數(shù)理統(tǒng)計的基本知識.ppt_第1頁
數(shù)理統(tǒng)計的基本知識.ppt_第2頁
數(shù)理統(tǒng)計的基本知識.ppt_第3頁
數(shù)理統(tǒng)計的基本知識.ppt_第4頁
數(shù)理統(tǒng)計的基本知識.ppt_第5頁
已閱讀5頁,還剩25頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

1、數(shù)理統(tǒng)計是具有廣泛應用的數(shù)學分支,數(shù)理統(tǒng)計的內(nèi)容包括兩方面:一如何收集,整理數(shù)據(jù)資料;二如何對所得的數(shù)據(jù)資料進行分析,研究從而對所研究的對象的性質(zhì),特點作出推斷。后者就是我們所說的統(tǒng)計推斷問題。 本章將介紹總體,隨機樣本及統(tǒng)計量等基本概念,并著重介紹幾個常用統(tǒng)計量及抽樣分布。,第六章 數(shù)理統(tǒng)計的基本知識,我們將研究對象的某項數(shù)量指標的值的全體稱為總體。總體中每個元素稱為個體。 總體中所包含的個體的個數(shù)稱為總體的容量。容量有限的稱為有限總體,否則稱為無限總體。 從總體中抽取若干個體的過程稱為抽樣。抽樣結(jié)果得到的一組試驗數(shù)據(jù)(或觀測值)稱為樣本。樣本所包含個體的數(shù)量稱為樣本容量。 為了使樣本能很好

2、的放映總體的情況,從總體中抽取樣本,必須滿足下述兩個條件: .代表性 因抽取樣本要反映總體,自然要求每個個體和總體具有相同分布。 .獨立性 各次抽取必須是相互獨立的,即每次抽樣的結(jié)果既不影響其他各次抽樣的結(jié)果,也不受其他各次抽樣結(jié)果的影響。 這種隨機的,獨立的抽樣方法稱為簡單隨機抽樣。由此得到的樣本稱為簡單隨機樣本。,6.1 隨機樣本,定義設總體是具有某一分布函數(shù)的隨機變量,如果隨機變量,相互獨立,且都與X具有相同的分布,則稱,為來自總體X的簡單隨機樣本,簡稱樣本,n稱為樣本容量。 對總體X進行一次具體的抽樣并作觀測之后,得到樣本,的確切數(shù)值x,x,x,稱為樣本觀察值(或觀測值),簡稱樣本值。

3、,如果總體的分布函數(shù)為(),則樣本,.的聯(lián)合分布函數(shù)為 F*(x1,x2,.xn)=F(x1)F(x2)F(xn)= 如果總體X是離散型隨機變量,且概率密度為 PX=xi,i=1,2,. 則樣本,.的聯(lián)合概率密度為 P*X1=x1,X2=x2,.Xn=xn=PX1=x1PX2=x2PXn=xn= 如果總體X是連續(xù)型隨機變量,且有概率密度f(x),則樣本,.的聯(lián)合分布函數(shù)為 f*(x1,x2,.xn)=f(x1)f(x2)f(xn)=,6.2 抽樣分布,樣本是進行統(tǒng)計推斷的依據(jù),在應用時,往往不是直接使用樣本本身,而是針對不同的問題構(gòu)造樣本的適當函數(shù),利用這些樣本的函數(shù)進行統(tǒng)計推斷。 一統(tǒng)計量的

4、概念 定義1 設,為來自總體X的一個樣本,g(,)是,的函數(shù),若g中不含未知參數(shù),則稱g(,)是一個統(tǒng)計量。 因為,都是隨機變量,而統(tǒng)計量g(,)是隨機變量的函數(shù),即樣本的函數(shù),因此統(tǒng)計量是一個隨機變量,設x,x,x是相應于,的樣本值,則g(x,x,x)稱為g(,)的觀察值。,二常用的統(tǒng)計量,樣本均值 樣本方差 樣本標準差 樣本k階原點矩 樣本k階中心矩,顯然有 ,它們的觀察值分別為,這些觀測值仍分別稱為樣本均值,樣本方差,樣本標準差,樣本k階原點矩,樣本k階中心矩。 我們指出,若總體X的k階原點距 存在,則當n時, 即:樣本的k階原點距依概率收斂于總體的k階原點距。 事實上,由于,相互獨立,

