《管理統(tǒng)計(jì)學(xué)》第四章.ppt

1、,第4章 抽樣與參數(shù)估計(jì),一、樣本平均數(shù)的抽樣分布,（1）總體分布,（2）樣本分布,樣本,樣本均值的概率分布分布是：,樣本均值的均值是：,(1)如果原來(lái)的總體呈正態(tài)分布，則無(wú)論樣本容量為多大，樣本均值的抽樣分布都呈正態(tài)分布。 (2)如果原來(lái)的總體不呈正態(tài)分布，且樣本容量不小于30，則樣本均值的抽樣分布近似于正態(tài)分布。,例如,表示“生產(chǎn)線上生產(chǎn)出來(lái)的零件的直徑”的隨機(jī)變量X,通常服從正態(tài)分布。,比率(頻率)分布,均勻分布,總體分布的特例,(1)當(dāng)一個(gè)總體的變量的取值都相同時(shí),該隨機(jī)變量就服從均勻分布。,(2)對(duì)于有限總體而言,相同個(gè)體重復(fù)的比率,就是個(gè)體出現(xiàn)的概率。因此有限總體的不同個(gè)體的比率分

2、布(頻率分布),就是有限總體的概率分布。,例如,一個(gè)總體包括：紅色球4枚、藍(lán)色球5枚、黃色球7枚,共16枚。紅色球出現(xiàn)的比率是 ,藍(lán)色球是 ,黃色球是 。這也是表示顏色的隨機(jī)變量X的概率分布。,不重復(fù)抽樣,參數(shù)估計(jì),大致判斷出總體分布的類型后，用樣本參數(shù)推斷總體分布的相應(yīng)參數(shù)。,1.點(diǎn)估計(jì),2.區(qū)間估計(jì),重復(fù)抽樣,不同樣本算得的 的估計(jì)值不同，因此 還希望根據(jù)所給的樣本確定一個(gè)隨機(jī)區(qū)間, 使其包含參數(shù)真值的概率達(dá)到指定的要求。,均值,方差,方差未知,方差已知,區(qū)間估計(jì)的種類,區(qū)間 估計(jì),均值,均值差,重復(fù)抽樣,不重復(fù)抽樣,方差已知,方差未知且相等,方差未知且任意,方差未知,方差已知,一個(gè)總體,

3、兩個(gè)總體,方差,方差比,P（ X za）a,P（ X za/2）a,重復(fù)抽樣區(qū)間估計(jì)的理論基礎(chǔ),若 X 服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，那么：,一個(gè)總體方差已知時(shí)均值的置信區(qū)間,P（ za/2）a,需要的定理,若隨機(jī)變量,則有如下定理成立：,因?yàn)?服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，所以：,P（ za）a,單側(cè)置信區(qū)間,雙側(cè)置信區(qū)間：,均值的標(biāo)準(zhǔn)誤差(抽樣平均誤差),即任何一個(gè)分布函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差,是原來(lái)分布函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差的,分之一,或者說(shuō),分布的方差,就是,分布方差的,分之一。,均值的標(biāo)準(zhǔn)誤差又稱為抽樣平均誤差或均值標(biāo)準(zhǔn)誤、標(biāo)準(zhǔn)誤。,樣本均值（Sample Mean）,樣本均值 又稱樣本平均數(shù)僅適用于刻度級(jí)的數(shù)據(jù)。,未分組數(shù)列,分

4、組數(shù)列,：組中值,：頻次或次數(shù),加權(quán)平均數(shù),簡(jiǎn)單平均數(shù),例題,設(shè)某廠生產(chǎn)的燈泡壽命XN（，1002），現(xiàn)隨機(jī)抽取5只，測(cè)量其壽命如下：1455，1502，1370，1610，1430，則該廠燈泡的平均使用壽命的估計(jì)值為多少？,某工業(yè)企業(yè)有職工10000人，其中工人8000人，干部2000人，為了了解職工家庭生活狀況，在工人和干部?jī)蓚€(gè)組均以5%的比例抽選職工進(jìn)行調(diào)查，結(jié)果如下表：,一個(gè)總體方差未知時(shí)均值的置信區(qū)間,需要的定理,若隨機(jī)變量,則有如下定理成立：,P（ ta(n-1)）a,P（ ta/2(n-1)）a,方差和標(biāo)準(zhǔn)差,樣本方差 的計(jì)算公式如下：,樣本標(biāo)準(zhǔn)差(Standard Deviat

