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[理学]概率论与数理统计课件中国矿业大学第六章

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  • 卖家[上传人]:tia****nde
  • 文档编号:70733034
  • 上传时间:2019-01-18
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    • 1、第六章,样本及抽样分布,二 、抽样分布,一 、随机样本,1,100个样品进行强度测试,于是面临下列几个问题:,1、估计这批合金材料的强度均值是多少?,(参数的点估计问题),2、强度均值在什么范围内?,(参数的区间估计问题),3、若规定强度均值不小于某个定值为合格,那么这,批材料是否合格?,(参数的假设检验问题),例如 某厂生产一型号的合金材料,用随机的方法选取,我们依次讨论参数的点估计、区间估计、假设检验。,下面首先引入一些数理统计中的基础知识。,2,随 机 样 本,第六章,第一节,一 、总 体,二 、样 本,3,一 、总体,研究对象的某项数量指标值的全体称为总体。,总体中每个研究对象(元素)称为个体(样品)。,一个统计问题总有它明确的研究对象。,例如:测试矿大全体男生的身高;,总体,有限总体,无限总体,4,总体可以用一个随机变量 X 及其分布来描述。,此总体就可以用随机变量X 或其分布函数,例如,研究某批灯泡的寿命时,,这批灯泡中每个,灯泡的寿命是我们所关心的指标.,表示.,5,二 、样本,样本:在总体中抽取的部分个体。,样本容量:样本中所含个体的数目n 。,定义 为了准确地进行判断

      2、,对抽样有所要求:, 代表性:样本的每个分量,与总体X 有相同的,分布函数;, 独立性:,为相互独立的随机变量,,满足以上条件的样本,称为来自总体,X 的容量为n 的一个简单随机样本(简称样本)。,6,样本的一次具体实现,称为样本值。,联合分布函数为,联合概率密度为,联合分布律为,7,例1 设总体 ,求样本 的联合分布律。,总体,解:,其分布律为,于是 的联合分布律为,8,例2 设总体 ,求样本 的联合密度函数。,解:,由已知,总体X的密度函数为,于是 的联合分布律为,9,例3 设总体X的密度函数为,解:,样本 的联合密度函数为,求样本 的联合密度函数.,10,抽 样 分 布,第六章,第二节,一 、统计量的定义及常用的统计量,二 、几种常用的分布,三 、正态总体统计量的分布,11,的函数,它把样本中所含的(某一方面)的信,这种不含任何未知参数的样本的函数称为统,由样本值去推断总体情况,,需要对样本值进,行“加工”,,这就要构造一些合适的依赖于样本,计量。它是完全由样本决定的量.,息集中起来。,一、统计量的定义及常用的统计量,12,定义1 设,是来自总体X 的一个样本,,为一实值连续函数

      3、,,其不包含任何,未知参数,则称,为一个统计量。,为,的观测值。,注:,仍为随机变量。,是一个数。,例如 总体,是一个样本,,则,均为统计量。,13,当,未知时,,均不是统计量。,当,已知时,其为统计量。,下面介绍几种常用的统计量,1、样本均值,2、样本方差,设,是来自总体X 的一个样本,,它反映了总体X 取值的平均值的信息,常用来估计EX,14,3、样本标准差,4、样本k 阶原点矩,5、样本k 阶中心矩,它反映了总体 k 阶矩的信息。,可见,它们的观察值分别为:,15,统计量是样本的函数,它是一个随机变量.,16,证 1、 由于,是独立同分布的随机变量,,且,例1 设总体X 的数学期望为,其样本为,17,18,下面介绍几种常用的统计量的分布,统计量的分布称为抽样分布。,19,记为,1. 定义 设,相互独立, 都服从正态,分布N (0,1), 则称随机变量:,所服从的分布为自由度为 n 的,分布.,分布,(一),二、几种常用的分布,20,分布的密度函数为,来定义。,通过积分,其中伽玛函数,21,分布的密度函数,单击可播放电影,22,由 分布的定义,不难得到:,相互独立, 都服从,则,(

