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1、常用的抽样分布,如果总体服从正态分布N（m，s2），则从该正态总体中抽取样本，得到的样本均数也服从正态分布，但该分布为N（m，s2/n ），此时的方差是总体的1/n倍，即有,如果总体不是正态总体，但其均数和标准差分别为和，则当样本含量n不断增大时，样本均数的分布也趋近于正态分布，且其均数为，标准差为 不论总体的分布形式如何，只要样本含量n足够大时，样本均数的分布就近似正态分布 ，此称为中心极限定理。 （下章通过抽样实验证实）,中心极限定理,常用的三种抽样分布,一、 分布 二、t分布 三、F 分布,均为连续型随机变量分布，分布只与自由度，即样本含量有关,3.84,7.81,12.59,P0.05
2、的临界值,2分布（chi-square distribution）,5.99,2分布,2,f(2),2分布曲线下的面积与概率,二、 t 分布(t-distribution),随机变量X N（m，s2）,标准正态分布 N（0，12）,Z变换,均数,标准正态分布 N（0，12）,Student t分布 自由度：n-1,S,s,图4-2 不同自由度下的t 分布图,t分布的特征,以0为中心，左右对称的单峰分布； t分布曲线是一簇曲线，其形态变化与自由度的大小有关。 自由度越小，则t值越分散，曲线越低平； 自由度逐渐增大时，t分布逐渐逼近Z分布(标准正态分布)；当趋于时，t分布即为Z分布。,t 界值表
3、（P279，附表2）,1.812,2.228,-2.228,t,f (t),=10的t分布图,t分布曲线下面积（附表2）,双侧t0.05/2，92.262 单侧t0.025，9 单侧t0.05，91.833 双侧t0.01/2，93.250 单侧t0.005，9 单侧t0.01，92.821 双侧t0.05/2，1.96 单侧t0.025， 单侧t0.05， 1.64,三、 F 分布,F分布的概率密度函数,F 分佈是為了紀念著名的統計學家R.A. Fisher（1890-1962)而得名。,F 分布曲线,F 界值表,附表5 F界值表（方差分析用，单侧界值） 上行：P=0.05 下行：P=0.01,5,F 分布曲线下面积与概率,小 结,（1）随机变量、概率分布、抽样分布是统计学推断的基础。 （2） 二项分布描述二项分类变量两种观察结果的出现规律。泊松分布是二项分布的特例，常用于事件发生率很小，样本含量很大的情况。,（3）正态分布是其他分布的极限分布，许多统计方法的理论基础。不少医学现象也服从正态分布或近似服从正态分布。 （4）检验统计量分布（或抽样分布）包括：卡方分布，t分布，F分布等。这些分布是卡方检验、t检验、方差分析等假设检验的基础。,练习作业,实习册 1，2，3，4,
