抽样误差和t分布PPT

抽样误差和t分布PPTTag内容描述：<p>1、抽样误差和t分布 Samplingerrorandtdistribution 抽样误差的概念 由抽样引起的样本统计量与总体参数间的差异两种表现形式样本统计量与总体参数间的差异样本统计量间的差异 抽样研究个体变异 抽样误差产生的条件 均数的抽样误差及标准误 表现一 样本均数与总体均数之差值表现二 多个样本均数间的离散度 中心极限定理 centrallimittheorem 从均数为 标准差为 的总体。</p><p>2、抽样误差和 t 分布,荀鹏程,Sampling error and t distribution,抽样误差的概念,由抽样引起的样本统计量与总体参数间的差异 两种表现形式 样本统计量与总体参数间的差异 样本统计量间的差异,抽样研究 个体变异,抽样误差产生的条件,均数的抽样误差及标准误,表现一：样本均数与总体均数之差值 表现二：多个样本均数间的离散度,中心极限定理(central limit theo。</p><p>3、抽样误差和 t 分布,荀鹏程,Sampling error and t distribution,抽样误差的概念,由抽样引起的样本统计量与总体参数间的差异 两种表现形式 样本统计量与总体参数间的差异 样本统计量间的差异,抽样研究 个体变异,抽样误差产生的条件,均数的抽样误差及标准误,表现一：样本均数与总体均数之差值 表现二：多个样本均数间的离散度,中心极限定理(central limit theorem),从均数为、标准差为的总体中独立随机抽样，当样本含量n增加时，样本均数的分布将趋于正态分布，此分布的均数为，标准差为 。,标准误(standard error，SE)，,样本统计量的标准差。</p><p>4、第三章抽样误差与t分布 如 总体均数总体标准差 如 样本均数样本标准差S 总体 样本 抽取部分观察单位 统计量 参数 统计推断 统计推断 在医疗卫生实践和医学研究中 往往难以对所要研究的总体进行全部观察 通常从总体中随机抽取样本进行观察 然后由样本的信息去推断总体特征 这种研究方法叫做抽样研究方法 用样本的信息去推断总体特征 这种分析方法称为统计推断 总体参数的估计 均数的抽样误差t分布总体均数。</p><p>5、概念：频数分布以均数为中心，左右两侧基本对称，靠近均数两侧频数较多，离均数愈远，频数愈少，形成一个中间多，两侧逐渐减少的对称分布。是一种连续型分布。又称高斯分布。(JohannCarlFriedrichGauss，生于1777年4月30日于不伦瑞克，卒于1855年2月23日于哥廷根，德国著名数学家、天文学家、大地测量学家、物理学家。被认为是最重要的数学家，并有数学王子的美誉。,(normaldis。</p><p>6、1,抽样误差与抽样分布,-抽样分布,2,抽样误差,从脉搏总体均数为72.5次，标准差为6.3次的正态分布总体中随机抽样。样本个数为10,样本量为9.,n=10,.,3,例4-1样本量为9,从N(72.5,6.32)中共随机抽取10个样本,4,计算样本均数的均数:,计算样本均数的标准差:,5,例4-2P51随机重复抽样共抽10个样本，样本量为25。计算样本均数的均数和标。</p><p>7、第三章抽样误差与t分布,如：总体均数总体标准差,如：样本均数样本标准差S,总体,样本,抽取部分观察单位,统计量,参数,统计推断,统计推断,在医疗卫生实践和医学研究中，往往难以对所要研究的总体进行全部观察，通常从总体中随机抽取样本进行观察，然后由样本的信息去推断总体特征，这种研究方法叫做抽样研究方法。用样本的信息去推断总体特征，这种分析方法称为统计推断。,总体参数的估计,均数的抽样误差t分布。</p><p>8、第三章抽样误差与t分布 如 总体均数总体标准差 如 样本均数样本标准差S 总体 样本 抽取部分观察单位 统计量 参数 统计推断 统计推断 在医疗卫生实践和医学研究中 往往难以对所要研究的总体进行全部观察 通常从总体中随机抽取样本进行观察 然后由样本的信息去推断总体特征 这种研究方法叫做抽样研究方法 用样本的信息去推断总体特征 这种分析方法称为统计推断 总体参数的估计 均数的抽样误差t分布总体均数。</p><p>9、1/23,3.抽样误差和t分布,Samplingerrorandtdistribution,曾平流行病与卫生统计学教研室,2/24,3.1抽样误差的概念,由抽样引起的样本统计量与总体参数间的差异(samplingerror)。