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1、第七章 数理统计的基本概念,1,在终极的分析中,一切知识都是历史.在抽象的意义下,一切科学都是数学.在理性的世界里,所有的判断都是统计学.-C.R.劳,7.1 数理统计学的基本概念,7.1.1 引例 7.1.2 统计与数理统计概述 7.1.3 总体与样本 7.1.4 统计量,3,引例 ：某工厂生产大批电子元件.在实际应用中,我们可以提出许多感兴趣的问题,1.这批元件的平均寿命如何? 2.这批元件的寿命服从什么分布? 3.如果你是使用单位.要求平均寿命能达到某个指定的数，例如小时问这批元件可否被接受？ 4.如何获得所需要的数据？,7.1.1 引例,4,7.1.2 统计和数理统计学概述,统计学：在
2、日常生活中.”统计”相当于”计数”.小至一个家庭,单位,大至国家,都有许多计数即统计的工作.,丹麦统计史学家哈尔德认为,”统计学”和”统计学家”词出于意大利语:统计学即国情学,对象是国务活动家感兴趣的事实,而统计学家则是”处理国务的人”,一、统计浅谈,5,数理统计：它是使用概率论和数学的方法，研究怎样用有效的方法收集（通过试验或观察）带有随机误差的数据，并在设定的模型（统计模型）之下，对这种数据进行分析（统计分析）以对所研究的问题作出推断（统计推断）,1.数据必须带有随机性的影响,才能成为数理统计学的研究对象,数据随机性的来源：,国家:State.统计学Statistics,6,Example
3、 1.全国人口抽样调查,Example .比较两种小麦品种的优良,（）是问题中所涉及的研究对象为数很大，我们不可能全部加以研究，而只能用“一定的方式”挑选其中一部分去考察。,（）数据随机性的另一种来源是试验的随机误差，这是指那种在试验过程中未加控制，无法控制，甚至不了解的因素所引起的误差。,7,所谓有效的方法,（）是可以建立一个在数学上可以处理并尽可能简单方便的模型来描述所得的数据；,（）数据中要包含尽可能多的，与研究的问题有关的信息,8,从部分推断整体的性质，是一种在对有关信息缺乏完全掌握的情况下进行推断的方法,统计规律是关于群体的规律，“统计规律”这个提法的启示是：教人看问题不可绝对化，因
4、而有思想方法上的意义统计规律未必蕴涵因果关系,二、数理统计的特点:,9,Example 2:吸烟与肺癌的关系,吸烟增加患肺癌，其他癌症以及诸如心脏病等严重疾病的危险 ，英国学者多尔与希尔从伦敦家医院中收集了名肺癌病人以及对照组另名患肺癌者的吸烟情况的资料，按吸烟斗还是纸烟，男或女，将烟吞进肺里与否等指标分类,Example 1.设想有一枚价值高的钻石，想用一架天平尽可能准确地称出它的重量有多少？,10,统计结论:吸烟与患肺癌呈明显的正相关.,如何理解这个统计规律的意义?,首先,统计规律是关于群体的规律。,可能会有疑问：群体是抽象的，每件事都必须落实到具体的个体，患不患肺癌是每个人的事，这样关于
5、群体中的趋势的规律有何意义？,这种规律反映了某种客观存在的现实, 有科学和认识意义。,对个体有警戒作用。,11,统计应用实例：,1 孟德尔遗传定律的发现；,中国患SARS的病人的死亡率是多少；,太阳黑子的活动有周期性的规律吗？,12,4.股票分析系统,5.经济统计分析,总体,选择个体,样本,观测样本,样本观察值,(数据),数据处理,样本有关结论,推断总体性质,统计量,为了集中简单随机样本所带来的总体信息,考虑样本的函数,且不含任何未知参数,这样的“不含未知参数的样本的函数”称为统计量。,统计量的分布称为抽样分布.,15,对随机现象进行观测、试验，以取得有代表性的观测值,对已取得的观测值进行整理
6、、分析,作出推断、决策,从而找出所研究的对象的规律性,16,17,总体 研究对象全体元素组成的集合所研究的对象的某个(或某些)数量指标,是一个随机变量或多维随机变量.,若为一个随机变量,可记为X . 例如, 某钢铁厂生产的钢锭的强度.,X 的分布函数和数字特征称为总体的分布函数和数字特征., 7.1.3 基本概念,18,抽样 做随机试验并记录其结果,个体 组成总体的每一个元素个体的数量指标,可以看作随机变量 X的某个取值.用 表示.,19,设 是来自总体 X 的一个 样本,它满足:,一般地,对有限总体,采用放回抽样所得到的样本为简单随机样本,但使用不方便,常用不放回抽样代替.当总体中个体的数目
7、N 与样本容量 n 之比N / n 10时,可将不放回抽样近似地看作放回抽样.,(1) 与X 有相同的分布,(2) 独立性: 相互独立,则称 为简单随机样本.,简单随机样本,20,设总体 X 的分布函数为F (x), 为总体 X 的简单随机样本,若总体X 的概率密度函数为f( x) , 则,的联合概率密度函数为,则 的联合分布函数为,21,设 是取自总体X 的一个样本,为一实值连续函数,且不含有未知参数,称,定义,22,例 是未知参数,是一样本,若 , 已知,则为统计量,23,常用的统计量,为样本均值,为样本方差,为样本标准差,24,为样本的k 阶原点矩,为样本的k 阶中心矩,25,例如,(5
8、) 顺序统计量,为样本值,且,定义随机变量,其中,26,样本方差 与样本二阶中心矩 的关系,故,证明:,1）,27,2）,28,例1 从一批机器零件毛坯中随机地抽取10件,测得其重量为(单位: 公斤):210, 243, 185, 240, 215, 228, 196, 235, 200, 199求这组样本值的均值、方差、二阶原点矩与二阶中心矩.,解,令,29,则,30,例2 设总体X 的概率密度函数为,为总体的样本,求,(2),(3),解(1),31,(近似),(3),由中心极限定理,(2),32, 7.3 统计量的分布,确定统计量的分布 抽样分布, 是数理统计的基本问题之一.,由于正态总体是最常见的总体, 故本节 介绍的几个抽样分布均对正态总体而言.,问题：计算往往很复杂,方法：求随机向量的函数的分布可得到抽样分布.,33,(1) 正态分布,则,特别地,则,34,(2),分布,( n为自由度 ),且都服从标准正态分布N (0,1),则,n = 1 时,其密度函数为,35,n = 2 时,其密度函数为,为参数为1/2的指数分布.,36,一般地,其中，,在x 0时收敛，称为函数，具有性质,37,38,分布的性质,39,相互独立,则,40,作 业,习题七 1， 2, 3,41,
