抽样和抽样分布培训课件ppt(49张)

1、13 抽样和抽样分布简单随机抽样点估计 的抽样分布 的抽样分布点估计的性质其他抽样方法2什么是抽样估计？例1：制造商生产一种被认为寿命更长的新型轮胎。例2：某党派想支持某一候选人参选美国某州议员，为了决定是否支持该候选人，该党派领导需要估计支持该候选人的民众占全部登记投票人总数的比例。由于时间及财力的限制：120个样本测试平均里程36,500公里推断新轮胎平均寿命:36,500公里400个样本支持人数160推断支持该候选人的选民占全部选民的比例：160/400=40%3抽样估计方法主要用在下列两种情况：对所考查的总体不可能进行全部测度；从理论上说可以对所考查的总体进行全部测度，但实践上由于人力

2、、财力、时间等方面的原因，无法（不划算）进行全部测度。 抽样估计只得到对总体特征的近似测度，因此，抽样估计还必须同时考察所得结果的“可能范围” 与“可靠程度”。 43 抽样和抽样分布简单随机抽样点估计 的抽样分布 的抽样分布点估计的性质其他抽样方法5简单随机抽样简单随机样本（有限总体）随机样本中每个样本点以相等的概率被抽出。随机样本（无限总体）每个个体来自同一总体。各个个体的选择是独立的。6自有限总体的抽样每次只选择一个样本点，总体中的每一个体等可能被抽到。方法：随机数表。7471563905606782551418669130434729719864482663694569365831958

3、02074045580062866892038950028845152056413434793621472782783868577678916860772379535146468345173471351431760357172163073683316602840999721187349167054770251358818476937499583681386379197自有限总体的抽样例：人事主管正在制定一项公司2500名管理人员的简报。假定2500名管理人员已经按照他们在职员文件中的顺序依次标号（即1，2，3，2499，2500）74715639056067825514186691304347

4、2971986448266369456936583195802074045580062866892038950028845152056413434793621472782783868577678916860772379535146468345173471351431760357172163073683316602840999721187349167054770251358818476937499583681386379198自有限总体的抽样无放回抽样：一个元素一旦选入样本，就从总体中剔除，不能再次被选入。放回抽样：一个元素一旦选入样本，仍被放回总体中。先前被选入的元素可能再次被选，并且在样本中

5、可出现多次（多于一次）。9自无限总体的抽样无限总体经常被定义为一个持续进行的过程，总体的元素由在相同条件下过程无限运行下去产生的每一项构成。在这种情况下，对总体内所有项排列是不可能的。例：估计某一快餐店11:30-13:30午饭时间顾客从点餐到拿到食品的平均时间。10自无限总体的抽样因为对于无限总体不可能进行标号排列，所以抽样过程中不能用随机数。例：当一名顾客出示打折券时，他之后的下一名顾客将被选入样本。因为顾客出示打折赠品券的是随机而且独立的，所以厂商的抽样计划满足来自无限总体的简单随机样本的两个条件。11练习假定一个有限总体有350项，用下面五位随机数的后三位，确定被选入简单随机样本的项的

6、前四位。98601 73022 83448 34229 27553 84147 93289 1420912练习说明下列总体是有限还是无限的。a. 加利福尼亚州所有登记的选民。b. 由宾夕法尼亚州阿伦顿TV-M公司工厂生产的所有电视装置。c. 某一邮购业务公司处理的所有订单。d. 所有打入某一地方警察局的紧急电话。e. Fibercon有限公司在5月17日第二个轮班中制造的所有部件。133 抽样和抽样分布简单随机抽样点估计与抽样分布 的抽样分布 的抽样分布点估计的性质其他抽样方法14点估计由30管理人员组成的简单随机样本的年薪和培训情况15样本均值样本比率51814.00美元3347.72美元0

7、.63样本标准差点估计点估计的统计过程16由30名管理人员组成的简单随机样本的点估计值17由30名管理人员组成的500个简单随机样本的点估计值18由30名管理人员组成的500个简单随机样本的抽样分布抽样分布：样本统计量所有可能值构成的概率分布。193 抽样和抽样分布简单随机抽样点估计 的抽样分布 的抽样分布点估计的性质其他抽样方法20 的抽样分布 抽样分布的性质 的均值或数学期望 的标准差 抽样分布本身的形状或形式21 的数学期望例：管理人员总体的年薪均值 =51800美元。样本均值所有可能值的均值也等于51800美元。22 的标准差（标准误差）有限总体修正系数经验法则：当n /N0.05时，

8、一般可忽略有限总体修正系数。400023中心极限定理从总体中抽取样本容量为n的简单随机样本，当样本容量很大时，样本均值的抽样分布可用正态概率分布近似。大样本条件可假定为简单随机样本样本容量为30或更多当总体为正态概率分布时，对任何样本容量，样本均值的抽样分布均为正态分布。 抽样分布的形式24样本均值的分布趋于正态分布的过程25 的样本容量与抽样分布的关系当样本容量增加到n= 100时，均值标准差减少到：400730.3026 的样本容量与抽样分布的关系样本均值落在总体均值附近500美元以内的概率27z0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.