5、ion)s的定義是：,均值的標(biāo)準(zhǔn)誤差(抽樣平均誤差),即任何一個(gè)分布函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差,是原來(lái)分布函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差的,分之一,或者說(shuō),分布的方差,就是,分布方差的,分之一。,均值的標(biāo)準(zhǔn)誤差又稱為抽樣平均誤差或均值標(biāo)準(zhǔn)誤、標(biāo)準(zhǔn)誤。,一個(gè)總體方差的區(qū)間估計(jì),需要的定理,若隨機(jī)變量,則有如下定理成立：,P（ (n-1)）a,2,兩個(gè)總體均值的置信區(qū)間,已知總體方差, 均值差的推算；,需要的定理,若隨機(jī)變量,則：,未知總體方差,但 = ，均值差推斷,需要的定理,若隨機(jī)變量,未知總體方差,但 ，均值差推斷,需要的定理,若隨機(jī)變量,兩個(gè)總體方差比,的置信區(qū)間 ( 1 , 2 未知),需要的定理,若隨機(jī)變量,因此, 方

6、差比,的置信區(qū)間為：, 反映了估計(jì)的可靠度, 越小, 越可靠.,置信區(qū)間的長(zhǎng)度 反映了估計(jì)精度, 越小, 1- 越大, 估計(jì)的可靠度越高,但, 確定后, 置信區(qū)間 的選取方法不唯一, 常選最小的一個(gè).,幾點(diǎn)說(shuō)明,越小, 估計(jì)精度越高.,這時(shí), 往往增大, 因而估計(jì)精度降低.,當(dāng)置信區(qū)間為,區(qū)間的長(zhǎng)度為, 達(dá)到最短,選取置信區(qū)間時(shí)，為何要取 ?,取 = 0.05,例2 某廠利用兩條自動(dòng)化流水線罐裝番茄醬?，F(xiàn)分別從兩條流水線上抽取了容量分別為13與17的兩個(gè)相互獨(dú)立的樣本：,與,已知：,假設(shè)兩條流水線上罐裝的番茄醬的重量都服從正態(tài)分布, 其均值分別為 1與 2 , 則,(1) 若它們的方差相同,求

7、均值差,的置信度為0.95 的置信區(qū)間;,(2) 求方差比的0.95的置信區(qū)間。,SPSS在參數(shù)估計(jì)中的應(yīng)用,點(diǎn)估計(jì),Analyze,Descriptive Statistics,Frequencies,進(jìn)入頻次分析模塊Frequencies,Analyze,Descriptive Statistics,Descriptives,進(jìn)入描述統(tǒng)計(jì)模塊Descriptives,點(diǎn)估計(jì),區(qū)間估計(jì),Analyze,Descriptive Statistics,Explore,Spread vs.Level with Levene Test：輸出散布層次圖，包括回歸直線斜率及方差齊次性的Levene檢驗(yàn)。

8、若無(wú)分組變量，此選項(xiàng)無(wú)效。,Transformed：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，有：三次方(Cube)、平方(Square)、平方根(1/Square root)取對(duì)數(shù)(Logarithm)。,Power estimation：轉(zhuǎn)換冪值估計(jì)，表示對(duì)每一組數(shù)據(jù)產(chǎn)生一個(gè)中位數(shù)范圍的自然對(duì)數(shù)與四分位數(shù)范圍的自然對(duì)數(shù)的散點(diǎn)圖；,None：不生成散布層次圖；,Statistics的界面解釋,Descriptives：輸出均值的95%置信區(qū)間、中位數(shù)、 眾數(shù)、均值標(biāo)準(zhǔn)差、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、Min、Max、 R、四分位距、峰度系數(shù)和斜度系數(shù)。,M-estimators：做中心趨勢(shì)的粗略最大似然確定， 輸出4個(gè)不同權(quán)重的最大似然確定數(shù)。當(dāng)數(shù)據(jù)分布 均勻且兩尾巴較長(zhǎng)或數(shù)據(jù)中存在極端值時(shí)，可以 提供比較合理的估計(jì)。,Outliers：輸出5個(gè)最大值和最小值。,Percentiles：輸出第5%、10%、25%、50%、 75%、90%和95%百分位數(shù)。,第四節(jié) 樣本容量的確定,一個(gè)總體情形的樣本容量確定 兩個(gè)總體情形的樣本容量確定,例1 某市居民人均月消費(fèi)支出的標(biāo)準(zhǔn)差為2000元，假定想估計(jì)人