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文档简介
第二章数理统计的基本知识1一、随机样本二、经验分布与直方图三、抽样分布2
引例1
某电视机厂某天生产出了同一型号的显象管10000只,按规定每只使用寿命小于3000小时的算做次品;应怎样推断这批显象管的次品率?
引例2
某钢铁厂生产出了一大批的同一型号的钢筋,应如何确认该批钢筋的平均强度水平以及不同钢筋强度大小的差异离散程度?
应如何解决此类问题呢?§1随机样本1、总体,个体3
在统计学中,常把所研究对象的全体称为总体,而把组成总体的每个元素叫做个体。在实际中,我们关心的常是研究对象的某个数量指标X,(如例1中显象管的寿命,例2中钢筋的强度),而这种指标X是可以看作一个随机变量的,因此总体是一个随机变量X的所有可能取值的全体。个体是随机变量X的每一个可能的取值xi。在数理统计中,我们通常就把随机变量X称为总体;同时,因为在取得具体数据以前,每个xi也可以认为是变量,且是与X有着相同的可能取值的随机变量Xi。故
总体
是一个随机变量X,其所有可能取值即为我们所要研究的对象(数量指标)的全体。个体
也是一些随机变量Xi,它们通常与总体有着相同的分布。52、样本抽样:为了推断总体的性态而从总体中抽取部分个体的过程。
简单随机抽样:满足条件:抽取的个体是相互独立的随机变量且都与总体同分布的抽样。
特点:简单随机抽样具有独立性和代表性。
实际应用中的抽样方法可是有很多哟!3、样本从总体X中随机抽取n个个体X1,X2,Xn所组成的一个个体组(X1,X2,,Xn),称为总体X的一个样本,个体的数目n称为样本容量。6由简单随机抽样所得样本(X1,X2,…,Xn)称为简单随机样本。通过试验对样本(X1,X2,,Xn)进行观测,得到的n个确定的实验数据(x1,x2,,xn),称为样本(X1,X2,,Xn)的一个观察值,简称
样本值,也称为样本的一次实现。简单随机样本(X1,X2,…,Xn)中诸Xi是独立同分布的!数理统计学中的样本,通常都假定是简单随机样本!7用以下方法获得的样本均(或近似)为简单随机样本
①对于无限总体,在相同条件下进行不重复抽样
②对于有限总体,采用有放回抽样。
③对于有限总体,当样本容量与总体容量之比不超过0.1时,采用不放回抽样(近似)。例如:
从10000只显象管中随机抽取25只观察其寿命,这25只的寿命(X1,X2,,X25)就是一个容量为25的简单随机样本;
若进行一次试验,测得x1=3200,x2=2850,,x25=3150,则n维数组(3200,2850,,3150)就是样本(X1,X2,,X25)的一个观察值。思考1:相当于一个25维随机变量的一个取值。如何获得一个简单随机样本?9例1已知总体X~()分布,写出样本(X1,X2,…,Xn)的分布律。X的分布律可以写成样本(X1,X2,…,Xn)的分布律析:3、统计量10如:纯粹由样本而构成(不含其它未知参数)的函数g(X1,X2,,Xn)称为统计量。
注:统计量通常也是随机变量。,,设总体X服从正态分布,已知,未知2,X1,X2,Xn是取自总体X的一个样本为样本X1,X2,Xn的统计量不是该样本的统计量2、几种基本的统计量11设(X1,X2,,Xn)为总体X的样本,样本均值样本方差样本标准差样本k阶(原点)矩样本k阶中心矩注
1)以上统计量又称为样本的数字特征;另外在不混淆的情况下,对于总体X的期望E(X)和方差D(X)也分别称为均值和方差,分别记为,2.2)样本方差S2
稍不同于样本的2阶中心矩M2’。3)称为样本的偏差平方和13〖定义〗设总体X的n个独立观测值为x1,x2,…,xn,将它们从小到大排序后为x1*,x2*,…,xn*,令称Fn(x)为总体X的经验分布函数.(也称为样本分布函数)②单调不减;①③处处右连续.注:对于不同的样本,得到的Fn(x)通常是不同的!14格利文科定理(1933年)当样本容量n充分大时,Fn(x)
以概率1关于x均匀收敛F(x)
;意义:当n足够大时,Fn(x)与F(x)相差最大处也会足够地小!因此,Fn(x)可以作为F(x)的一个很好的估计。二、频率直方图自学作业:P34134151、2分布称Y服从参数为n的2分布,记为Y~2(n).定义:若随机变量Y的概率密度函数为(其中参数n也称为2分布的自由度。)n大性质:§3抽样分布172、t—分布定义:若随机变量T的概率密度函数为T服从自由度为n的t分布(俗称学生分布),记为T~t(n)特点:
当n∞时,t(n)N(0,1)性质:上分位点t(n)18注意:t1-(n)=-t(n)n≤45时,可查表求得;n>45时,t(n)≈z
双侧分位点
即:对于给定的正数(0<<1),使得P{|T|>u}=
的点u.(相当于:使得P{T>t}=/2
的点t.)
求t0.5/2(n)
,也就是求t0.25(n)
注:正态分布、2分布等也都有双侧分位点193、F—分布定义:若随机变量F
的概率密度函数为F服从自由度为(n1,n2)的F-分布,记为F~F(n1,n2)。性质:4、设总体X~N(,2),(X1,X2,…Xn)为样本,则2122若两个总体X与Y相互独立,且X~N(1,12),Y~N(2,22),
(X1,X2,…Xn1),(Y1,Y2,…Yn2)分别为取自总体X,Y的样本,则1>当12=22时2>
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