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在经典统计分析中，数据被假定为真实值。但实际的观测数据总存在某种程度的近似，例如由于受测量装置的精确度的影响，时间被记录到最接近的秒。本文主要考虑的是四舍五入后得到数据的统计分析问题。如果忽略四舍五入情况，则得到的估计一般不满足相合性。著名的Sheppard分析提供了一种对估计的修正。但是Sheppard修正要求分布满足严格的条件，而这种条件在实际中大都不能达到。所以，我们寻找另一种方法解决这个问题。特别地，本文集中讨论当数据是来自参数未知的正态分布四舍五入后的数据，均值和方差的联合置信集。通过比较传统方法和四舍五入(注一)数据的似然方法，一般似然方法是提供一个同时估计均值和方差的可靠方法。