5、且與X同分布,故X1k,X2k,.,Xnk相互獨立,且與Xk同分布,故有 E(X1k)=E(X2k)=E(Xnk)=k,k=1,2,. 由第五章的辛欽大數(shù)定律知 進而根據(jù)第五章中關(guān)于依概率收斂的序列的性質(zhì)知道 其中g(shù)為連續(xù)函數(shù)。這也是第七章所要介紹的矩估計法的理論依據(jù)。,三抽樣分布,統(tǒng)計量的分布稱為抽樣分布,當總體的分布函數(shù)已知時,抽樣分布是確定的。然而要求出統(tǒng)計量的精確分布,一般來說是困難的。下面介紹來自正態(tài)總體的幾個重要的抽樣分布。 2分布 定義2 設,是來自正態(tài)總體N(0,1)的樣本,稱統(tǒng)計量 2=X2+X2+.+X2 服從自由度為n的2分布,記作22(n)。,可以證明,2(n)分布的概

6、率密度為,其中()為Gamma函數(shù),f(x)的圖形如圖所示 2分布具有下列性質(zhì),性質(zhì)1 若22(n),則E(2)=n,D(2)=2n性質(zhì)2 設X2(n1),Y2(n2),且相互獨立,則有X+Y2(n1+n2) 定義3 設設X2(n),對于給定的正數(shù)(02(n)=+2(n)f(x)dx=的點2(n)為2(n)分布的上分位點。 如圖,2(n)就是使得圖中陰影部分的面積為時,在x軸上確定出來的點,對于不同的與n,上分位點的值已制成表格,可以查用,該表只詳列到n=45為止,費歇曾證明,當n充分大時,有2(n)1/2(u+2n-1)2,當n45時,可用此式求得2(n)分布的上分位點的近似值,其中是u標準

7、正態(tài)分布的上分位點。,定義4 設XN(0,1),對給定的正數(shù)(0u=,即(u)=1-,則稱點u為標準正態(tài)分布N(0,1)的上分位點,,如圖,標準正態(tài)分布的上分位點可自附表查得,如,設=0.05,滿足PXu=0.05的點u查表知u=1.645。,定義5 設XN(0,1),對任意給定的正數(shù)(0u/2=,即 則稱點u/2為標準正態(tài)分布N(0,1)的雙側(cè)分位點。如圖 求雙側(cè)分位點u/2,即是求上/2分位點u/2。,t分布,定義6 設XN(0,1),Y2(n),且X和Y相互獨立,稱統(tǒng)計量 服從自由度為n的t分布(或稱學生氏分布),記作Tt(n)。 可以證明,t(n)分布的概率密度為 如圖,f(x)的圖形

8、關(guān)于縱軸對稱,根據(jù)函數(shù)的性質(zhì)可得 故當n充分大時,t分布近似于N(0,1)分布,但對于較小的n,t分布與標準正態(tài)分布相差較大。 定義7 設Tt(n),對于給定的正數(shù)(0t(n)=+2(n)f(x)dx=的點t(n)為t(n)分布的上分位點,如圖,由t分布上分位點的定義及f(x)圖形的對稱性知 t1-(n)=-t(n) t分布的上分位點可通過附表查得,在n45時,就用標準正態(tài)分布的上分位點近似:t(n)u,F分布,定義8 設X2(n1),Y2(n2),且和Y相互獨立,稱統(tǒng)計量 服從自由度為(n1,n2)的F分布,記作(n1,n2). 可以證明,(n1,n2)分布的概率密度為,如圖,由F分布的定義

9、可以看出,若(n1,n2),則 1/FF(n2,n1)。,定義9,設(n1,n2),對任意給定的正數(shù)(0F(n1,n2)= 的點F(n1,n2)為F(n1,n2)分布的上分位點。 如圖,F分布的上分位點具有如下性質(zhì):,正態(tài)總體的均值與樣本方差的分布,定理1 設,是總體N(,2)的樣本, 為樣本均值,則 由此定理與概率論的知識可得下面的推論。 推論 設總體XN(,2),為來自總體X的樣本,則有,定理2 設,是總體N(,2)的樣本, ,S2分別是樣本均值和樣本方差,則有 (1) (2) 和S2相互獨立。,定理3 設,是總體N(,2)的樣本, ,S2分別是樣本均值和樣本方差,則有,定理4 設總體X N(1,12),總體(,),分別獨立地從總體和總體中抽取容量分別為和的樣本,樣本均值分別為和,則 推論在定理的條

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論