      4、1) 设,2 . 性质,正态分布,证明 因为,所以,又 X1, X2 , , Xn 相互独立,,23,且 X1,X2 相,这个性质叫 分布的可加性。,(2) 设,互独立,则,也是相互独立的。,24,则可以求得, E(X)=n, D(X)=2n,(3) 若,证明,,则,所以,应用中心极限定理可得,,的分布近似正态分布N(0,1)。,25,(4) c 2 分布的分位点,称满足条件,定义:对于给定的正数,的点 为 的上 分位点。,231页查表,26,记为 Tt (n)。,所服从的分布为自由度为 n 的 t 分布.,1. 定义:,设XN(0,1) ,Y,则称变量, 且X与Y,相互独立,,(二)t 分布,T 的密度函数为:,27,t 分布的密度函数关于x = 0 对称,当 n 充分大时,其图形类似于标准正态分布密度 函数的图形。,28,(1)具有自由度为n的t分布的随机变量T的,(2)t 分布的密度函数关于x = 0 对称,2. 性质,E(T) = 0; D(T) = n / (n-2) , 对n 2,数学期望和方差为:,当 n 充分大时,其图形类似于标准正态分布,密度函数的图形。(138页),

      5、但对于较小的 n,t 分布与N (0,1) 分布相差很大。,29,(3)t 分布的分位点,称满足条件,定义:对于给定的正数,的点 为 分布的上 分位点。,性质:,例、,30,因为,由图可知,所以查表可得,故,31,1.定义: 设,X与Y相互,独立,则称统计量,服从自由度为,(三)F 分布,n1及 n2 的F分布,,记作F F ( n1,n2)。,32,即它的数学期望并不依赖于第一自由度n1.,(2) X的数学期望为:,若 n2 2,(1) 由定义可见,, F(n2,n1),2. 性质,若 n2 4,33,(3) F 分布的分位点,对于给定的正数,称满足条件,分位点.,分布的上,的点,为,34,证明: 设,由定义,35,又因为,故,36,统计三大分布的定义、基本性质在后面的学习中经常用到,要牢记!,37,例1 设总体X , Y 相互独立,其样本为,试求统计量,服从什么分布?,解 由已知得,所以,38,例2 设总体X 服从正态分布,,其样本为,解 由已知得,所以,故,39,例3 已知总体X 服从自由度为n 的 t 分布,求证:,解 由已知得,其中,故,所以,还能得,40,1、单个正态总体的

      6、统计量的分布,定理 1,设 X1, X2 , , Xn 是取自正态总体,的样本,,分别为样本均值和样本方差,则有,相互独立,三、正态总体统计量的分布,41,定理2 设总体X 服从正态分布,是X 的样本,,分别为样本均值和样本方差,则有,证明: 因为,是样本,的线性组,合,故,,标准化后可得,42,又因为,相互独立,所以,也相互独立,则由t 分布的定义得,43,2、两个正态总体的统计量的分布,定理 3,设 X1, X2 , , Xn1 与Y1, Y2 , , Yn2分别是来自,正态总体,的样本,并且这两个样,本相互独立,记,则有,44, 当,时,其中,45,例4 设总体X 服从正态分布,,其样本为,解 由已知得,,得,46,例5 设总体X 服从正态分布,,其样本为,解 由已知得,查表,47,例6 设总体X 服从正态分布,,其样本为,解 因为,48,例7 设总体X 服从正态分布,,其样本为,解 由已知得,所以,标准化得,49,又因为,故,50,例8 设总体X , Y 相互独立,其样本为,试求以下概率,解 由已知得,则,所以,51,总体,样本,统计量,描述,作出推断,随机抽样,这一讲,我们介绍了数理统计的基本概念.,熟记内容,灵活应用!,52,作 业,P140 习题6.3 1,3,4,P147 习题6.4 1,4,53,

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