正态总体均值与方差的

正态总体均值与方差的Tag内容描述：<p>1、第五节 正态总体均值与方差的 区间估计,一、单个总体的情况,二、两个总体的情况,三、小结,一、单个总体 的情况,由上节例2可知:,1.,包糖机某日开工包了12包糖,称得质量(单位:克)分别为506,500,495,488,504,486,505,513,521,520,512,485. 假设重量服从正态分布,解,附表2-1,例1,附表2-2,查表得,推导过程如下:,解,有一大批糖果,现从中随机地取16袋, 称得重量(克)如下:,设袋装糖果的重量服从正态分布, 试求总体均值,附表3-1,例2,就是说估计袋装糖果重量的均值在500.4克与507.1克之间, 这个估计的可信程度为95%.,这个误差的可信度为95%.,解,附表。</p><p>2、第五节 正态总体均值与方差的 区间估计,一、单个总体的情况,二、两个总体的情况,三、小结,一、单个总体 的情况,由上节例1可知:,1.,推导过程如下:,解,例1,有一大批糖果,现从中随机地取16袋,重量(克)如下:,称得,设袋装糖果的重量服从正态分布,试求总体均值,这个估计的可信程度为95%.,就是说估计袋装糖果重量的均值在500.4克与507.1,克之间,这个误差的可信度为95%.,推导过程如下:,2.,根据第六章第二节定理二知,进一步可得:,在密度函数不对称时,注意:,习惯上仍取对称的分位点来确定置信区间(如图).,二、单侧置信区间,但在某些实际问题中,例如,。</p><p>3、第五节 正态总体均值与方差的 区间估计,一、单个总体的情况,二、两个总体的情况,三、小结,一、单个总体 的情况,由上节例2可知:,1.,包糖机某日开工包了12包糖,称得质量(单位:克)分别为506,500,495,488,504,486,505,513,521,520,512,485. 假设重量服从正态分布,解,附表2-1,例1,附表2-2,查表得,推导过程如下:,解,有一大批糖果,现从中随机地取16袋, 称得重量(克)如下:,设袋装糖果的重量服从正态分布, 试求总体均值,附表3-1,例2,就是说估计袋装糖果重量的均值在500.4克与507.1克之间, 这个估计的可信程度为95%.,这个误差的可信度为95%.,解,附表。</p><p>4、第五节 正态总体均值与方差的区间估计,单个总体 的情况 两个总体 的情况 小结,一、单个总体 的情况,均值 的置信区间,为已知,可得到 的置信水平为 的置信区间为,或,为未知,可得到 的置信水平为 的置信区间为,此分布不依赖于 任何未知参数,由,或,例1 有一大批糖果.现从中随机地取 16 袋 , 称得重量(以克计)如下: 506 508 499 503 504 510 497 512 514 505 493 496 506 502 509 496 设袋装糖果的重量近似地服从正态分布,试求总体均值 的置信水平0.95为的置信区间.,解,这里,方差 的置信区间,由,可得到 的置信水平为 的置信区间为,由,可得到标。</p><p>5、第8.2节 正态总体均值与方差的 假设检验,一、单个总体参数的检验,二、两个总体参数的检验,三、基于成对数据的检验(t 检验),四、小结,一、单个正态总体均值与方差的检验,对于给定的,检验水平,由标准正态分布分位数定义知，,因此，检验的拒绝域为,其中,为统计量U的观测值。这种利用U统计量,来检验的方法称为U检验法。,例1 某切割机在正常工作时, 切割每段金属棒的平均长度为10.5cm, 标准差是0.15cm, 今从一批产品中随机的抽取15段进行测量, 其结果如下:,假定切割的长度X服从正态分布, 且标准差没有变化, 试问该机工作是否正常?,解,查表得,根。</p>