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高等教育出版社:《概率论与数理统计》课程教材教学资源(PPT课件讲稿)第六章 数理统计基础

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§1 数理统计中的几个概念 §2 数理统计中常用的三个分布 §3 一个正态总体下的统计量的分布 §4 两个正态总体下的统计量的分布
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第六章数理统计基础 与概率论一样数理统计也是研究大量 随机现象的统计规律的一门数学学科, 它以概率论为理论基础根据试验或观 察得到的数据,对研究对象的客观规律 性作出种种合理的估计和科学的推断 上或

第六章 数理统计基础 • 与概率论一样,数理统计也是研究大量 随机现象的统计规律的一门数学学科, 它以概率论为理论基础,根据试验或观 察得到的数据,对研究对象的客观规律 性作出种种合理的估计和科学的推断

§1数理统计中的几个概念 生811总体与个体 我们将研究对象的全体所构成的一个集合称为总 体或母体而把组成总体的每一单元成员称为个体 王为研生产的电子元件的使用命分布情 该厂生产的电子元件都是一个个体若总体中包含 上有限个个体,称为有限总体;若总体中包含无限个 王个体,称为无限总体 上或

§1 数理统计中的几个概念 §1.1 总体与个体 • 我们将研究对象的全体所构成的一个集合称为总 体或母体,而把组成总体的每一单元成员称为个体. •如为研究某厂生产的电子元件的使用寿命分布情 况,则总体为该厂生产的所有电子元件,而每一个 该厂生产的电子元件都是一个个体. 若总体中包含 有限个个体,称为有限总体;若总体中包含无限个 个体,称为无限总体

王 在数理统计中,我们将研究对象的某项数量指标的 值的全体称为总体,总体中的每个元素称为个体 比如,对电子元件我们主要关心的是其使用寿命 中而该厂生产的所有电子元件的使用寿命取值的全体 王,就构成了研究对象的全体,即总体,显然它是一 为方便起见,今后我们把总体与随机变量X等同 起来看,即总体就是某随机变量X可能取值的全体 它客观上存在一个分布,但我们对其分布一无所知 A,或部分未知,正因为如此,才有必要对总体进行 研究 上或

• 在数理统计中,我们将研究对象的某项数量指标的 值的全体称为总体,总体中的每个元素称为个体. • 比如,对电子元件我们主要关心的是其使用寿命. 而该厂生产的所有电子元件的使用寿命取值的全体 ,就构成了研究对象的全体,即总体,显然它是一 个随机变量,常用X表示. • 为方便起见,今后我们把总体与随机变量X等同 起来看,即总体就是某随机变量X可能取值的全体. 它客观上存在一个分布,但我们对其分布一无所知 ,或部分未知,正因为如此,才有必要对总体进行 研究

§12简单随机样本 ·对总体进行研究,首先需要获取总体的有关信息. 一般采用两种方法: 一是全面调查如人口普查,该方法常要消耗大量 A的人力、物力、财力有时甚至是不可能的,如测试 某厂生产的所有电子元件的使用寿命 是抽样调查抽样调査是按照一定的方法,从 牛总体X中抽取n个个体这是我们对总体掌握的信息 上数理统计就是要利用这一信息,对总体进行分析、 估计、推断因此,要求抽取的这n个个体应具有很 好的代表性 上或

§1.2 简单随机样本 • 对总体进行研究,首先需要获取总体的有关信息. 一般采用两种方法: • 一是全面调查.如人口普查,该方法常要消耗大量 的人力、物力、财力.有时甚至是不可能的,如测试 某厂生产的所有电子元件的使用寿命. • 二是抽样调查. 抽样调查是按照一定的方法,从 总体X中抽取n个个体.这是我们对总体掌握的信息. 数理统计就是要利用这一信息,对总体进行分析、 估计、推断.因此,要求抽取的这n个个体应具有很 好的代表性

王·按机会均等的原则随机地从客观存在的总体 中抽取 些个体进行观察或测试的过程称为随 机抽样从总体中抽出的部分个体,叫做总体的 个样本 从总体中抽取样本时,不仅要求每一个个体被抽 到的机会均等同时还要求每次的抽取是独立的 即每次抽样的结果不影响其他各次的抽样结果 同时也不受其他各次抽样结果的影响这种抽样 方法称为简单随机抽样由简单随机抽样得到的 样本叫做简单随机样本往后如不作特别说明提 到“样本”总是指简单随机样本 上或

• 按机会均等的原则随机地从客观存在的总体 中抽取一些个体进行观察或测试的过程称为随 机抽样.从总体中抽出的部分个体,叫做总体的一 个样本. • 从总体中抽取样本时,不仅要求每一个个体被抽 到的机会均等,同时还要求每次的抽取是独立的, 即每次抽样的结果不影响其他各次的抽样结果, 同时也不受其他各次抽样结果的影响.这种抽样 方法称为简单随机抽样.由简单随机抽样得到的 样本叫做简单随机样本.往后如不作特别说明,提 到“样本”总是指简单随机样本

