第一基本概念与抽样分布优秀课件

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第四篇抽样和分布(药学)课件

第四篇抽样和分布(药学)课件
第四篇抽样和分布(药学)课 件
目 录
• 抽样的基本概念 • 分布的基本概念 • 抽样分布 • 药学中的抽样和分布
contents
01 抽样的基本概念
抽样的定义
抽样是从总体中选取一部分个体 进行观察或测量,以获得对总体
特性的代表性数据的过程。
抽样是一种统计学方法,用于估 计总体参数、检验假设或进行预
抽样分布是统计ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ中描述样本统计量的分布规律的重要概念。
抽样分布的性质
随机性
每次从总体中抽取的样本 统计量都是随机的,具有 不确定性。
稳定性
当样本量足够大时,样本 统计量将趋于稳定,表现 出一定的规律性。
近似性
当样本量有限时,样本统 计量的分布可能与理论分 布存在一定偏差。
抽样分布的应用
估计总体参数
分布的种 类
列举常见的分布类型
常见的分布类型包括正态分布、二项分布、泊松分布、指数分布等。这些分布各有特点,适用于不同 的情况和场景。了解各种分布的特点和应用范围,有助于更好地理解和应用统计学知识。
03 抽样分布
抽样分布的定义
抽样分布:描述样本统计量(如样本均值、样本中位数等)如何分散和变化的分布。 抽样分布描述了从总体中随机抽取不同样本时,样本统计量的可能取值及其概率。
测。
抽样方法的选择取决于研究目的、 总体规模、总体异质性和可操作 性等因素。
抽样的目的
01
02
03
降低研究成本
通过抽样,可以在较短时 间内收集到具有代表性的 数据,从而减少研究时间 和资源消耗。
提高研究效率
通过抽样,可以更准确地 估计总体参数,提高研究 的准确性和可靠性。
揭示总体规律
通过抽样,可以揭示总体 中隐藏的规律和趋势,为 决策提供科学依据。

《抽样和抽样分布》课件

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目录
• 抽样调查的基本概念 • 抽样分布的基础知识 • 抽样分布的原理 • 抽样误差的评估 • 实际应用中的抽样技术 • 案例分析
01
抽样调查的基本概念
抽样的定义和意义
定义
抽样是从总体中选取一部分个体 进行研究的方法。
意义
通过对部分个体的研究,推断出 总体的特征,以节省时间和资源 。
适用场景
当总体中存在周期性变化 或某种明显的模式时,系 统抽样能够提高样本的代 表性。
注意事项
要确保抽样的间隔与总体 中的变化模式相匹配,以 避免偏差。
分层抽样
分层抽样
注意事项
将总体分成若干层,然后从每层中随 机抽取一定数量的样本。
要确保分层依据合理,且层内样本的 抽取方法一致,以避免层间和层内的 偏差。
抽样误差的衡量指标
抽样平均误差
抽样平均误差是衡量抽样误差大小的指标,它反映了样本统 计量与总体参数之间的平均偏差。
抽样变异系数
抽样变异系数是衡量非系统抽样误差的指标,它反映了由于 随机性引起的样本统计量与总体参数之间的偏差程度。
05
实际应用中的抽样技术系统ຫໍສະໝຸດ 样010203
系统抽样
按照某种规则,每隔一定 数量的个体进行抽样,直 到达到所需的样本量。
步骤 1. 明确研究目的和要求。 2. 确定总体和样本规模。
抽样的原则和步骤
01 02 03
3. 选择合适的抽样方法。 4. 制定详细的抽样计划。
5. 实施抽样调查。
02
抽样分布的基础知识
总体和样本
1 2
3
总体
研究对象的全体集合。
样本

