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1、第四章 抽樣分布,4.1 統(tǒng)計(jì)量(Statistics),4.2 抽樣分布(sample distribution),課題:“關(guān)于南京市居民教育文化消費(fèi)的調(diào)查與分析”,1.問(wèn)題的提出,選擇一定的方法,調(diào)查南京市居民的教育文化,消費(fèi)情況, 并作出科學(xué)定量的分析.,2.問(wèn)題的假設(shè),城市居民;年;月;消費(fèi)范圍,3.問(wèn)題的分析,消費(fèi)額為一隨機(jī)變量 ,如分布已知,那么,問(wèn)題回答;,實(shí)際其分布未知!,4.擬回答的問(wèn)題,(1)平均消費(fèi)額多少? 差異性如何?,(2)平均消費(fèi)額的大致范圍多少? 差異性變化范圍如何?你所作 的判斷的風(fēng)險(xiǎn)怎樣?,(3)消費(fèi)額 的分布類型怎樣? 是正 態(tài)分布的嗎?,(4)對(duì)以往的研究

2、或某一結(jié)論,根據(jù)你 的調(diào)查與分析, 差異明顯嗎?同意嗎?,(5)消費(fèi)與可支配收入有關(guān),怎樣定量描述?是否可以預(yù)測(cè)?反之能控制嗎?其它如價(jià)格,預(yù)期,趨向.,統(tǒng)計(jì)估計(jì)討論(1)(2),假設(shè)檢驗(yàn)討論(3)(4),回歸分析討論(5),5.模型的建立,估計(jì)模型(第五章),檢驗(yàn)?zāi)P?第六章),回歸模型(第七章),6.問(wèn)題的回答,建模的準(zhǔn)備:,如何取得數(shù)據(jù)?怎樣加工?,怎樣科學(xué)推斷?為什么?,4.1 統(tǒng)計(jì)量,3. 測(cè)量值的誤差,一. 總體與樣本,總體(population):研究對(duì)象的全體,個(gè)體(individual):組成總體的每個(gè)單元(每一個(gè)研究對(duì)象),例: 1. 某城市居民的家庭年消費(fèi),2. 燈泡的壽

3、命,樣本:從總體中抽出的部分個(gè)體組成的集合(子樣),總體容量(size of a sample):總體所含個(gè)體的數(shù)量,總體:隨機(jī)變量X,樣本(sample):,樣本容量:,樣本觀察值:,簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣(simple random sampling):,(一) 總體中每個(gè)個(gè)體被抽到的機(jī)會(huì)均等; (二) 樣本具有獨(dú)立性.,由簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣所得樣本,簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本(simple random sampling):,二. 統(tǒng)計(jì)量(statistic),定義4.1 是來(lái)自總體 的一個(gè)樣本, 是一個(gè)連續(xù)函數(shù), 中不含任何未知 數(shù),稱 為統(tǒng)計(jì)量。,常用的統(tǒng)計(jì)量:,1. 樣本均值 (sample mean),2.

4、樣本方差 (sample variance 修正樣本方差 ),未修正的樣本方差,3. 樣本標(biāo)準(zhǔn)差,較大時(shí),,4. 樣本的 階原點(diǎn)矩,5. 樣本的 階中心矩,4.2 抽樣分布(sample distribution),抽樣分布:統(tǒng)計(jì)量的分布。(*有些含有未知參數(shù) 的隨機(jī)樣本函數(shù)的分布也稱抽樣分布),一. 樣本均值的分布,定理4.1 , 來(lái)自總體 的一 個(gè)樣本,則 服從均值為 ,方差為 的正態(tài)分布。,證: , ,,定理4.2 任意總體, , , 來(lái)自 的一個(gè)樣本,當(dāng) 充分大, 近似服從正態(tài) 分布,由中心極限定理,當(dāng) 充分大時(shí),近似服從,由中心極限定理,當(dāng) 充分大時(shí),結(jié)論:樣本均值 的分布服從或近似

5、服從正態(tài)分布.,1. 定義,隨機(jī)變量,二. 分布,其中 是 函數(shù),稱 服從自由度為 的 分布,定理4.3,相互獨(dú)立,2. 分布的典型模式,期望與方差:,定理4.4,推論:推廣,3. 分布的可加性,相互獨(dú)立,4. 樣本方差的分布(與 有關(guān)的分布),定理4.5,來(lái)自總體 的樣本,Note:只有來(lái)自正態(tài)總體的樣本方差和樣本均值才獨(dú)立。,5. 分布的自由度和分位數(shù),(1)自由度,(2) 分布的上側(cè)分位點(diǎn),例1. ,求 ,使,例2. 設(shè) 為取自總體 的樣 本,求,解:,解:,,且相互獨(dú)立,注:當(dāng) 近似服從,三. 分布(學(xué)生氏分布),1. 定義 隨機(jī)變量 的密度函數(shù),稱 服從自由度為 的 分布,記,(1)

6、圖形關(guān)于直線 對(duì)稱;,(2) 較大時(shí),與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)密度曲線接近。,2. 分布隨機(jī)變量的典型模式,定理4.6,相互獨(dú)立,3. 服從 分布的統(tǒng)計(jì)量(與t分布有關(guān)的分布),定理4.7,來(lái)自總體 的樣本,期望與方差:,與 相互獨(dú)立,證:,定理4.8,取自,取自,兩組樣本相互獨(dú)立,其中,注:,證:,分布的雙側(cè)分位數(shù),例3:,(1)求 的雙側(cè)分位數(shù);,(2) ,求 ;,解(1),(3) ,求 .,(2) ,,(3),自由度為 的 分布的 水平雙側(cè)分位數(shù),,求證:,證:,1. 定義 : 隨機(jī)變量 的概率密度為,四. 分布,則稱 服從自由度為 和 的 分布, 稱第一自由 度, 稱第二自由度,記作,2. 分布隨機(jī)變量的典型模式,定理4.9,相互獨(dú)立,推論:,3.服從F分布的統(tǒng)計(jì)量(與F分

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