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时间:2019-06-21
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1、关于总体平均数的推断统计样本平均数的抽样分布需考虑的问题:总体方差σ2是否已知;总体是否正态分布;样本为大样本还是小样本。样本平均数的抽样分布(σ2已知)总体方差σ2已知时若(X1,X2,…,Xn)是抽自总体X的一个容量为n的简单随机样本,则依据样本的所有可能观察值计算出的样本均值的分布,称为样本均值的抽样分布。样本均值的抽样分布(σ2已知)正态总体、σ2已知时设(X1,X2,…,Xn)是抽自正态分布总体X~N(μ,σ2)的一个容量为n的简单随机样本,则其样本均值也是一个正态分布随机变量,且有样本均值的抽样分布--正态总体、σ2已知时样本均值的抽样分布(σ2已知)非正态总体、σ2已知
2、时设总体X的均值μ和σ2,当样本容量趋向无穷大时,样本均值的抽样分布趋于正态分布,且样本均值的数学期望和方差分别为样本均值的抽样分布(σ2未知)正态总体、总体方差σ2未知时设(X1,X2,…,Xn)是抽自正态分布总体X~N(μ,σ2)的一个容量为n的简单随机样本,则有其中t分布t分布(t-distribution)是一连续型分布,其密度函数为:-∞<t<+∞t分布的数学期望和方差分别为:E(t)=0和D(t)=n/(n-2)t分布的特征t分布与正态分布的相似之处:t分布基线上的t值从-∞~+∞;从平均数等于0处,左侧t值为负,右侧t值为正;曲线以平均数处为最高点向两侧逐渐下降,尾部无限
3、延伸,永不与基线相接,呈单峰对称形。区别之处在于:t分布的形态随自由度(df=n-1)的变化呈一簇分布形态(即自由度不同的t分布形态也不同。自由度逐渐增大时,t分布逐渐接近正态分布。自由度自由度(degreeoffreedom)是指总体参数估计量中变量值独立自由变化的个数。例题从一零售商店全年的帐目中随机抽取25天的帐目,计算出这25天的平均零售额为780元,S为100元。若已知该店的日零售额服从正态分布,全年的平均日零售额为825元,问:随机抽取25天帐目,其平均零售额不到780元的概率是多少?样本均值的抽样分布(σ2未知)非正态总体、总体方差σ2未知时当总体为非正态分布时,若总体方
4、差未知,样本为大样本,可以利用t分布或正态分布近似求解;样本为小样本时无解。例题某总体总体均值为80,总体分布形式及方差未知。从该总体中抽取一容量为64的样本,得出S=2。问当n=64时,样本均值大于80.5的概率是多少?样本均值的抽样分布(小结)示意图总体均值的区间估计待估参数已知条件置信区间备注μX~N(μ,σ2),或非正态总体、大样本,σ2已知X~N(μ,σ2),或非正态总体、大样本,σ2未知自由度df=n-1例题某种零件的长度服从正态分布。已知总体标准差σ=1.5厘米。从总体中抽取200个零件组成样本,测得它们的平均长度为8.8厘米。试估计在95%置信水平下,全部零件平均长度的
5、置信区间。例题上例中,若已知该批零件共有2000件,抽样方式采用不放回抽样,求该批零件平均长度的置信水平为95%的置信区间。例题为了制订高中生体锻标准,某区教育局在该区高中生中随机抽取36名男生测验100米短跑成绩。结果这些男生的平均成绩为13.0秒,S为1.2秒。试估计在95%置信水平下,全区高中生100米跑的平均成绩。总体均值的假设检验已知条件假设检验统计量H0的拒绝域X~N(μ,σ2),或非正态总体、大样本,σ2已知H0:μ=μ0H1:μ≠μ0
6、Z
7、≥Zα/2H0:μ≥μ0H1:μ<μ0Z≤-ZαH0:μ≤μ0H1:μ>μ0Z≥ZαX~N(μ,σ2),或非正态总体、大样本,σ2未
8、知H0:μ=μ0H1:μ≠μ0自由度df=n-1
9、t
10、≥tα/2H0:μ≥μ0H1:μ<μ0t≤-tαH0:μ≤μ0H1:μ>μ0t≥tα双侧检验与单侧检验双侧检验(two-tailedtest,two-sidedtest):零假设为无显著差异的情况;左侧检验(left-tailedtest):零假设为大于等于的情况;右侧检验(right-tailedtest):零假设为小于等于的情况。例题某车间生产的铜丝的折断力服从正态分布,其平均折断力为570公斤,标准差为8公斤。现由于原料更换,虽然认为标准差不会有什么变化,但不知道平均折断力是否与原先一样。从新生产的铜丝中抽取16个样品,测得其
11、平均折断力为574公斤。问:能否认为平均折断力无显著变化?例题某区初三英语测验平均分数为65,该区某校25份试卷的平均分数和标准差分别为70和10。问该校初三英语平均分数与全区是否一样?例题某市调查大学生在家期间平均每天用于家务劳动的时间。某教授认为不超过2小时。随机抽取100名学生进行调查的结果为:平均时间1.8小时,方差1.69。问:调查结果是否支持该教授的看法?β错误的概率若真实的总体平均数μ<μ0,拒绝区域在左侧时β错误的概率β错误的概
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