抽样与抽样分布.pptx

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参数估计也就是用样本统计量去估计总体的 参数。比如,用样本均值估计总体均值估计 总体均值,用样本方差估计总体方差,用样 本比例估计总体比例等。
用计来量估,计用总符体号参 数表的示统计量的名称,称为估
用来估计总体参数时计算出来的估计量的具 体数值,称为估计值
点估计与区间估计
参数估计的方法有点估计和区间估计 ◆(一)点估计
x 的分布形式与原有总体和样本容量n的大
小有关 .3 总体分布
.3 P ( x ) 抽样分布
.2
.2
.1
0 1
234
.1
0 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 x
= 2.5
σ2 =1.25
当总体服从正态分布N(μ, 2 )n时,样本均值的抽
样分布仍然是服从正态分布的,其均值仍为 μ , 方差为 ,即2 n样本均值的方差比原总体的方差 要小,而且样本容量n越大,方差越小。
点估计又称定值估计。它是用实际样本指标 数值代替总体指标数值,即总体平均数的点 估计值就是样本平均数,总体成数的点估计 值就是样本成数。这种估计不考虑是否有抽 样误差。
例如,对一批某种型号的电子元件10000只 进行耐用时间检查,随机抽取100只,测试的 平均耐用时间子元件的平均耐用时 间为1055小时,全部电子元件的合格率也是 91%。
.2
.1 0
1
234
现从总体中抽取n=2的简单随机样本,在重复抽样条件 下,共有42=16个样本。所有样本的结果为
所有可能的n = 2 的样本(共16个)
第一个
第二个观察值
观察值
1
2
3
4
1
1,1
1,2
1,3
1,4

《抽样与抽样分布》PPT课件

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通常对某个论题有强烈感觉的人,尤其是负面感觉, 比较会不嫌麻烦地去回应。
写信回应和电话回应,一定会导致高度偏差。
随机原则的实现
抽签法,是将总体中每个单位的编号写在外形 完全一致的签上,将其搅拌均匀,从中任意抽 选,签上的号码所对应的单位就是样本单位。
随机数表法:将总体中每个单位编上号码,然 后使用随机数表,查出所要抽取的调查单位。
案例
1936年美国总统选举的预测,民主党罗斯福VS 共和党兰登。《文摘》邮寄了1000万份调查表; 收回240万份,预测兰登获得57%的选票获胜。 而盖洛普(Gallup)研究所仅仅随机抽取了2000 多选民,预测罗斯福将得到54%的选票获胜。
选举结果是罗斯福获得62%的选票获胜。 此后,盖洛普研究所每年用1000~1500人的样
4 统计抽样与抽样分布
抽样的基本概念 抽样方法与误差 抽样分布的概念 样本均值的抽样分布 样本比率的抽识到通过样本推断 总体的科学性。
当总体元素非常多,或者检查具有破坏性时, 需要进行抽样。
抽样必定伴有某种程度的不确定性,需要用 概率来表示其可靠程度,这是推断统计的重 要特点。
两种有偏的抽样方法
方便抽样,在总体中选择最容易取得的个体。例如, 从每箱桔子中拿上面的几个检查,但它们可能无法 代表整箱桔子的情况。
自发性回应样本:是经由对某一诉求的回应而自然 形成的,会导致高度偏差。
两种有偏的抽样方法
自发性回应样本:例如,专栏作家Landers问读者: “如果可以重来一次,你还会要孩子吗?”她接到 1万份答复,其中70%说不要。难道70%的父母 都后悔了吗?
随机样本
与总体分布 特征相同
与总体分布 特征不同
总体
非随机样本
并非所有的抽样估计都按随机原则抽取样本, 也有非随机抽样。

统计学--抽样与抽样分布 ppt课件

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1 n
n i 1
xi ,
S2

1 n 1
n i 1
( xi

x )2

n
1
1

n i 1
xi 2

nx
2

,

S
1 n 1
n i 1
( xi

x)2 .
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11
抽样方法
ppt课件
12
概率抽样
(pro概b率ab抽il样ity也s叫am随机pl抽in样g),是指按随机原则抽取样本。
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14
简单随机抽样
(simple random sampling)
1. 从总体N个单位(元素)中随机地抽取n个单位作为 样本,使得总体中每一个元素都有相同的机会(概 率)被抽中
2. 抽取元素的具体方法有重复抽样和不重复抽样 3. 特点
简单、直观,在抽样框完整时,可直接从中抽取样本 用样本统计量对目标量进行估计比较方便
随机原则,就是排除主观意识的干扰,使总体每一个单位都有 一定的概率被抽选为样本单位,每个单位能否入选是随机的。
特点
能有效地避免主观选样带来的倾向性误差(系统偏差), 使样本资料能够用于估计和推断总体的数量特征,而且 这种估计和推断得以建立在概率论和数理统计的科学理 论之上
可以计算和控制抽样误差,说明估计的可靠程度。
(1) 样本均值 :
X

