二讲抽样分布和估计课件_第1页
二讲抽样分布和估计课件_第2页
二讲抽样分布和估计课件_第3页
二讲抽样分布和估计课件_第4页
二讲抽样分布和估计课件_第5页
已阅读5页,还剩68页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

1、1 统计学家视数据为资源,并且试图从数据中看出平常人所看不到的景致来。 1 统计学家视数据为资源,并且试图从数2第一讲内容复习统计学的定义、分类;认识数据的第一步:你得到的是什么类型的数据?利用图表展示数据中的信息;运用指标刻画数据的某些特征和程度;使用EXCEL来描述数据;2第一讲内容复习统计学的定义、分类;3第一讲作业以及案例讨论 3第一讲作业以及案例讨论 4第二讲抽样分布和估计2001年9月22日4第二讲抽样分布和估计5统计推断的基本概念总体:有限总体、无限总体;样本;统计推断的任务:通过样本的统计量来了解总体的参数。为什么需要抽样: 1) 总体无法得到; 2) 时间成本不允许; 3)

2、实验具有破坏性。5统计推断的基本概念总体:有限总体、无限总体;6统计推断的基本思想1)选用一个概率模型来刻画总体,使用样本对模型做出推断;2)样本的获取的可能性依赖于你选用的模型;根据这种可能性来分析我们由部分来认识总体所可能犯的错误(风险)。6统计推断的基本思想1)选用一个概率模型来刻画总体,使用样本7统计推断的内容之一估计参数点估计和区间估计点估计的例子 居民家庭年收入 7统计推断的内容之一估计参数8统计推断内容之二 假设检验:是否可以选用这个模型?例子: 是否可以使用模型N(570,306)来刻画所有居民的家庭年收入?思想: 如果该模型是好的,那么 和570相差很多的可能性不能太大。8统

3、计推断内容之二 假设检验:是否可以选用这个模型?9简单随机抽样有限总体的简单随机抽样:等概率抽样; 有放回抽样:独立性 无放回抽样:非独立性抽样方法:利用随即数表 利用 Excel 9简单随机抽样有限总体的简单随机抽样:等概率抽样;10随机数表的使用77191 25860 55204 73417 83920 6948676298 26678 89334 33938 95567 2938057099 10528 09925 89773 41335 9624415987 46962 67342 77592 57651 9550853122 16025 84299 53310 67380 84249

4、37203 64516 51530 37069 40216 6137410随机数表的使用77191 25860 55204 11 无限总体的简单随机抽样:独立性;例子:掷硬币11 无限总体的简单随机抽样:独立性;12样本和总体分布例子:薯片一个箱子中有10000包薯片,其中50%标价5元, 30%标价10元, 10%标价15元, 10%标价30元。12样本和总体分布例子:薯片13点估计的方法估计量(统计量);估计值。基于一定的准则求最好的估计量。 极大似然法则; 矩估计; 最小二乘估计等13点估计的方法估计量(统计量);估计值。14抽样分布样本不同, 值也不同。那么 取不同值的可能性分别是什么

5、? 的概率分布称作它的抽样分布。抽样分布在统计推断中的中心地位。抽样分布取决于总体的分布(模型)以及抽样的方式。 抽样方式 总体分布= 抽样分布14抽样分布样本不同, 值也不同。那么 取不同值的15 样本均值的抽样分布(无限总体)如果总体服从 , 那么简单随机样本的均值服从正态分布如果样本容量n非常大,而且总体的期望是,方差是2+,那么简单随机样本的均值 近似服从正态分布 (中心极限定理)15 样本均值的抽样分布(无限总体)如果总体服从 16样本比率的抽样分布 (无限总体)小样本情况 x服从二项式分布B(n,p).大样本情况,按照中心极限定理,近似地 16样本比率的抽样分布 (无限总体)小样本

6、情况17正态分布的图形17正态分布的图形18有限总体的修正系数设N是总体中个体的个数,n是样本容量,那么样本均值的方差是:样本比率的方差是:注:如果N相比n大很多,比如n/N5%,可以视为无限总体。 18有限总体的修正系数设N是总体中个体的个数,n是样本容量,19样本方差的抽样分布如果 是来自正态总体 的一个随机样本,定义样本方差为: 19样本方差的抽样分布如果 是来自正态总体20认识卡方分布20认识卡方分布21方差未知时样本均值的抽样分布正态总体,2未知,使用样本方差s2来替代2,则样本均值满足:n30时,可以用标准正态分布近似。21方差未知时样本均值的抽样分布正态总体,2未知,使用样本22

