统计量及其抽样分布概论.ppt

上传人:F****n 文档编号:96545904 上传时间:2019-08-27 格式:PPT 页数:68 大小:1.39MB
返回 下载 相关 举报
统计量及其抽样分布概论.ppt_第1页
第1页 / 共68页
统计量及其抽样分布概论.ppt_第2页
第2页 / 共68页
统计量及其抽样分布概论.ppt_第3页
第3页 / 共68页
统计量及其抽样分布概论.ppt_第4页
第4页 / 共68页
统计量及其抽样分布概论.ppt_第5页
第5页 / 共68页
点击查看更多>>
资源描述

《统计量及其抽样分布概论.ppt》由会员分享,可在线阅读,更多相关《统计量及其抽样分布概论.ppt(68页珍藏版)》请在金锄头文库上搜索。

1、第 6 章 统计量及其抽样分布,6.1 统计量 6.2 关于分布的几个概念 6.3 由正态分布导出的几个重要分布 6.4 样本均值的分布与中心极限定理 6.5 样本比例的抽样分布 6.6 两个样本平均值之差的分布 6.7 关于样本方差的分布,第 6 章 统计量及其抽样分布,6.1 统计量,6.1.1 统计量的概念 6.1.2 常用统计量 6.1.3 次序统计量 6.1.4 充分统计量,6.1.1 统计量的概念,在实际应用中,当我们从总体中抽取一个样本,后,并不能直接应用它去对,总体的有关性质和特征进行推断,这是因为样本虽然是从总体中获取的代表,含有总体性质的信息,但仍较分散。为了使统计推断成为

2、可能,需要把分散的信息集中起来,针对不同的研究目的,构造不同的样本函数,这种函数在统计学中称为统计量。,1. 构造统计量的原因:,6.1.1 统计量的概念,容量为n的一个样本,如果由此样本构造一个,2. 统计量的定义:,统计量(或样本统计量)。,代入T计算的数值称为一个具体的统计量值。,统计量概念的例题,【例6.1】设,解:,一个样本,判断下列各量是否为统计量。,是从某总体X中抽取的,(1)(2)是统计量,(3)(4)不是统计量,,因为(3)(4)依赖总体分布的未知参数。,6.1.2 常用统计量,(1)由于数学期望和方差等概念用“矩”来描述,1. 常用统计量的构造:,(2)当n充分大时,经验分

3、布函数 靠近总体分布函数 。,2. 常用的统计量:,是样本的均值,反映总体期望的信息,是样本方差,反映总体方差,的信息。样本标准差S也是常用的统计量。,6.1.2 常用统计量,是样本变异系数,反映总体变异系数C,它反映了随机变量在以它的均值为单位时,取 值的离散程度。此统计量取消了均值不同对不 同总体的离散程度的影响,常用来刻画均值不 同时,不同总体的离散程度。在投资项目的风. 险分析中、不同群体或行业的收入差距描述中 有广泛的应用。,的信息。其中总体变异系数定义为,6.1.2 常用统计量,称 为样本 阶矩,反映总体,阶矩的信息。,,称为样本 阶中心矩。,反映出总体 阶中心矩的信息。,6.1.

4、2 常用统计量,,称 为样本偏度。,反映出总体偏度的信息。偏度反映了随机变量 密度函数曲线在众数(密度函数在这一点达到最 大值)两边的对称偏斜性。,6.1.2 常用统计量,,称 为样本峰度。,它反映出总体峰度的信息。峰度反映随机变量 密度函数曲线在众数附近的“峰”的尖峭程度。,6.1.3 次序统计量,分别为最小和最大次序统计量。,称为样本极差。,6.1.4 充分统计量,充分统计量是指统计量的加工过程中一点信息都不损失的统计量。,【例6.2】某电子元件厂欲了解其产品的不合格率p,质检员抽检了100个电子元件,检查结果是,除前3个是不合格品(记为 )外,其他都是合格品(记为 )。当企业领导问及抽检