1 n
n i 1
Xi,
(2)
样本方差:
S2

1 n 1
n i 1
(Xi

X )2

1 n 1

概率论与数理统计基本概念及抽样分布PPT课件

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~
2 (n1 ),
2 2
~
2 (n2 ), 且它们相互独立,

2 1
2 2
~
2 (n1
n2 )
《概率统计》
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结束
4. 2分布的百分位点
对给定的α(0<α<1)
(1)称满足
P{ 2
2
(n)}
,即
f ( y)dy
x2 ( n)
的点为 2分布的上100α百分位点。
f(y)
(2)称满足
注:在研究中,往往关心每个个体的一个(或几个)数量指标和 该数量指标在总体中的分布情况. 这时,每个个体具有的数量 指标的全体就是总体.
或,总体:研究对象的某项数量指标的值的全体.
《概率统计》
某批 灯泡的 寿命
该批灯泡寿命的 全体就是总体
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结束
为推断总体分布及各种特征,按一定规则从总体中抽取若 干个体进行观察试验,以获得有关总体的信息,这一抽取过程 为 “抽样”.
( x)
(1)称满足条件 P{X>Xα} =α,
α

( x)dx
X
的点Xα为N(0,1)分布的上100α百分位点.
X1-α
0
由于 P{X X } 1 记 -Xα= X1-α
(2)称满足条件 P {| X | X }
2
2
的点 X 为N(0,1)分布的双侧100α百分位点.
X
2

E(X )
E(1 n
n i 1
Xi)
1 n
n i 1
E(Xi )
1 n
n
D(X ) D(1 n
n i1
Xi)

第五章数理统计的基本概念和抽样分布精品PPT课件

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n
pn(x1,x2, ,xn)
p(xi)
n
xi
en
i1
,
xi 0
i1
0,
其它
Байду номын сангаас
例2 设总 X服 体从两B(点 1,p)分 其 , 0 布 中 p1, (X1,X2, ,Xn)是来自总 ,求 体样 的 (X1本 ,X 样 2, 本 ,Xn)的分.布律
解 总体X的分布律为 P {X i} p i(1 p )1 i (i0,1)
设 x1,x2, ,xn是 相 应X于 1,X2,样 ,Xn 本 的 样,则 本称 f值 (x1,x2, ,xn)是f(X1,X2, ,Xn) 的 观.察 值
例1 设X1,X2,X3是来自N 总 (体 ,2)的一个 样本 ,其中 为已,知 2为未,判 知断下列各式
些是统,计 哪量 些不 ? 是
T1X1,
函数F(x)称为一个总体.
定义5.2
设X是 具 有 分F布 (x)函 的数 随 机,若 变X量 , X,, Xn是 具 有 同 一 F 分(x)布 、函 相数 互 独 立 的 随 机 变 ,则量称 X, X,, Xn为 从 总 X(或 体总 体
F(x))中 抽 取 的n容 的量 简为 单 随,机 简样 称 样本本 .
其 x 1 ,x 中 2 , ,x n 在{ 0 集 ,1 }中 合 .取值
三、统计量
由样本推断总体特征,需要对样本进行 “加工”,“提炼”.这就需要构造一些样本的 函 数1,它. 统把计样量本的中定所义含5的.3 信息集中起来.
设X1,X2,,Xn是来自X 总的体一个,样本 f(X1,X2,,Xn)是X1,X2,,Xn的函,若 数f中 不含未知, 则 参称 数 f(X1,X2,,Xn)是一个统 计量 .

抽样与抽样分布PPT-PPT精品文档

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特点:
(1)遵循随机原则; (2)推断被调查对象的总体特征; (3)计算推断的准确性与可靠性。 江西财经大学统计学院
1
统计学
所谓抽样
第三章
抽样和抽样分布
抽签 编号 摇号 随机数字表
75 18 26 53 86
90 85 89 64 97
96 18 48 81 06
91 63 57 95 12
江西财经大学统计学院
7
统计学
第三章
抽样和抽样分布
[例]10人年龄资料如下。N=10 n=3。 人: A B C D E F G H I J 年龄: 5 8 12 40 42 46 48 70 72 76 分类: N1=3 N2=4 N3=3 N=10 1=2.87 2=3.16 3=2.49 =8.52 n1=? n2=? n3=? n=3 1、等额分配:n1= n2= n3= 1 2、等比例分配:n1/N1= n2/N2= … = n/N ∵ n/N =0.3 ∴n1/N1=0.3 n1=0.3×N1=0.3 ×3= 0.9 3、最优分配: i/ =ni/Ni ∵ 1/ =2.87/8.52=0.34 ∴ n1/N1=0.34 n1=0.34×3 =1.02 江西财经大学统计学院 8 二、抽样误差的计算