7、正态分布和t 分布的比较22正态分布和t 分布的比较23估计的误差不能以个别估计值作为评价准则;估计的误差: 23估计的误差不能以个别估计值作为评价准则;24对估计量的评价无偏性:偏差是零;有效性:方差最小;一致性:样本容量增加会降低估计误差。样本均值(比率)是对总体均值(比率)的一个无偏的、有效的、一致的估计量。24对估计量的评价无偏性:偏差是零;25 将概率模型引入统计推断中来刻画总体,可以使得我们能够测量和控制由部分(样本)来推断总体时所犯的错误。 25 将概率模型引入统计推断中来刻画总体,可以26Estimate PopulationParameter.with SampleStati

8、sticMeanProportionpVariances2Population Parameters Estimated2Difference - 12 x - x 12_26Estimate PopulationParameter27 的抽样分布: 1)正态总体 时,27 28 2)非正态总体时,大样本情况(n30)28 2)非正态总体时,大样本情况(n30)29 S2的抽样分布: 当总体是正态分布时,29 S2的抽样分布:30 的抽样分布: 30 的抽样分布:31 有限总体时样本均值和样本比率的标准误差,有限总体修正系数。31 有限总体时样本均值和样本比率的标准误差,有限总体修正系32联合

9、食品公司的案例针对“联合食品公司”的案例(P.44 案例2-1),我们假设调查的100个客户组成一个简单随机样本。尝试回答下面的问题:1)所有客户一次购买金额的平均值是多少?2)所有使用信用卡的客户一次购买金额的平均值是多少?3)使用信用卡的客户占的比例是多少?32联合食品公司的案例针对“联合食品公司”的案例(P.44 3333343435 1)所有客户一次购买金额的平均值是多少?(29.4449)2)所有使用信用卡的客户一次购买金额的平均值是多少?(40.8768)3)使用信用卡的客户占的比例是多少?(0.22)35 1)所有客户一次购买金额的平均值是多少?(29.44436我们的估计值离真

10、值有多远?我们希望通过样本的信息给出一个范围,使这个范围按足够大的概率包含我们所感兴趣的参数。如何寻找K和L ,使得以95%的概率成立: 36我们的估计值离真值有多远?我们希望通过样本的信息给出一个37 抽样误差:无偏点估计值与总体参数之差的绝对值。37 抽样误差:无偏点估计值与总体参数之差的绝对值。38样本均值的抽样分布z-z1-38样本均值的抽样分布z-z1-39大样本且已知的情况 39大样本且已知的情况 40理解置信区间的含义 抽取100个样本,计算出100个平均值和100个区间,它们当中至少有(1-)*100个包含了未知的总体均值。 因此,可以以(1-)的程度确信落在每一个区间里面。

11、边际误差: 40理解置信区间的含义 抽取100个样本,计算出100个平均41 Confidence Intervals Intervals Extend from(1 - ) % of Intervals Contain . % Do Not.1 -/2/2X_x_Intervals & Level of ConfidenceSampling Distribution of the Meanto41 Confidence Intervals Interv42联合食品公司的例子如果已知所有消费者一次购买金额的标准差是22,那么一次购买平均金额的一个95%的置信区间是: 29.44491.96*(

12、22/10)或者(25.1329, 33.7569),其中边际误差=4.312.问题:对这个区间的含义你知道了什么? 怎么可能知道 标准差?42联合食品公司的例子如果已知所有消费者一次购买金额的标准差43大样本且未知的情形43大样本且未知的情形44联合食品公司的例子所有顾客一次购买金额的平均值的95%的置信区间: 29.44491.96*(20.4162/10)或者 (25.44333, 33.44506)问题:对使用信用卡的顾客一次购买金额的平均值能否类似进行区间估计?44联合食品公司的例子所有顾客一次购买金额的平均值的95%的45小样本且未知的情形 45小样本且未知的情形 46联合食品公司

13、的例子所有持信用卡的顾客一次购买金额的平均值的95%的置信区间是:问题:1)你获得上述结论时对总体作了什么假定?是否合理? 2)如何使用EXCEL解决该问题?46联合食品公司的例子所有持信用卡的顾客一次购买金额的平均值47小样本且已知的情形 你自己可以解决这一问题吗?47小样本且已知的情形 你自己可以解决这48大样本下总体比率p的区间估计 48大样本下总体比率p的区间估计 49联合食品公司的例子使用信用卡支付的顾客的比率的95%的置信区间是多少?问题:是否符合大样本的条件?进一步的问题:如果嫌精度不够怎麽办?49联合食品公司的例子使用信用卡支付的顾客的比率的95%的置50Data Variat