5、结果时,质检员给出如下两种回答:,(1)抽检的100个元件中有3个不合格,(2)抽检的100个元件中前3个不合格,解:,T1为充分统计量。,6.1.4 充分统计量,的一个样本时,,6.2 关于分布的几个概念,6.2.1 抽样分布 6.2.2 渐近分布 6.2.3 随机模拟获得的近似分布,6.2.1 抽样分布,1. 英国统计学家费希尔曾把抽样分布、参数估计和假设检验看做统计推断的三个中心内容。,2. 研究统计量的性质和评价一个统计推断的优良性,完全取决于其抽样分布的性质。,3. 在总体X的分布类型已知时,若对任一自然数n,都能导出统计量 的分布的数学表达式,这种分布称为精确的抽样分布。它对样本容

6、量较小时的统计推断十分有用.,4. 正态条件下,主要有 分布、t分布、F分布。,6.2.2 渐近分布,1. 抽样分布理论中,至今已求出的精确抽样分布并不多。,2. 通常,抽样分布很难求得,有时尽管求出了精确抽样分布,但因为过于复杂而难以使用。,3. 实用中,当n无限增大时,常用统计量的极限分布作为抽样分布的一种近似,这种极限分布常称为渐近分布。,6.2.3 随机模拟获得的近似分布,因为在实际应用中,有许多问题要寻求它的精确分布和渐近分布都是非常困难的,而在计算机飞速发展的今天,利用计算机进行随机模拟来获得某种统计量的近似分布已十分容易。因此,随机模拟方法寻求统计量的分布已被普遍使用。通常,抽样

7、分布很难求得,有时尽管求出了精确抽样分布,但因为过于复杂而难以使用。,6.2.3 随机模拟获得的近似分布,基本思想:,每次试验都是从总体中随机抽取容量为n的样本,然后,计算其统计量的值。当这种试验进行了N次时,就得到,这种寻求统计量的方法就是反复地从总体中抽样,这种,抽样完全可由计算机来实现。由此得到的统计量分布。,就是随机模拟法所获得的近似分布。,6.3由正态分布导出的几个重要分布,6.3.1 分布 6.3.2 t分布 6.3.3 F分布,6.3.1 分布,海尔墨特(Hermert)和卡皮尔逊(K.Pearson)分别,于1875年和1900年推导出来的。,为独立变量的个数,还可以解释为二次

8、型的秩。,6.3.1 分布,n=1,图6-1 分布的概率密度函数曲线,n=4,n=10,n=20,6.3.1 分布,(1) 分布的变量值始终为正的;,(2) 分布的形状取决于自由度n的大小,通常为,不对称分布,但随着自由度的增大逐渐趋于对称,,(3) 数学期望和方差分别为,则,6.3.1 分布,7.,临界值表。,Excel操作,6.3.1 分布,实际上,当n45时,,由于,标准化后,查标准正态分布p分位数表,则,6.3.2 t分布,记为t(n),其中n为自由度。,提出的。,1908年在一篇以“Student”为笔名的论文中首次,6.3.2 t分布,图6-2 t分布的概率密度函数曲线,N(0,1

9、),t(13),t(4),6.3.2 t分布,N(0,1),t(13),利用Excel提供的统计函数TINV可构建t分布的,临界值表。,Excel操作,6.3.2 t分布,(1) t分布的密度函数与标准正态分布N(0,1)的,(2) t(n)的密度函数的两侧都按t-(n+1)的速度趋向,密度函数非常近似,都是单峰偶函数;,于零,这比负指数函数趋向于零的速度要慢,一些,故 t(n)的密度函数在两侧尾部都要比,N(0,1)的两侧尾部粗一些;,(3) t分布的数学期望为:,方差为:,,显然比N(0,1)大;,6.3.2 t分布,(4) 自由度为1的分布称为柯西分布,随着自由度,增大,t分布的密度函数

