概率论与数理统计第5章.ppt_第1页
概率论与数理统计第5章.ppt_第2页
概率论与数理统计第5章.ppt_第3页
概率论与数理统计第5章.ppt_第4页
概率论与数理统计第5章.ppt_第5页
已阅读5页,还剩44页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

第五章 数理统计的基础知识,数理统计的基本概念 常用统计分布 抽样分布,5.1 数理统计的基本概念,定义 统计学中称随机变量(或向量)X为总体, 并把随机变量(或向量)的分布称为总体分布.,一、总体与总体分布 在数理统计中,把所研究的对象的全体称为总体(母体)。通常指研究对象的某项数量指标,一般记为X。 如全体在校生的身高X,某批灯泡的寿命Y。把总体的每一个基本单位称为个体。 总体中的每一个个体是随机试验的一个观察值, 故它是某一随机变量 X的值,于是, 一个总体对应于一个随机变量X,对总体的研究就相当于对一个随机变量X的研究,X的分布就称为总体的分布函数, 今后将不区分总体与相应的随机变量, 并引入如下定义:,从本质上讲,总体就是所研究的随机变量或随机变量的分布。即一个具有确定概率分布的随机变量。,注(i) 有时个体的特性很难用数量指标直接描述, 但总可以将其数量化,如检验某学校全体学生的血型, 试验的结果有O型、A型、B型、AB型4种, 若分别以1,2,3,4依次记这4种血型,则试验的结果就可以用数量来表示了;,(ii) 总体的分布一般来说是未知的, 有时即使知道其分布的类型(如正态分布、二项分布等),但不知这些分布中所含的参数等(如 等).数理统计的任务就是根据总体中部分个体的数据资料对总体的未知分布进行统计推断.,二、样本与样本分布 从总体X中抽出若干个个体称为样本,一般记为(X1,X2,Xn)。n称为样本容量(或样本大小)。而对这n个个体的一次具体的观察结果(x1,x2,xn)是完全确定的一组数值,但它又随着每次抽样观察而改变。(x1,x2,xn)称为样本观察值。,如果样本(X1,X2,Xn)满足 (1)代表性:样本的每个分量Xi与总体X有相同的分布; (2)独立性: X1,X2,Xn是相互独立的随机变量, 则称样本(X1,X2,Xn)为简单随机样本。,1设总体X的分布为F(x),则样本(X1,X2,Xn)的联合分布为,2当总体X是离散型时,其分布律(离散总体密度)为,样本的联合分布律(离散样本密度)为,3当总体X是连续型时, Xf(x)(连续总体密度), 则样本的联合密度(连续样本密度)为,并称其为样本分布.,总体、样本、样本观察值的关系,总体,样本,样本观察值,?,理论分布,统计是从手中已有的资料样本观察值,去推断总体的情况总体分布。样本是联系两者的桥梁。总体分布决定了样本取值的概率规律,也就是样本取到样本观察值的规律,因而可以用样本观察值去推断总体。,例5.1 设,(X1,X2,Xn)为X的一个样本,,求(X1,X2,Xn)的密度。,解 (X1,X2,Xn)为X的一个样本,故,例5.2 设某电子产品的寿命X服从指数分布,密度函数,(X1,X2,Xn)为X的一个样本,求其密度函数。,解 因为(X1,X2,Xn)为X的一个样本,,例5.3 某商场每天客流量X服从参数为的泊松分布,求其样本(X1,X2,Xn)的联合分布律。 解,三、分组数据统计表与频率直方图,1、分组数据表,(1)组距:若样本值过多时,可将其分为若干组。分组的区 间长度一般取成相等,称区间的长度为组距。 (2)组频数:区间所含的样本值个数称为该区间的组频数。 (3)组频率:组频数与总的样本容量之比称为组频率。,2、频率直方图 它能够直观地反应出组频数的分布,通过观察或试验得到的样本值,一般是杂乱无章的,需要进行整理才能从总体上呈现其统计规律性. 分组数据统计表或频率直方图是两种常用整理方法.,四、经验分布函数,样本的直方图可以形象地描述总体的概率分布的大致形态,而经验分布函数则可以用来描述总体分布函数的大致形状。,定义2 设总体X的一个容量为n的样本的样本值 可按大小次序排列成,若 则不大于x的样本值的频率为k/n,因而函数,与事件 在n次独立重复试验中的频率是相同的,我们称Fn(x)为经验分布函数。,五、统计量,样本为由样本推断总体,要构造一些合适的统计量, 再由这些统计量来推断未知总体. 这里, 样本的统计量即为样本的函数. 广义地讲, 统计量可以是样本的任一函数, 但由于构造统计量的目的是为推断未知总体的分布,故在构造统计量时, 就不应包含总体的未知参数, 为此引入下列定义.,定义3 设X1,X2,Xn为总体X的一个样本, 称此样本的任一不含总体分布未知参数的函数为该样本的统计量.,如 , 未知,(X1,X2,Xn)为X的一个样本,均为统计量,若已知,2未知, (X1,X2,X5)为X的一个样本,不是统计量,均为统计量,注:当样本X1,X2,Xn未取一组具体样本值时,统计量用大写字母表示;当样本取一组具体样本值x1,x2,xn时,统计量用小写字母表示.,不是统计量,几个常用的统计量 样本均值,样本方差,样本标准差,样本k阶原点矩,样本k阶中心矩,注: 上述五种统计量可统称为矩统计量,简称为样本矩,它们都是样本的显函数,它们的观察值仍分别称为样本均值、样本方差、样本标准差、样本(k阶)原点矩、样本(k阶)中心矩,顺序统计量 将样本中的各分量按由小到大的次序排列成,则称 为样本的一组顺序统计量,X(i)称为样本的第i个顺序统计量. 