14、ion Sample Size nLevel of Confidence (1 - ) Intervals Extend ?1984-1994 T/Maker Co.影响区间长度的因素 50Data Variation Intervals5190% Samples95% Samplesx_Confidence Intervals99% SamplesX_5190% Samples95% Samplesx_Con52样本容量的确定(1)给定边际误差E和置信系数1-,问题是:确定样本容量n使得总体均值(比率)的1- 水平的置信区间长度不超过2E?(该问题有什么实际意义?) 52样本容量的确定(1)

15、给定边际误差E和置信系数1-,问题53样本容量的确定(2)怎么获得? 1)用以前相同或类似的样本的样本标准差代替; 2)用试验调查的方法选择初始样本,用该样本的样本标准差代替; 3)对进行判断或者猜测:比如全距的1/4作为估计。为什么用正态分布的/2分位数而不用t分布?53样本容量的确定(2)怎么获得?54样本容量的确定(3)对于总体比率来说:如何确定p? 1)类似对的确定方法; 2)使用p=0.5,此时p(1-p)最大,从而高估样本容量。 54样本容量的确定(3)对于总体比率来说:55联合食品公司的例子为使得所有顾客一次购买金额的平均值的95%的置信区间长度不超出6美圆,需至少采用多大的样本

16、? E=? =? (全距=77.07) n=(1.96*77.07/4)2/9=158.4615955联合食品公司的例子为使得所有顾客一次购买金额的平均值的956联合食品公司的例子为了使得对持信用卡购买的顾客比率p的95%的置信区间长度不超过0.2,样本至少多大?E=?P=? N=(1.96)2*0.5*0.5/0.12=96.049756联合食品公司的例子为了使得对持信用卡购买的顾客比率p的957区间估计内容小结置信区间的含义;从抽样分布求置信区间;给定精度,确定样本大小。57区间估计内容小结置信区间的含义;58Mean, , is unknownPopulationRandom Sampl

17、eI am 95% confident that is between 40 & 60.Mean = 50Estimation ProcessSample58Mean, , is unknownPopulatio59对总体模型的推断另一种方式:假设检验参数估计的思路:选择一个合适的模型;假设检验的思路:检验一个给定的模型。59对总体模型的推断另一种方式:假设检验参数估计的思路:选择60PopulationAssume thepopulationmean age is 50.(Null Hypothesis)REJECTThe SampleMean Is 20SampleNull Hypothe

18、sisHypothesis Testing ProcessNo, not likely!60PopulationAssume thepopulati61从一个例子看假设检验的思路摸球试验:有放回地在一个袋子中连续摸6次,都是红球,你能否接受“袋子中一半是红球一半是白球”的说法?为什么?如果我接受你的说法(假设),那么我看到的现象(样本)出现的可能性是多少?如果这种可能性太小,会是什么情况?61从一个例子看假设检验的思路摸球试验:有放回地在一个袋子中62假设检验的基本概念H0: 一半红球一半白球。 (或者p=0.5);H1:红球白球不是各一半。(或者p不是0.5)。原假设;备择假设;选择的态度:

19、拒绝?接受? (To be or not to be,)更多的例子,简单假设和复合假设:62假设检验的基本概念H0: 一半红球一半白球。 (或者63拒绝域拒绝域:哪些样本出现后,你会拒绝原假设?你建立你的拒绝域的根据是什么?抽样分布。所谓检验就是选择一个拒绝域。为什么这是一个问题?63拒绝域拒绝域:哪些样本出现后,你会拒绝原假设?64你会犯什么错误?64你会犯什么错误?65H0: InnocentJury TrialHypothesis TestActual SituationActual SituationVerdictInnocentGuiltyDecisionH0 TrueH0 FalseInnocentCorrectErrorDo NotRejectH01 - aType IIError (b)GuiltyErrorCorrectRejectH0Type IError(a)Power(1 - b)Result Possibilities65H0: InnocentJury TrialHypoth66abReduce probability of one error and the other one goes up.a & b Have an Inverse Relationship66abReduce probability of on

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论