用excel进行参数估计(常见的参数估计的方法)

1. 常见的参数估计的方法

统计学的基本研究方法有5种。

大量观察法

这是统计活动过程中搜集数据资料阶段(即统计调查阶段)的基本方法：即要对所研究现象总体中的足够多数的个体进行观察和研究，以期认识具有规律性的总体数量特征。大量观察法的数理依据是大数定律，大数定律是指虽然每个个体受偶然因素的影响作用不同而在数量上几存有差异，但对总体而言可以相互抵消而呈现出稳定的规律性，因此只有对足够多数的个体进行观察，观察值的综合结果才会趋向稳定，建立在大量观察法基础上的数据资料才会给出一般的结论。统计学的各种调查方法都属于大量观察法。

统计分组法

由于所研究现象本身的复杂性、差异性及多层次性，需要我们对所研究现象进行分组或分类研究，以期在同质的基础上探求不同组或类之间的差异性。统计分组在整个统计活动过程中都占有重要地位，在统计调查阶段可通过统计分组法来搜集不同类的资料，并可使抽样调查的样本代表性得以提高(即分层抽样方式);在统计整理阶段可以通过统计分组法使各种数据资料得到分门别类的加工处理和储存，并为编制分布数列提供基础;在统计分析阶段则可以通过统计分组法来划分现象类型、研究总体内在结构、比较不同类或组之间的差异(显著性检验)和分析不同变量之间的相关关系。统计学中的统计分组法有传统分组法、判别分析法和聚类分析法等。

综合指标法

统计研究现象的数量方面的特征是通过统计综合指标来反映的。所谓综合指标，是指用来从总体上反映所研究现象数量特征和数量关系的范畴及其数值，常见的有总量指标、相对指标，平均指标和标志变异指标等。综合指标法在统计学、尤其是社会经济统计学中占有十分重要的地位，是描述统计学的核心内容。如何最真实客观地记录、描述和反映所研究现象的数量特征和数量关系，是统计指标理论研究的一大课题。

统计模型法

在以统计指标来反映所研究现象的数量特征的同时，我们还经常需要对相关现象之间的数量变动关系进行定量研究，以了解某一(些)现象数量变动与另一(些)现象数量变动之间的关系及变动的影响程度。在研究这种数量变动关系时，需要根据具体的研究对象和一定的假定条件，用合适的数学方程来进行模拟，这种方法就叫做统计模型法。

统计推断法

在统计认识活动中，我们所观察的往往只是所研究现象总体中的一部分单位，掌握的只是具有随机性的样本观察数据，而认识总体数量特征是统计研究的目的，这就需要我们根据概率论和样本分布理论，运用参数估计或假设检验的方法，由样本观测数据来推断总体数量特征。这种由样本来推断总体的方法就叫统计推断法。统计推断法已在统计研究的许多领域得到应用，除了最常见的总体指标推断外，统计模型参数的估计和检验、统计预测中原时间序列的估计和检验等，也都属于统计推断的范畴，都存在着误差和置信度的问题。在实践中这是一种有效又经济的方法，其应用范围很广泛，发展很快，统计推断法已成为现代统计学的基本方法。

参考资料：

2. 参数估计常用的两种方法

1.总体均值的区间估计；

2.总体比率的区间估计；

3.总体方差的区间估计

3. 常见的参数估计的方法有哪些

参数估计是统计推断的一种。根据从总体中抽取的随机样本来估计总体分布中未知参数的过程。

从估计形式看，区分为点估计与区间估计：从构造估计量的方法讲，有矩法估计、最小二乘估计、似然估计、贝叶斯估计等。要处理两个问题：

（1）求出未知参数的估计量；

（2）在一定信度（可靠程度）下指出所求的估计量的精度。

信度一般用概率表示，如可信程度为95%；精度用估计量与被估参数（或待估参数）之间的接近程度或误差来度量。

4. 参数估计的形式

两者区别还是很大的。主要有：一、含义不同：

总体方差的结果十分精确，而参数估计方差的结果不是很精确，但参数估计方差要比总体方差方便。所以一般用参数估计方差。

二、使用不同：

当总体均值作为参数估计时，产生的参数估计误差与总体或样本方差有关。若是区间估计，对于一个总体的情况，可以把总体均值、总体比率、总体方差当作参数。

估计总体均值的置信区间时，若是大样本且总体方差已知，样本均值的抽样分布服从正态分布，允许误差的值就是含有总体标准差的一个表达式，总体方差未知时，式子中用样本标准差代替。

5. 参数估计有哪几种方法

抽样估计（Sampling estimation）又称为抽样推断，也称为参数估计。它是在抽样调查的基础上所进行的数据推测，即用抽样调查所得到的一部分单位的数量特征来估计和推算总体的数量特征。抽样估计是对总体进行描述的另一种重要方法。它具有花费小、适用性强、科学性高等特点。因此，国内外在许多领域都广泛地运用抽样推断来搜集和分析统计资料。

