + 2)
      x = 成功次數,n = 試驗次數,z = 信賴水準對應的臨界值

      使用方式

      1. 輸入觀察到的成功次數。
      2. 輸入總試驗次數。
      3. 選擇信賴水準;它只會影響威爾遜估計。
      4. 查看各種估計值,選擇適合你樣本大小的那一個。

      計算範例

      100 次試驗中成功 40 次,95% 信賴水準

      最大概似估計(x ÷ n)
      0.4
      威爾遜估計
      0.4037
      傑佛瑞斯估計
      0.401
      拉普拉斯估計
      0.402
      臨界值(z*)
      1.96

      10 次試驗中成功 3 次

      最大概似估計(x ÷ n)
      0.3
      威爾遜估計
      0.3555
      傑佛瑞斯估計
      0.3182
      拉普拉斯估計
      0.3333

      20 次試驗中沒有任何一次成功

      最大概似估計(x ÷ n)
      0
      威爾遜估計
      0.0806
      傑佛瑞斯估計
      0.0238
      拉普拉斯估計
      0.0455

      為什麼估計值不只一種

      最大概似估計就是單純的樣本比例,樣本很大時用它最合適。資料很少時它可能很極端:20 次試驗中 0 次成功,估計值剛好是 0,但這件事顯然不是不可能發生。

      另外三種估計會加入假想的觀測值,把估計值往 50% 拉。拉普拉斯估計加上一次成功和一次失敗。傑佛瑞斯估計各加半次。威爾遜估計加上 z² ÷ 2 次成功和 z² 次試驗——在 95% 信賴水準下大約是 2 和 4。以 20 次中 0 次為例,三者分別是 0.045、0.024 和 0.081。

      樣本很大時結果一致

      試驗次數愈多,這些調整就愈不重要。1,000 次試驗中成功 485 次時,四種估計值四捨五入後都是 0.485。點估計也沒有說明它自己的不確定性;請搭配誤差範圍或信賴區間一起使用。

      常見問題

      100 次試驗中成功 40 次的點估計是多少?

      最大概似估計是 0.40。95% 信賴水準下的威爾遜估計是 0.4037。

      什麼是點估計?

      用來估計未知母體數值的單一數字,例如以樣本比例代表真正的比例。區間估計則是給出一個範圍。

      該用哪一種點估計?

      樣本很大時,用最大概似估計 x ÷ n。樣本很小,或是完全沒有成功、完全沒有失敗時,調整過的估計比較合理。

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