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上饶师范学院:《概率论与数理统计》课程教学资源(电子教案)第五章 数理统计的基本概念 5.3 次序统计量及其分布

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§5.3次序统计量及其分布 次序统计量在近代统计推断中起着重要的作用,这是由于次序统计量有一些性质不依 赖于母体的分布并且计算量很小,使用起来较方便。因此在质量管理、可靠性等方面得到厂 泛的应用,现在我们在本节中扼要地介绍有关次序统计量的内容。 设51,52,…,5n是取自分布函数为F(x)的母体5的一个子样,X1,X2,…, Xn表示这子样的一组观测值。这些观测值,由小到大的排列用X),X(2),…,X(m) 表示,即X0)≤X(2)≤…≤X(),若其中有两个分量X,与X2相等,它们先后次序 的安排是可以任意的。 定义5.3第1个次序统计量50是上述子样51,52,,5m这样的一个 的一个函数,不论子样51,52,…,5m取得怎样一组观测值X1,X2,…,Xm, 它总是取其中的x)为观测值。 显然,对于容量为n的子样可以得到n个次序统计量5)≤5(2)≤·≤ 5(,其中5)称做最小次序统计量,写(m)称做最大次序统计量。 如果51,52,,5m是来自同一母体的个相互独立随机变量,那么次序统 计量5,52,,5n是否也相互独立呢?这可以从下述例子中看出(例略)。 定理5.5设母体5有密度函数fx>0,a≤x≤,并且51,52,,5n为 取自这母体的一个子样,则第1个次序统计量的密度函数为 g,=-nm-F(rIl-Fo产f0a≤ysb 0,其他 (5.24) 例5.3设母体5有密度函数 [2x,0)

§5.3 次序统计量及其分布 次序统计量在近代统计推断中起着重要的作用,这是由于次序统计量有一些性质不依 赖于母体的分布并且计算量很小,使用起来较方便。因此在质量管理、可靠性等方面得到广 泛的应用,现在我们在本节中扼要地介绍有关次序统计量的内容。gjzsj 设  1 , 2 ,…,  n 是取自分布函数为 F(x)的母体  的一个子样,x 1 ,x 2 ,… , x n 表示这子样的一组观测值。这些观测值,由小到大的排列用 x (1) ,x (2) ,… ,x (n) 表示,即 x (1) ≤x (2) ≤… ≤x (n) ,若其中有两个分量 x 1 与 x 2 相等,它们先后次序 的安排是可以任意的。 定义 5.3 第 i 个次序统计量  (i) 是上述子样  1 ,  2 ,…,  n 这样的一个 的一个函数,不论子样  1 , 2 ,…,  n 取得怎样一组观测值 x 1 ,x 2 ,… ,x n , 它总是取其中的 x (i) 为观测值。 显然,对于容量为 n 的子样可以得到 n 个次序统计量  (1) ≤  (2) ≤… ≤  (n) ,其中  (1) 称做最小次序统计量, (n) 称做最大次序统计量。 如果  1 ,  2 ,…,  n 是来自同一母体的 n 个相互独立随机变量,那么次序统 计量  1 ,  2 ,…,  n 是否也相互独立呢?这可以从下述例子中看出(例略)。 定理 5.5 设母体  有密度函数 f(x)>0,a≤x≤b,并且  1 , 2 ,…,  n 为 取自这母体的一个子样,则第 i 个次序统计量的密度函数为 g i (y)=      −   − − − − 0,其他 [ ( ) ][1 ( )] ( ), ( 1)!( )! ! 1 F y F y f y a y b i n i n i n i (5.24) 例5.3 设母体  有密度函数      = 0,其他 2 ,0 1 ( ) x x f x 并且  (1)   (2)   (3)   (4) 为从  取出的容量为 4 的子样的次序统计量。求  (3) 的密度函数 ( ) 3 g x 和分布函数 ( ) 3 G x ,并且计算概率 ) 2 1 ( P  (3) 

解母体的分布函数为 「0,x≤0 F(x)={x2,0)1-G,(匀 =1-()[4-3(分)1 243 256 系1最大次序统计量5)的密度函数为 g.=mFC明f0a0,a≤x≤b。并且51,52,…,5m是