抽样估计有点估计和区间估计两种方法。

点估计，又称定值估计，就是用实际样本指标数值作为总体参数的估计值。点估计的方法简单，一般不考虑抽样误差和可靠程度，它适用于对推断准确程度与可靠程度要求不高的情况。

区间估计就是根据样本指标、抽样误差和概率保证程度去推断总体参数的可能范围。在统计实践中，通常用一个区间及其出现的概率来估计总体参数，并以一定的概率保证总体参数包含在估计区间内，这就是参数的区间估计问题。区间估计是抽样估计的主要方法。 进行区间估计要完成两个方面的估计：其一，根据样本指标和抽样平均误差估计总体指标的可能范围；其二，估计推断总体指标真实值在这个范围的可靠程度。

6. 常用的参数估计方法有哪些

参数估计有两种方法：点值估计和区间估计。

（1）点值估计：直接用样本统计量去估计总体参数。总体均数的点值估计就是直接用样本均数去估计总体均数（就是把样本均数看作是总体均数）。缺点：没有考虑到抽样误差

（2）区间估计：结合样本统计量和标准误可以确定一个具有较大概率（可信度）的包含总体参数的区间，该区间称为总体参数的1——α可信区间（置信区间）。预先给定的概率称为可信度，用1——α表示，常用的可信度为95％或99％。如没有特别说明，一般取双侧95％。

7. 浅谈参数估计方法和应用

准则一般有这三个：无偏性（估计量收敛于实际值）、最优性（估计量方差最小）、有效性（估计量的选择应该是最接近实际值）。

8. 常见的参数估计的方法是

抽样估计（Sampling estimation）又称为抽样推断，也称为参数估计。它是在抽样调查的基础上所进行的数据推测，即用抽样调查所得到的一部分单位的数量特征来估计和推算总体的数量特征。抽样估计是对总体进行描述的另一种重要方法。它具有花费小、适用性强、科学性高等特点。因此，国内外在许多领域都广泛地运用抽样推断来搜集和分析统计资料。

抽样估计有点估计和区间估计两种方法。

点估计，又称定值估计，就是用实际样本指标数值作为总体参数的估计值。点估计的方法简单，一般不考虑抽样误差和可靠程度，它适用于对推断准确程度与可靠程度要求不高的情况。

区间估计就是根据样本指标、抽样误差和概率保证程度去推断总体参数的可能范围。在统计实践中，通常用一个区间及其出现的概率来估计总体参数，并以一定的概率保证总体参数包含在估计区间内，这就是参数的区间估计问题。区间估计是抽样估计的主要方法。 进行区间估计要完成两个方面的估计：其一，根据样本指标和抽样平均误差估计总体指标的可能范围；其二，估计推断总体指标真实值在这个范围的可靠程度。

9. 什么是参数估计?参数估计有哪些方法?

1

经验估算法

经验估算法，由资深的专业人士依据经验或根本历史数据库资料，对项目的总体预算或子项目预算作粗略的估计。这种项目预算的数据只是一个参考值，在项目初期用于参考判断是可以的，不能满足项目执行的要求。

2

类比估算法

类比估算法是根据同类项目的实际支出来估算本项目的预算。同类项目可以是历史上的项目实际案例，也可以正在执行的项目，只要能提供参考。

类比估算项目要考虑到项目的差异，如果选用历史项目要考虑到历史项目与现在项目的变化要素。类比估算法也是粗略计算，是不能满足项目成本执行要求的。

3

参数估算法

参数估算法是根据事物本身的数据进行换算的一种方法。比如说我们根据房子的面积及装修的档次来估算装修的费用，根据模具的尺寸及模具单价来估算模具的价格。参数估算出的项目成本基本上是比较靠谱的数据，也是常用的方法之一。

4

三点估算法

三点估算法来自于项目管理之计划评审技术，即根据最有可能的时间、最乐观的时间与最悲观的时间进行测算。所谓最悲观是指各种不利因素出现的情况下，最乐观是指各种期待都满足的情况下。

三点估算法的计算公式如下：

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结构分析法

成本结构分解法既是一种思路，也是一种具体的方法。成本结构分解法跟工作结构分解WBS一致，只是从成本的维度进行自上而下的分解，也就是把成本按模块展开，然后再进行汇总。

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投标分解法

投标分析法(姑且这么称呼)是通过寻求外部资源与能力进行报价估算的一种方式。比如开发一款产品中要引用一项新材料、新技术，那么对于这项新材料、新技术我们可能并不掌握其数据，并不能作出价格估算。

可以选择有能力的供方资源进行报价估算，以便完成整个项目预算。