Z x
2

t 概率度 抽样平均误差 x n
s替代 不知 ˆ替代 p P不知
江西财经大学统计学院
3
x x x tx x x x tx
统计学
第三章
抽样和抽样分布
[例]某公司出口一种名茶,规定每包规格重量不低于150g,现用
x x P { x } 1 F ( t ) x x x x P { x x } 1 F ( t ) x x x x

第四章抽样分布优品ppt

第四章抽样分布优品ppt

(1)总体X的概率分布
抽样分布(sampling distribution):根据所有可能的样本观察值计算出来的某一种统计量的观察值的概率分布。
单样本均值
的 抽样
第二节 单样本均值及双样本均值
分布
之差的抽样分布 公式
第三节 样本比率、比率之差以及方差的抽样分布
单样本均值

抽样
分布
公式
(二)
比率及方差的抽样分布
抽样分布(sampling distribution):研究当把 、S、P、
、 P1-P2这些来自于样本的统计量,重新当成随机变量时,它们的概率
分布属于哪种分布形式。
研究

、P1-P2等样本统计变量的概率分布形态,在已知分布形态下,按大概率法进行推断两个或多个总体μ、σ、P值有
无差异。
设随机变量X ~N(μ,σ2),X1、X2、X3、….
抽样分布(sampling distribution):根据所有可0能的样本观察值计算出来的某一种统计量的观察值的概率分布。 20 22.5 25 27.5 30 32.5 35 37.5 40
示例2:
P108-109 例4.1 从1、2、3、4四个数字中, 放回式抽样每次抽2个数字(n=2),计算 得到的均值与方差的分布。
第二户 (20,25) (25,25) (30,25) (35,25) (40,25) M=22.5 M=25 M=27.5 M=30 M=32.5
第三户
(20,30) (25,30) (30,30) (35,30) (40,30) M=25 M=27.5 M=30 M=32.5 M=35
第四户 (20,35) (25,35) (30,35) (35,35) (40,35) M=27.5 M=30 M=32.5 M=35 M=37.5
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(2). 经过一次抽样否, f(X1,X2,…,Xn)又是由样 本值(x1,x2,…,xn)确定的一个统计值。
2. 常用的统计量(样本矩)
(1). 定义 样本k-阶原点矩
Ak
1 n
ni1
Xik
它们均是随机变量
它反映了总体k 阶矩 的信息
样本k-阶中心矩
它反映了总体k 阶 中心矩的信息
Bk n 1 i n1(Xi X)k
10.随机性: X1,X2,…,Xn每个结果等可能被抽取。 20.代表性: X1,X2,…,Xn中每一个与所考察的总体
有相同的分布; 30.独立性: X1,X2,…,Xn是相互独立的随机变量,每
个样本值互不干扰。
由简单随机抽样得到的样本称为简单随机样 本,它可以用与总体独立同分布的n个随机变量 X1,X2,…,Xn表示.
样本是联系二者的桥梁
总体分布决定了样本取值的概率规律,也就是 样本取到样本值的规律,因而可以由样本值去推断 总体.
实际上,样本的分布与总体分布的关系如下
定理1. 若总体的分布函数为F(x),则其简单随 机样本的联合分布函数为
F ( x 1 , , x n ) F ( x 1 ) F ( x 2 ) F ( x n )
1. 定义 由样本值去推断总体情况,需要对样本值进行
“加工”,这就要构造一些样本的函数,它把样 本中所含的(某一方面)的信息集中起来. 设(X1,X2,…,Xn)为总体X的一个样本, f(X1,X2,…,Xn) 是一个不含任何有关总体分布未知参数的函数,称 为此总体的一个统计量,它是完全由样本决定的量.
从国产轿车中抽5辆 进行耗油量试验
样本容量为 5
样本是随机变量.
抽到哪5辆是随机的
容量为n的样本可以看作n维随机向量.
但是,一旦取定一组样本,得到的是n个具 体的数 (X1,X2,…,Xn),称为样本的一次观察值, 简称样本值 .
样本具有两重性:
10. 随机性 样本(X1,X2,…,Xn)本身是随机向量。
性质 2. 设 X 的 2k阶矩 2kE2X k存在,则
EkA k , DkA 2kn k 2