显然，抽样误差只存在抽样调查的情况。两种表现形式样本统计量与总体参数间的差异样本统计量间的差异,3/24,Sample1：x11x12x13x14.x1n,Sample。</p><p>10、正态分布及其应用,Normal distribution and its applications 统计学中最重要的理论分布之一,正态分布(Normal distribution),法国概率论学者狄莫弗 德国数学家Gauss 最早用于物理学、天文学 Gaussian distribution,2,3,4,为什么如此摆放奖品？ 平时，我们很少有人会去关心小球下落位置的规律性，人们可能不相信它是有规律的。,高尔顿钉板试验,正态分布的背景一个街头赌博游戏,5,O,这条曲线就是我们将要介绍的正态分布曲线。,正态分布的背景高尔顿钉板试验,6,124,132,140,148,156,164,0,0.10,0.20,0.30,0.40,频率,图 某市120名12岁男童身高。</p><p>11、1,第三讲 正态分布 抽样误差,2,一、正态分布及其应用,正态分布 正态分布的概念 正态曲线下面积的分布规律 标准正态分布 正态分布的应用 估计频数分布 估计参考值范围 质量控制 理论分布的基础,3,正态分布的概念,4,正态分布的概念,频数分布概念 频数集中在均数周围，左右基本对称，离均数愈近数据愈多，离均数愈远数据愈少 如果观察数不断增多，组距不断细分，直方图的边线将逐渐接近一条光滑曲线 这条。</p><p>12、第三章 正态分布及其应用,正态分布的定义,正态分布又称高斯分布，是以均数为中心，两侧对称的钟型分布。 是一种重要的连续型分布。 是许多统计方法的理论基础，它可用于估计正常值范围和进行u检验等。 正态分布的概率密度函数，即正态分布曲线的方程为 一般用N（，2）表示均数为，方差为2的正态分布。,正态曲线,标准正态分布,如果进行变量变换， ，并使0， 1，正态 分布曲线的中心位置就由移到0，正态分布即可转化为标 准正态分布。 标准正态分布也称为u分布， u称为标准正态变量或标准 正态离差。标准正态分布的概率密度函数为： 标准正。</p><p>13、均数的抽样误差，t分布，参数估计Samplingerrorofmean，t-distribution，parametersestimation,Tel:0754-88900445Email:zhangjj,主要内容,均数的抽样误差t分布参数估计,概念：频数分布以均数为中心，左右两侧基本对称，靠近均数两侧频数较多，离均数愈远，频数愈少，形成一个中间多，两侧逐渐减少的对称分布。是一种连续型分布。又。</p><p>14、例2.1 某地用随机抽样方法检查了140名成年男子的红细胞数，检测结果如表21,正态分布和医学参考值范围,某地140名正常男子红细胞数频数表,直方图,f(x)=(fi/n),以频率为纵坐标,随着组段不断分细和观察人数的增多，直条顶端将逐渐接近于一条光滑的曲线，如下图。这条曲线称为频率密度曲线，呈中间高、两边低、左右对称，形状似座钟。类似于数学上的正态分布曲线。 因为频率的总和等于1，故横轴上曲线。</p><p>15、Normaldistribution,例某地用随机抽样方法检查了140名成年男子的红细胞数，检测结果如表21,正态分布和医学参考值范围,某地140名正常男子红细胞数频数表,直方图,f(x)=(fi/n),以频率为纵坐标,随着组段不断分细和观察人数的增多，直条顶端将逐渐接近于一条光滑的曲线，如下图。这条曲线称为频率密度曲线，呈中间高、两边低、左右对称，形状似座钟。类似于数学上的正态分布曲线。因为。</p><p>16、第三章 抽样误差与统计推断,第一节 抽样研究与抽样误差,抽样误差：抽样造成的这种样本均数与样本均数之间、样本均数与总体均数之间的差异 标准误：用于表示均数抽样误差大小的指标，也叫样本均数的标准差，它反映了样本均数之间的离散程度。,均数的分布及其标准误,数理统计的中心极限定理和大数定理表明： 从正态总体N（,2）中随机抽取含量为n的样本，其样本均数服从正态分布；即使从偏态总体中随机抽样，当n足够大时（如n30），样本均数也近似正态分布； 从均数为，标准差为的总体中随机抽取含量为n的样本，则样本均数的均数也为，样本均。</p>