概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)第六章.ppt_第1頁(yè)
概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)第六章.ppt_第2頁(yè)
概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)第六章.ppt_第3頁(yè)
概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)第六章.ppt_第4頁(yè)
概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)第六章.ppt_第5頁(yè)
已閱讀5頁(yè)，還剩49頁(yè)未讀， 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)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(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

第二節(jié) 抽樣分布,一、基本概念,二、常見(jiàn)分布,三、小結(jié),一、基本概念,1. 統(tǒng)計(jì)量的定義,是,不是,實(shí)例1,2. 幾個(gè)常用統(tǒng)計(jì)量的定義,(1)樣本平均值,(2)樣本方差,其觀察值,其觀察值,(3)樣本標(biāo)準(zhǔn)差,其觀察值,(4) 樣本 k 階(原點(diǎn))矩,其觀察值,(5)樣本 k 階中心矩,其觀察值,證明,辛欽定理,再根據(jù)第五章辛欽定理知,由以上定義得下述結(jié)論:,由第五章關(guān)于依概率收斂的序列的性質(zhì)知,以上結(jié)論是下一章所要介紹的矩估計(jì)法的理論根據(jù).,3. 經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù),經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)的做法如下:,實(shí)例2,實(shí)例3,一般地，,格里汶科,格里汶科定理,二、常見(jiàn)分布,證明,性質(zhì)1,( 此性質(zhì)可以推廣到多個(gè)隨機(jī)變量的情形. ),性質(zhì)2,證明,附表2-1,根據(jù)正態(tài)分布的對(duì)稱性知,附表2-2,例1,附表4-1,附表4只詳列到 n=45 為止.,附表4-2,附表4-3,例2,在Matlab中求解,例如,利用上面公式,費(fèi)舍爾資料,而查詳表可得,費(fèi)舍爾(R.A.Fisher)證明:,t 分布又稱學(xué)生氏(Student)分布.,2.,當(dāng) n 充分大時(shí), 其圖形類似于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量概率密度的圖形.,由分布的對(duì)稱性知,附表3-1,附表3-2,例3,在Matlab中求解,3.,隨機(jī)數(shù)演示,分布函數(shù)與密度函數(shù)演示,根據(jù)定義可知,附表5-1,附表5-2,例4,在Matlab中求解,證明,4. 正態(tài)總體的樣本均值與樣本方差的分布,定理一,定理二,證明,且兩者獨(dú)立, 由 t 分布的定義知,定理三,定理四,證明,(1) 由定理二,(2),辛欽定理,附表2-1,標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表,1.645,附表4-1,分布表,17.535,附表3-1,分布表,1.8125,費(fèi)舍爾資料,Ronald Aylmer Fisher,Born: 17 Feb 1890 in London, England D

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)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(qǐng)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(qǐng)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(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽，若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)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(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間，僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對(duì)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(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請(qǐng)與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論