特别地, 称X(1)与X(n)分别为样本极小值与样本极大值, 并称 为样本的极差.,5.2 常用统计分布,(一) 2分布 定义1 设X1,X2,Xn为取自总体N(0,1)的样本,称统计量,一、常用分布 2分布、 t 分布和F分布。,服从自由度为n的2分布,记为 。,n个相互独立的服从标准正态分布的随机变量的平方和服从2(n)。,这里, 自由度是指上式右端所包含的独立变量的个数.,5.2 常用统计分布,2分布的密度函数f(y)曲线,例5.4,(X1,X2,X3)为X的一个样本,求,的分布。,解 因为(X1,X2,X3)为X的一个样本,则,i=1,2,3,例5.5,(X1,X2,X6)为X的一个样本,求常数C使得CY服从2分布。,解 因为(X1,X2X6)为X的一个样本,XiN(0,1),i=1,26,则,所以,取常数C=1/3使得CY服从2(2)分布,性质1. 若X2(n),则E(X)=n,D(X)=2n 证明:,性质2.(分布可加性):若X2(n1),Y2(n2), X与Y独立,则X+Y2(n1+n2),2分布表及有关计算 (1)构成 P2(n)=,已知n, 可查表求得; (2)有关计算,称为上侧分位数,练习1. P(2(n)s)=1-p, 求s P(2(n) s)=1- P(2(n) s )=1-p P(2(n) s )=p,练习2. P(2(11)s)=0.05,求s 解:,练习3. P(ab) -1- P(2(n)a ),例5.6 总体XN(,2),(X1,X2,X16)为一个样本,求,解,1、定义 若XN(0, 1),Y2(n),X与Y独立,则,t(n)称为自由度为n的t分布。,(二) t分布,例5.7,(X1,X2,X3)为X的一个样本,求,的分布,i=1,2,3,解,t(n) 的概率密度为,2、基本性质: (1) f(t)关于t=0(纵轴)对称; (2) f(t)的极限为N(0,1)的密度函数,即,3、t分布表及有关计算 Tt(n) PT= ,t(n)分布的水平的上侧分位数,注:,t(n)分布的双侧分位数,其中 是标准正态分布的水平 上侧分位数。,例5.8 设随机变量X服从N(2,1),随机变量Y1 ,Y2 ,Y3, Y4均 服从N(0,4),且它们相互独立,令 求(1)T的分布,(三) F分布,1、定义 若X2(m),Y2(n) ,X,Y独立,则,称为第一自由度为m ,第二自由度为n的F分布,其概率密度为,例5.9 (X1,X2,X5)为取自正态总体X(0,2)的样本, 求统计量,的分布,解,2、 F分布表及有关计算 PF(m,n)= =F(m,n),F(m,n)分布的水平的上侧分位数,(2)FF(n1,n2),则,3. F分布的性质,5.3 抽样分布,证明,组合,故服从正态分布。,1、若,则,是n 个独立的正态随机变量的线性,统计量的分布为抽样分布.,2、设(X1,X2,Xn)是正态总体N(,2)的样本,则 (1),(2),(3),与S2独立,(4),例5.10 设 为X的一个样本,求: (1) 样本均值 的数学期望与方差; (2),解 (1)由于XN(21,22),样本容量n=25,所以 于是,=0.4514,例5.11 从正态总体 中抽取容量为10的样本X1,X10, 是样本的均值.若 未知, 计算概率,解:,=0.75,=1-0.25=0.75,例5.12.设X1, X2, X10是取自N(2, 16)的样本, 求a。 解:,例5.13 设X1, X2 , , X8 是取自N(1,9)的样本,求样本方差S2的期望与方差。 解:,3、设(X1,X2,Xn)是正态总体N(,2)的样本,则,证明 (X1,X2,Xn)是正态总体N(,2)的样本,则由分布定理1、2可知,且 与S2独立,所以由t分布的定义,可知,例5.14 设X1, X2, , X9 是取自N(0,9)的样本,求 解:,4、设 与 是两个相互独立的正态总体, 又设(X1,X2,Xn1)是X的样本,(Y1,Y2,Yn2)是Y的样本,且相互独立,S12,S22是样本方差,则 (1),例5.15 设两个总体X与Y都服从正态分布N(20,3). 今从总体X与Y中分别抽得容量为n1=10,n2=15的两个相互独立的样本, 求,解 由定理4(1), 知,例5.16 设总体X与Y相互独立且都服从正态分布N(30,32); X1,X20和Y1, Y25分别来自总体X和Y的样本, S12和S22分别是这两个样本的均值和方差. 求,解 因 由定理4(2),有,查表得 F0.025(24, 19)=2.45, 即 PF(24, 19)2.45=0.025,练习1:设X1, ,X10是取自N(0,0.32)的样本,求,2. 设总体XN(10,32),(X1,X2,X6)

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论