9、09 0.0 0.5000 0.5040 0.5080 0.5120 0.5160 0.5199 0.5239 0.5279 0.5319 0.5359 0.1 0.5398 0.5438 0.5478 0.5517 0.5557 0.5596 0.5636 0.5675 0.5714 0.5753 0.2 0.5793 0.5832 0.5871 0.5910 0.5948 0.5987 0.6026 0.6064 0.6103 0.6141 0.3 0.6179 0.6217 0.6255 0.6293 0.6331 0.6368 0.6406 0.6443 0.6480 0.6517 0

10、.4 0.6554 0.6591 0.6628 0.6664 0.6700 0.6736 0.6772 0.6808 0.6844 0.6879 0.5 0.6915 0.6950 0.6985 0.7019 0.7054 0.7088 0.7123 0.7157 0.7190 0.7224 0.6 0.7257 0.7291 0.7324 0.7357 0.7389 0.7422 0.7454 0.7486 0.7517 0.7549 0.7 0.7580 0.7611 0.7642 0.7673 0.7704 0.7734 0.7764 0.7794 0.7823 0.7852 0.8 0

11、.7881 0.7910 0.7939 0.7967 0.7995 0.8023 0.8051 0.8078 0.8106 0.8133 0.9 0.8159 0.8186 0.8212 0.8238 0.8264 0.8289 0.8315 0.8340 0.8365 0.8389 1.0 0.8413 0.8438 0.8461 0.8485 0.8508 0.8531 0.8554 0.8577 0.8599 0.8621 1.1 0.8643 0.8665 0.8686 0.8708 0.8729 0.8749 0.8770 0.8790 0.8810 0.8830 1.2 0.884

12、9 0.8869 0.8888 0.8907 0.8925 0.8944 0.8962 0.8980 0.8997 0.9015 1.3 0.9032 0.9049 0.9066 0.9082 0.9099 0.9115 0.9131 0.9147 0.9162 0.9177 1.4 0.9192 0.9207 0.9222 0.9236 0.9251 0.9265 0.9279 0.9292 0.9306 0.9319 1.5 0.9332 0.9345 0.9357 0.9370 0.9382 0.9394 0.9406 0.9418 0.9429 0.9441 1.6 0.9452 0.

13、9463 0.9474 0.9484 0.9495 0.9505 0.9515 0.9525 0.9535 0.9545 1.7 0.9554 0.9564 0.9573 0.9582 0.9591 0.9599 0.9608 0.9616 0.9625 0.9633 1.8 0.9641 0.9649 0.9656 0.9664 0.9671 0.9678 0.9686 0.9693 0.9699 0.9706 1.9 0.9713 0.9719 0.9726 0.9732 0.9738 0.9744 0.9750 0.9756 0.9761 0.9767 2.0 0.9772 0.9778

14、 0.9783 0.9788 0.9793 0.9798 0.9803 0.9808 0.9812 0.9817 2.1 0.9821 0.9826 0.9830 0.9834 0.9838 0.9842 0.9846 0.9850 0.9854 0.9857 2.2 0.9861 0.9864 0.9868 0.9871 0.9875 0.9878 0.9881 0.9884 0.9887 0.9890 2.3 0.9893 0.9896 0.9898 0.9901 0.9904 0.9906 0.9909 0.9911 0.9913 0.9916 2.4 0.9918 0.9920 0.9

15、922 0.9925 0.9927 0.9929 0.9931 0.9932 0.9934 0.9936 2.5 0.9938 0.9940 0.9941 0.9943 0.9945 0.9946 0.9948 0.9949 0.9951 0.9952 2.6 0.9953 0.9955 0.9956 0.9957 0.9959 0.9960 0.9961 0.9962 0.9963 0.9964 2.7 0.9965 0.9966 0.9967 0.9968 0.9969 0.9970 0.9971 0.9972 0.9973 0.9974 2.8 0.9974 0.9975 0.9976