解 母体  的分布函数为          = 1, 1 ,0 1 0, 0 ( ) 2 x x x x F x 由公式(5.24)得出  (3) 的密度函数 g 3 (y)= [ ( )] [1 ( )] ( ) 2!(4 3) 4! 2 4 3 F y F y f y − − − = [ y ] [1 y ]2y 2! 4! 2 2 2 − =24y 2 (1-y 2 ) 对于 y 的其他值 g 3 (y)=0。分布函数为 ( ) 3 G y =          1, 1 ,0 1 0, 0 6 y y y y 而概率 P(  (3) > 2 1 )=1- ) 2 1 ( G3 =1-( 2 1 ) 6 [4-3( 2 1 ) 2 ] = 256 243 系 1 最大次序统计量  (n) 的密度函数为 g n (y)=      − 0,其他 [ ( )] ( ), 1 n F y f y a y b n (5.25) 系 2 最小次序统计量  (1) 的密度函数为 g 1 (y)=      − 0,其他 [ ( )] ( ), 1 n F y f y a y b n (5.26) 这两个系的证明是明显的,这是不叙述了。 下面我们同样以连续型母体分布为例考虑任何两个次序统计量  (i) 0,a≤x≤b。并且  1 , 2 ,…,  n 是

取自这一母体的一个子样,则其任意两个次序统计量的5)<5)的联合分布密度函数为 B.,)--FG(-F (5.27) 在实际问题中有时要用到一些次序统计量的函数,例如:(1)在第九章的质量管理 节中就要用到子样极差R=5()-5),即最大与最小次序统计量之差:(2)子样中位数 包是一个带用的福数若,是奇说定义它为气学:者:是得数,定文它为经当 2 要推导次序统计量的函数的分布,原则上并不难,只要运用以前学过的方法和定理就 可以了,但要算出具体数值可不是一件容易的事,下面我们简略地提一下次序统计量的分布 问题。设母体5具有分布函数F(x),若F(ap)=心:fx)k=p,0<p<1,则称ap为5 的p一分位数。设5<5(2)<<5(m)为取自这母体的子样的次序统计量。若 k=即]+1,则称次序统计量5(k,为子样的p一分位数。由于在实际应用中,某些母体的 次序统计量分布的计算十分繁重,所以还需要知道子样分位数当容量→0时的极限分布。 为此,我们在这里不加证明地引入下列定理。 定理5.7设母体5具有密度函数f(x),8p(0<p<1)为其p-分位数,若fx) 在点xap处连续且大于零,则次序统计量5p渐近地服从正态分布 1 p(1-p) Nap'a,)n (5.28) 显然,当n→西时,5mw=5)依概率收敛于ap

取自这一母体的一个子样,则其任意两个次序统计量的  (i) <  ( j) 的联合分布密度函数为 g i j (y,z)=         −   − − − − − − − − − 0,其他 [1 ( )] ( ) ( ), [ ( ) ][ ( ) ( )] ( 1)!( )!( )! ! 1 1 F z f y f z a y b F y F z F y i j i i n j n n j i j i (5.27) 在实际问题中有时要用到一些次序统计量的函数,例如:(1)在第九章的质量管理一 节中就要用到子样极差 R n =  (n) -  (1) ,即最大与最小次序统计量之差;(2)子样中位数 也是一个常用的函数。若 n 是奇数,定义它为 ) 2 1 (  n+ ;若 n 是偶数,定义它为 2 ) 2 2 ) ( 2 (  n +  n+ 要推导次序统计量的函数的分布,原则上并不难,只要运用以前学过的方法和定理就 可以了,但要算出具体数值可不是一件容易的事,下面我们简略地提一下次序统计量的分布 问题。设母体  具有分布函数 F(x),若 F(a p )= − ap f (x)dx =p,0<p<1,则称 a p 为  的 p―分位数。设  (1)   (2)  …   (n) 为取自这母体的子样的次序统计量。若 k=[np]+1,则称次序统计量  (k ) 为子样的 p―分位数。由于在实际应用中,某些母体的 次序统计量分布的计算十分繁重,所以还需要知道子样分位数当容量 n →  时的极限分布。 为此,我们在这里不加证明地引入下列定理。 定理 5.7 设母体  具有密度函数 f (x) ,a p (0<p<1)为其 p―分位数,若 f (x) 在点 x= a p 处连续且大于零,则次序统计量  ([np]+1) 渐近地服从正态分布 N(a p , n p p f ap (1 ) ( ) 1 2 − ) (5.28) 显然,当 n →  时,  ([np]+1) =  (k ) 依概率收敛于 a p

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