10、愈来愈接近正态分布的,密度函数。,标准正态分布就非常接近;,(6) t分布一般用于小样本问题。,6.3.2 t分布,6. 与t分布有关的两个抽样分布:,的一个样本,,称为服从自由度为n-1的t分布。,则,6.3.2 t分布,记:,是来自X的一个,则,6.3.2 t分布,则,注:由于,故,6.3.3 F分布,则称X服从第一自由度为m,第二自由度为n的,有如下表达式:,显著性检验中都有着重要的地位。,有着广泛的应用,如在方差分析、回归方程的,F分布,记为F(m,n),简记为,6.3.3 F分布,图6-3 F分布的概率密度函数曲线,F(1,10),F(5,10),F(10,10),6.3.3 F分布

11、,利用Excel提供的统计函数FINV可构建F分布的,临界值表。,Excel操作,6.3.3 F分布,方差:,(1) 设随机变量X服从,则数学期望:,且,(3) F分布与t分布的关系,密度函数,t(n)分布的概率密度函数,F(n1 ,n2)分布的概率密度函数,积分,正态分布密度函数,6.4样本均值的分布与中心极限定理,6.4.1 样本均值的分布 6.4.2 中心极限定理,6.4.1 样本均值的分布,的随机变量。,由于正态分布是最常见的分布之一,所以主要介绍即,的分布。,的抽样分布仍为正态分布,即,6.4.1 样本均值的分布,4. 实际应用中,总体的分布并不总是正态分布或近似,但由中心极限定理知

12、道,不管总体的分布是什么,,6.4.1 样本均值的分布,6. 由图形来观察:,总体分布,抽样分布,当样本容量足够大时(n 30) ,样本均值的抽样分布逐渐趋于正态分布,一个任意分布的总体,6.4.2 中心极限定理,6.4.2 中心极限定理 抽样分布趋于正态分布的过程,6.4.2 中心极限定理,2.实际应用中,由于总体的分布未知,我们常要求n30。,注:,1.中心极限定理要求n充分大,那么多大叫充分大呢?这与总体的分布形状有关。总体偏离正态越远,则要求n越大。,3.大样本与小样本问题。在样本量固定的条件下进行的统计推断、问题分析,都称为小样本问题;而在样本量n的条件下进行的统计推断、问题分析则称

13、为大样本问题。一般统计学中的n30为大样本,n30为小样本只是一种经验说法。,例题讲解,【例6.4】,解:,解:,例题讲解,解:,例题讲解,【例6.5】,解:,例题讲解,解:,抽样分布与总体分布的关系,总体分布,抽样分布,大样本,小样本,任何样本,正态分布,非正态分布,正态分布,非正态分布,6.5 样本比例的抽样分布,1.总体(或样本)中具有某种特征的个体个数与全部个数之比,称为比例。 例如:不同性别的人与全部人数之比。,3.由二项分布的原理和渐近分布的理论可知,,所以样本比例的分布:,6.5 样本比例的抽样分布,期望与方差的线性运算与性质:,样本比例的例题,【例6.6】,解:,样本比例的例题,【例6.7】,解:,6.6.1 两个样本平均值之差的分布,1.,两个样本均值之差的例题,【例6.8】,解:,6.6.2 两个样本比例之差的分布,两个样本比例之差的例题,【例6.9】,解:,6.7.1 样本方差的分布,6.7.2 两个样本方差比的分布,【习题1】,解:,【习题2】,解:,【习题3】,解:,【习题4】,解:,

展开阅读全文
相关资源
正为您匹配相似的精品文档
相关搜索

最新文档


当前位置:首页 > 办公文档 > PPT模板库 > PPT素材/模板

电脑版 |金锄头文库版权所有
经营许可证:蜀ICP备13022795号 | 川公网安备 51140202000112号