16、0.9977 0.9977 0.9978 0.9979 0.9979 0.9980 0.9981 2.9 0.9981 0.9982 0.9982 0.9983 0.9984 0.9984 0.9985 0.9985 0.9986 0.9986 3.0 0.9987 0.9987 0.9987 0.9988 0.9988 0.9989 0.9989 0.9989 0.9990 0.9990 28练习总体均值为400，标准差为50，总体概率分布未知。a. 一个研究者分别在样本容量为 10，20，30或40的情况下，搜集有关总体的简单随机样本的数据。在哪一种样本容量下，我们可以用正态概率分布来描述

17、 的抽样分布？b. 说明在正态概率分布适合的例子中， 的抽样分布。29练习据商业周刊报道，其订阅人打算在未来 12个月中用于购买新车的平均花费为 27 100美元。假定商业周刊订阅人中这种新车价格的总体均值=27 100美元，标准差=5 200 美元。a. 对于由30名、 50名、 100名订阅人组成的样本，求该种新车价格的样本均值在总体均值左右 1000美元以内的概率分别为多少？（0.7062，0.8262，0.9452）d. 如果希望至少以 90%的概率保证样本均值在总体均值左右 1000美元以内，你推荐样本容量为30、50还是100？（100）303 抽样和抽样分布简单随机抽样点估计 的

18、抽样分布 的抽样分布点估计的性质其他抽样方法31 的抽样分布 抽样分布的性质 的均值或数学期望 的标准差 抽样分布本身的形状32 的数学期望例：管理人员参加该公司管理培训程序的总体比率p=0.6的数学期望=0.633 的标准差例：管理人员中完成管理培训项目的总体比率p=0.6，n/N=30/2500=0.012，34 抽样分布的形式当样本容量很大时，样本比率 的抽样分布可用正态分布近似。35 抽样分布的实际值用 抽样分布的实际值对抽样误差的大小做出概率度量。36练习一总体比率为0.4，从中选取一样本容量为200的简单随机样本。 a. 样本比率 在总体比率 p 左右0.03以内的概率是多少？（0

19、.6156）b. 样本比率 在总体比率 p 左右0.05以内的概率是多少？（0.8530）37z0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.0 0.5000 0.5040 0.5080 0.5120 0.5160 0.5199 0.5239 0.5279 0.5319 0.5359 0.1 0.5398 0.5438 0.5478 0.5517 0.5557 0.5596 0.5636 0.5675 0.5714 0.5753 0.2 0.5793 0.5832 0.5871 0.5910 0.5948 0.5987 0.6026 0

20、.6064 0.6103 0.6141 0.3 0.6179 0.6217 0.6255 0.6293 0.6331 0.6368 0.6406 0.6443 0.6480 0.6517 0.4 0.6554 0.6591 0.6628 0.6664 0.6700 0.6736 0.6772 0.6808 0.6844 0.6879 0.5 0.6915 0.6950 0.6985 0.7019 0.7054 0.7088 0.7123 0.7157 0.7190 0.7224 0.6 0.7257 0.7291 0.7324 0.7357 0.7389 0.7422 0.7454 0.748

21、6 0.7517 0.7549 0.7 0.7580 0.7611 0.7642 0.7673 0.7704 0.7734 0.7764 0.7794 0.7823 0.7852 0.8 0.7881 0.7910 0.7939 0.7967 0.7995 0.8023 0.8051 0.8078 0.8106 0.8133 0.9 0.8159 0.8186 0.8212 0.8238 0.8264 0.8289 0.8315 0.8340 0.8365 0.8389 1.0 0.8413 0.8438 0.8461 0.8485 0.8508 0.8531 0.8554 0.8577 0.

22、8599 0.8621 1.1 0.8643 0.8665 0.8686 0.8708 0.8729 0.8749 0.8770 0.8790 0.8810 0.8830 1.2 0.8849 0.8869 0.8888 0.8907 0.8925 0.8944 0.8962 0.8980 0.8997 0.9015 1.3 0.9032 0.9049 0.9066 0.9082 0.9099 0.9115 0.9131 0.9147 0.9162 0.9177 1.4 0.9192 0.9207 0.9222 0.9236 0.9251 0.9265 0.9279 0.9292 0.9306

23、 0.9319 1.5 0.9332 0.9345 0.9357 0.9370 0.9382 0.9394 0.9406 0.9418 0.9429 0.9441 1.6 0.9452 0.9463 0.9474 0.9484 0.9495 0.9505 0.9515 0.9525 0.9535 0.9545 1.7 0.9554 0.9564 0.9573 0.9582 0.9591 0.9599 0.9608 0.9616 0.9625 0.9633 1.8 0.9641 0.9649 0.9656 0.9664 0.9671 0.9678 0.9686 0.9693 0.9699 0.9