·从总体X中抽取一个个体就是对随机变量Ⅹ进行 次试验抽取n个个体就是对随机变量X进行n次 试验分别记为X,Ⅹ2,Xn则样本就是n维随机变 王量(xX2=x在一次抽样以后(XXx)就 有了一组确定的值x,x2x称为样本观测值样 本观测值(x,x2,x)可以看着一个随机试验的 个结果,它的一切可能结果的全体构成一个样本空 王间称为子样空间 简单随机样本具有以下两条重要性质 (1)X1,X2…,Xn间相互独立; (2)X1,X2,Xn与总体具有相同分布. 上或

• 从总体X中抽取一个个体,就是对随机变量X进行 一次试验.抽取n个个体就是对随机变量X进行n次 试验,分别记为X1 ,X2 ,…,Xn .则样本就是n维随机变 量(X1 ,X2 ,…,Xn ).在一次抽样以后, (X1 ,X2 ,…,Xn )就 有了一组确定的值(x1 ,x2 ,…,xn ),称为样本观测值.样 本观测值(x1 ,x2 ,…,xn )可以看着一个随机试验的一 个结果,它的一切可能结果的全体构成一个样本空 间,称为子样空间. 简单随机样本具有以下两条重要性质: (1) X X ,Xn , , , 1 2  间相互独立; (2) X X ,Xn , , , 1 2  与总体具有相同分布

王 ·定义:设X是具有分布函数F(x)的随机变量,若 X,X2,,Xn是具有同一分布函数F(x)的相互独立的 随机变量,则称(X1X2X为从分布函数(或总体 ArF(x)、或总体X)得到的容量为n的简单随机样本简 称样本它们的观察值(X)称为样本值,又称 为X的n个独立的观察值 A·若(X1X2Xn)为X的一个样本,则(X1X2,Xn) 的联合分布函数为 x2xy,x)=∏F(x) i=1 若X具有概率密度p(x),则(X12X2…,Xn)的联合概 率密度函数为 p(x2x2…x)=p(x) 上或

=  = n i n i F x x x F x 1 1 2 ( , ,..., ) ( ) =  = n i n i p x x x p x 1 1 2 ( , ,..., ) ( ) • 定义:设X是具有分布函数F(x)的随机变量,若 X1 ,X2 ,…,Xn是具有同一分布函数F(x)的相互独立的 随机变量,则称(X1 ,X2 ,…,Xn ) 为从分布函数(或总体 F(x) 、或总体X)得到的容量为n的简单随机样本,简 称样本.它们的观察值(x1 ,x2 ,…,xn )称为样本值,又称 为X的n个独立的观察值. • 若(X1 ,X2 ,…,Xn ) 为X的一个样本,则(X1 ,X2 ,…,Xn ) 的联合分布函数为 • 若X具有概率密度p(x),则(X1 ,X2 ,…,Xn )的联合概 率密度函数为

总体、样本、样本观察值的关系 总体 理论分布 样本 样本观察值 统计是从手中已有的资料样本观察值,去推断 平总体的情况总体分布。样本是联系两者的桥梁 中。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 上或

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

§13统计量 定义:设(X1X2,Xn)是来自总体X的一个样 本f(X1,X2Xn)是关于X1,X2,,Xn的一个连续函数 且X1x2,,X)不含有任何未知参数则称 王xx2X)是样本(X1x2xn)的一个统计量 设(x1x2xn)是相应于样本(X1X2,Xn)的样 王本值则x2A)称是X1x2x的观察值 上或

§1.3 统计量 • 定义:设(X1 ,X2 ,…,Xn )是来自总体X的一个样 本,f(X1 ,X2 ,…,Xn )是关于X1 ,X2 ,…,Xn的一个连续函数 且f(X1 ,X2 ,…,Xn )中不含有任何未知参数,则称 f(X1 ,X2 ,…,Xn )是样本(X1 ,X2 ,…,Xn )的一个统计量. • 设(x1 ,x2 ,…,xn )是相应于样本(X1 ,X2 ,…,Xn )的样 本值,则f(x1 ,x2 ,…,xn )称是f(X1 ,X2 ,…,Xn )的观察值

王§13常用的统计量 设(X1,X2,,Xn)是来自总体X的一个样本,则 样本均值:x=>x 样本方差 S2=-,2(X-x)2 n-11=1 牛样本标准差S=∑(x-x 样阶原点矩:4=1∑xk=12 样本阶中心矩:B=∑(X-X)k=12 上或

§1.3 常用的统计量 = = n i Xi n X 1 1 样本均值: • 设(X1 ,X2 ,…,Xn )是来自总体X的一个样本,则 = − − = n i Xi X n S 1 2 ( ) 1 1 样本标准差: = − − = n i Xi X n S 1 2 2 ( ) 1 1 样本方差: 1,2,... 1 : 1 =  = = X k n k A n i k 样本 阶原点矩 k i ( ) 1,2,... 1 : 1 =  − = = X X k n k B n i k 样本 阶中心矩 k i

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