EA k En1 in1Xik
n1 in1 EXik
1
n
EXk
ni1
k
DA k Dn1 in1Xik
1 n2
n
DXik
i1
1 n22X kEkX 2
EX2k EXk 2
通常a用 k,bk,x,sn2表示相应统计值。
(2). 矩的性质
性质1. 设总 X的 k 体 阶矩,则 存在
由大数定 律可知
liP m X E X 1
n
n l iP m S n 2 D X 1
大样本条件下,一次抽样后样本均值、方差可 作为总体的均值、方差的近似。
一般地,抽样分为大样本和小样本问题。
事实上我们抽样后得到的资料都是具体的、 确定的值. 如我们从某班大学生中抽取10人测量 身高,得到10个数,它们是样本取到的值而不是 样本. 我们只能观察到随机变量取的值而见不到 随机变量.
总体(理论分布) ?
样本
样本值
统计是从手中已有的资料--样本值,去推断总 体的情况---总体分布F(x)的性质.
这样 总体就可以用一个随机变量及其分布来描述.
统计中,总体这个概念的要旨是:
总体就是一个随机变(向)量或其概率分布.
数理统计研究的内容: 总体相应随机变(向)量
的概率分布及数字特征.
2. 样本 (1). 抽样、样本、样本值
为推断总体分布及各种特征,按一定规则从 总体中抽取若干个体进行观察试验,以获得有关 总体的信息,这一抽取过程称为 “抽样”,所 抽取的部分个体称为样本. 样本中所包含的个体 数目称为样本容量.
统计量实际上也是一个随机变量,它是一个 随机向量的函数。
如 X ~N (,2)其 , , 中 未 . 知
X n1in1 Xi Bk n 1 i n1(Xi X)k 是统计量.
1n
ni1
Xi
2
1
2
n i1
X
2 i
不是统计量.
统计量的两重性
(1). 统计量f(X1,X2,…,Xn)本身是随机向量,他有 确定的概率分布-抽样分布。
n
F(xi )
i 1
P ( X 1 x 1 , , X n x n ) P ( X 1 x 1 ) P ( X n x n )
n
n
联合 f(x 1 , x n 密 ) f X i(度 x i) f(x i)
i 1 n
i 1
联合p 分 (x1, x 布 n) 律 p(xi)
i 1
二、统计量
20. 相对确定性 经过一次抽样否,样本(X1,X2,…,Xn)又是 一组确定的样本值(x1,x2,…,xn)。
由于抽样的目的是为了对总体进行统计推断, 为了使抽取的样本能很好地反映总体的信息, 必须考虑抽样方法.
(2). 简单随机样本
最常用的一种抽样方法叫作“简单随机抽 样”,它要求抽取的样本满足下面三点:
k=1,2,…
k=1时, A1称为样本均值
样本均值
X n1in1 Xi
它反映了总体 均值的信息
k=2时, B2称为样本方差
它反映了总体
样本方差 S2n 1 i n1(Xi X)2
方差的信息
修正 S n *2 方 n 1 1 差 i n 1(X i : X )2
更加常用简称为 样本方差
两者关 Sn *2 系 nn 1: Sn 2
数学定义: n个随机变量X1,X2,…,Xn独立同分 布(X与同分布),则称(X1,X2,…,Xn)来自总体X的容 量为n的简单随机样本,简称为样本.
简单随机样本是应用中最常见的情形,今后, 当说到“X1,X2,…,Xn是取自某总体的样本”时, 若不特别说明,就指简单随机样本.
3. 总体、样本、样本值的关系
第一基本概念与抽 样分布
然而在统计研究中,人们关心总体仅仅是关心 其每个个体的一项(或几项)数量指标和该数量指标 在总体中的分布情况. 这时,每个个体具有的数量 指标的全体就是总体.
某批 灯泡的寿命
国产轿车每公里 的耗油量
该批灯泡寿命的 全体就是总体
国产轿车每公里耗油 量的全体就是总体
由于每个个体的出现是随机的,所以相应 的数量指标的出现也带有随机性. 从而可以把 这种数量指标看作一个随机变量,因此随机变 量的分布就是该数量指标在总体中的分布.
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