《样本及其抽样分布》PPT课件.ppt_第1页
《样本及其抽样分布》PPT课件.ppt_第2页
《样本及其抽样分布》PPT课件.ppt_第3页
《样本及其抽样分布》PPT课件.ppt_第4页
《样本及其抽样分布》PPT课件.ppt_第5页
已阅读5页,还剩44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、前面五章我们讲述了概率论的基本内容 ,随后的三章将讲述数理统计数理统计是具有广泛应用的一个数学分支,它以概率论为理论基础,根据试验或观察得到的带有随机性的数据,来研究随机现象,对研究对象的客观规律性作出种种合理的估计和判断 数理统计的内容包括:如何收集、整理数据资料;如何对所得的数据资料进行分析、研究,从而对所研究的对象的性质、特点作出推断后者就是我们所说的统计推断问题。本书只讲述统计推断的基本内容。第六章我们介绍总体、随机样本及统计量等基本概念,并着重介绍几个常用统计量及抽样分布,第六章 样本及抽样分布,第一节 总体与样本 第二节 直方图 第三节 抽样分布,第一节 总体与样本,一、总体和表征

2、总体的随机变量,例如 研究某企业生产的一批电视机显象管的平均使用寿命,那么这一批显象管的全体就组成一个总体,其中每一只显象管就是一个个体,总体研究对象的全体,个体每一个对象,例如 研究某大学一年级学生的身高情况,这时一年级大学生的全体就是总体;每个大学生就是一个个体,某工厂10月份生产的灯泡寿命所组成的总体中, 个体的总数就是10月份生产的灯泡数, 这是一个有限总体; 而该工厂生产的所有灯泡寿命所组成的总体是一个无限总体, 它包括以往生产和今后生产的灯泡寿命,有限总体和无限总体,例如,当有限总体包含的个体的总数很大时, 可近似地将它看成是无限总体,在实际中我们真正所关心的是总体的某种数量指标,

3、例如显象管的寿命指标X,学生的身高指标Y,它们都是r.v.(意思是:从中任取一只显象管,其寿命是不能预先确定的,可看作是X的可能取值)。称这样的r.v.为表征总体的随机变量,为了方便起见,我们就将表征总体的随机变量的所有可能取值的全体看作总体,若X的分布函数为F(x),则称总体的分布函数为F(x),二、样本,对总体进行研究时,对总体中每个个体逐一进行考察,这在实际中往往是行不通的,一是试验具有破坏性,二是需花费大量的人力物力,常用的方法是:从总体中随机地抽取若干个个体,根据对这部分个体的研究结果推断总体某方面的特征,定义 从总体X中随机地抽取n个个体,称之为总体X的一个样本容量为n的样本,假设

4、抽样满足下述两个条件: (1)随机性 为了使样本具有充分的代表性,抽样必须是随机的,应使总体中的每一个个体都有同等的机会被抽取到 。 (2)独立性 各次抽样必须是相互独立的,即每次抽样的结果既不影响其它各次抽样的结果,也不受其它各次抽样结果的影响。 这种随机的、独立的抽样方法称为简单随机抽样,由此得到的样本称为简单随机样本今后,凡是提到抽样与样本,都是指简单随机抽样与简单随机样本,从总体中抽取若干个个体的过程称为抽样,例如 总体X是一批显象管的使用寿命,现从总体X中抽取n个显象管, Xi表示抽到的第i个显象管的使用寿命,i=1, 2, ,n ;由于抽取的随机性,显然,每一个Xi 都是随机变量,

5、并且有着和总体X相同的分布。另外,由于抽取的独立性, 相互独立,记 为总体X的一个样本容量为n的样本。 其中Xi表示第i个个体的某个数量指标,是一个r.v.。 且 独立同分布(与总体X同分布,从总体X中抽取一个个体,就是对X进行一次试验(或观测),得到一个试验数据(或观测值)。因此对于一次具体的抽样观测结果,我们将得到一组数据,记作 ,称之为样本的一次观测值(样本值,例如 从某厂生产的显象管中随机抽取10个显象管,测得寿命如下(单位千小时): 4.8,3.4,5.2,4.7,5.5,4.2,4.5,3.9,5.0, 4.9 这十个数据就是样本容量为10的样本 的一组观测值,若将样本 , , 看

6、作是一n维随机变 量 ,则 (1)当总体 是离散型随机变量,若记其分布律为 ,则样本 的联合分布律为,2)当总体 是连续型随机变量,且具有概率密度函数 时 ,则样本 的联合概率密度为,2,解,例1,解,例2,一、频数与频率分布表,数据的采集:从总体中随机地抽取一个样本,对样本进行一次观测,得到一组数据,例 从某地一次数学统测的成绩中,随机抽 取30个学生的成绩如下: 90 77 71 96 68 61 83 74 80 87 88 76 73 83 63 81 94 82 78 88 76 82 77 79 91 72 71 66,第二节 直方图,排序(从小到大); 63 66 68 71 7

7、1 72 73 74 76 77 77 78 79 80 81 82 82 83 83 85 87 88 88 90 91 94 95 96,1)找出最大值,最小值,并计算极差R; R=最大值-最小值=96-61=35。 极差R反映了数据波动的幅度,2)对数据进行分组(等区间分组),确定分组 的个数k;选取适当的区间长度(组距)d,n=30,取k=6,则,3)确定各组的上、下限(每组不含上限,4)列表得各组的组频数; 数出数据落入各个组区间中的个数,得到频率分布表,表1,二、频数与频率直方图,在平面坐标上,x轴表示所考察的变量,y轴表示频数, 以表1为例,在横轴上标出6个等长的区间,在纵轴上标

8、出频数,以区间组距为底边,各组的组频数为高作矩形,就得到了频数直方图,若y轴取为组频率,按上述方法就得到了频率直方图,频数直方图与频率直方图形状相似; 对于连续型r.v.,频率直方图可作为其概率密度函 数曲线的一种近似,说明,第三节 抽样分布,一、基本概念,二、常见分布,一、基本概念,1. 统计量的定义,是,不是,例1,2. 几个常用统计量的定义,1)样本平均值,2)样本方差,其观察值,其观察值,3)样本标准差,其观察值,例2 从某高校一年级男生中任意抽取12名,测得他们的身高如下(单位:cm):171,165,174,175,168,164,173,178,168,170,172,173 试估计该年级男生的平均身高,并估计其方差和标准差,解,3. 经验分布函数,经验分布函数的做法如下,也称样本分布函数,例3,例4,一般地,样本分布函数 的图形如图所示,可作为总体分布函数的一个近似,n越大,近似得越好,例,二、三个重要分布,统计量的分布称为抽样分布,1,性质1,此性质可以推广到多个随机变量的情形.,性质2,证明,例1,解,t 分布又称学生氏(Student)分布,2,当 n 充分大时, 其图形类似于标准正态变量概率密度的图形,由

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。

最新文档

评论

0/150

提交评论