24、706 1.9 0.9713 0.9719 0.9726 0.9732 0.9738 0.9744 0.9750 0.9756 0.9761 0.9767 2.0 0.9772 0.9778 0.9783 0.9788 0.9793 0.9798 0.9803 0.9808 0.9812 0.9817 2.1 0.9821 0.9826 0.9830 0.9834 0.9838 0.9842 0.9846 0.9850 0.9854 0.9857 2.2 0.9861 0.9864 0.9868 0.9871 0.9875 0.9878 0.9881 0.9884 0.9887 0.9890

25、2.3 0.9893 0.9896 0.9898 0.9901 0.9904 0.9906 0.9909 0.9911 0.9913 0.9916 2.4 0.9918 0.9920 0.9922 0.9925 0.9927 0.9929 0.9931 0.9932 0.9934 0.9936 2.5 0.9938 0.9940 0.9941 0.9943 0.9945 0.9946 0.9948 0.9949 0.9951 0.9952 2.6 0.9953 0.9955 0.9956 0.9957 0.9959 0.9960 0.9961 0.9962 0.9963 0.9964 2.7

26、0.9965 0.9966 0.9967 0.9968 0.9969 0.9970 0.9971 0.9972 0.9973 0.9974 2.8 0.9974 0.9975 0.9976 0.9977 0.9977 0.9978 0.9979 0.9979 0.9980 0.9981 2.9 0.9981 0.9982 0.9982 0.9983 0.9984 0.9984 0.9985 0.9985 0.9986 0.9986 3.0 0.9987 0.9987 0.9987 0.9988 0.9988 0.9989 0.9989 0.9989 0.9990 0.9990 38练习假定一个

27、装配生产线运行中残次品率为15%，企业生产管理人员对此尚未觉察。假如更进一步，质量保证部门选取50个部件进行检验，以确定该生产线的运行质量。令 为一质量保证检验中发现的样本残次品率。a.说明 的抽样分布。b.样本比率在总体残次品比率左右0.03以内的概率是多少？（0.4448）c.如果检验表明 不小于0.1，则该装配生产线将停工查找残次品率高的原因。由50个部件组成的样本，导致装配生产线停工这一结果的概率有多大？（0.8389）393 抽样和抽样分布简单随机抽样点估计 的抽样分布 的抽样分布点估计的性质其他抽样方法40点估计的性质无偏性：点估计量的数学期望等于所估总体参数的值。P( )BA无偏

28、有偏41点估计的性质有效性：对同一总体参数的两个无偏点估计量，有更小标准误差的点估计量更相对有效。AB 的抽样分布 的抽样分布P( )42点估计的性质一致性：样本容量越大，所得的点估计值与总体参数越接近。AB较小的样本容量较大的样本容量P( )433 抽样和抽样分布简单随机抽样点估计 的抽样分布 的抽样分布点估计的性质其他抽样方法抽样和抽样分布培训课件(PPT49页)抽样和抽样分布培训课件(PPT49页)44抽样方法概率抽样：可以计算出每一个可能样本的概率。可以对估计的精度做出陈述，构造置信区间，给出抽样误差的界限。常用方法：简单随机抽样，分层简单随机抽样，整群抽样，系统抽样。非概率抽样：无法

29、得到一个可能样本的概率。优点：成本低，易于执行缺点：不能对估计的精度做出有效的统计上的陈述。常用方法：方便抽样，判断抽样。抽样和抽样分布培训课件(PPT49页)抽样和抽样分布培训课件(PPT49页)45其他概率抽样方法分层简单随机抽样：总体先分成层，然后从每层中抽取简单随机样本。整群抽样：总体先分成群，然后从中抽取一个或更多个群。系统抽样：从头k 个元素中随机选一个，然后依次往后选第k个元素。对简单随机抽样的代替，特别适用于大型总体。抽样和抽样分布培训课件(PPT49页)抽样和抽样分布培训课件(PPT49页)46例：分层简单随机抽样某大学商学院的180名毕业生的样本调查见下表。专业（h）xhs

30、hNhnh会计30000200050045金融28500170035040信息系统31500230020030市场营销27000160030035经营管理31000225015030抽样和抽样分布培训课件(PPT49页)抽样和抽样分布培训课件(PPT49页)47例：整群抽样注册会计师整群抽样调查结果。(N=1000,M=12000)事务所（i）注册会计师数量（Mi）第i个事务所年薪总额（xi /千美元）女性注册会计师数量（ai）1832022251125834115041771465724716394271563428414709124815103315679合计128544435抽样和抽样分布培训课件(PPT49页