6-3正态总体样本均值和样本方差的分布

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正态分布 概率密度函数 均值方差

正态分布 概率密度函数 均值方差

一、概述在统计学和概率论中,正态分布是一种非常重要的连续概率分布。

它是由高斯-欧拉二人独立发现的,因此也称为高斯分布。

正态分布在实际的统计建模和研究中被广泛应用,因为许多自然现象都呈现出它的特征。

本文将从正态分布的定义、概率密度函数、期望和方差等方面进行介绍。

二、正态分布的定义在概率论中,如果一个随机变量X服从数学期望为μ、标准差为σ的正态分布,记为X∼N(μ,σ^2),其概率密度函数为:f(x) = (1/(σ√(2π))) * e^(-(x-μ)^2/(2σ^2))其中,e是自然对数的底数,μ是分布的均值,σ^2是方差,π是圆周率。

正态分布的概率密度函数是一个关于x的对称函数,其图形呈钟型,中心在μ处,标准差σ决定了钟型曲线的宽窄。

三、概率密度函数正态分布的概率密度函数f(x)描述了随机变量X落在某个区间内的概率。

根据正态分布的性质,有以下几点需要注意:1. 当x=μ时,概率密度函数取得最大值,即为峰值;2. 随着x与μ的距离增加,概率密度函数逐渐减小,但是永远不会降至0,而是趋近于0;3. 当x向正负无穷方向延伸时,概率密度函数趋近于0。

四、均值和方差在正态分布中,均值μ决定了钟型曲线的中心位置,而标准差σ则决定了钟型曲线的宽度。

均值和方差是描述正态分布中心位置和数据分散程度的重要统计量。

1. 均值:均值μ是正态分布曲线的中心点,也是正态分布的位置参数。

均值的大小决定了曲线的对称中心和数据的聚集程度。

当μ增大时,钟型曲线向右平移;当μ减小时,钟型曲线向左平移。

2. 方差:方差σ^2是数据分散程度的度量,它决定了钟型曲线的宽窄。

方差越大,曲线越宽;方差越小,曲线越窄。

方差的平方根称为标准差σ,是用来度量数据波动的一个指标。

五、正态分布的性质正态分布具有许多重要的性质,使其在实际应用中得到广泛的运用。

1. 正态分布的曲线呈钟型,左右对称,且在均值处取得最大值。

2. 由于正态分布曲线的特殊形状,负无穷到正无穷的全区间内,其概率密度函数的面积等于1。

《概率与数理统计》第06章 - 样本及抽样分布

《概率与数理统计》第06章 - 样本及抽样分布

(3)g( x1, x2 ,L xn )是统计量g(X1, X2 ,L Xn )的观察值
几个常见统计量
样本平均值
X
1 n
n i 1
Xi
它反映了 总体均值 的信息
样本方差
S 2
1 n1
n i 1
(Xi
X )2
它反映了总体 方差的信息
n
1
1
n
X
2 i
i 1
nX
2
样本标准差
S
1 n
n
1
(
i 1
X
i
是来自总体的一个样本,则
(1) E( X ) E( X ) ,
(2) D( X ) D( X ) 2 n ,
n
(3) E(S 2 ) D( X ) 2
矩估计法的 理论根据
若总体X的k阶矩E( X k ) k存在,则
(4) Ak
1 n
n i 1
Xik
p k
k 1, 2,L .
(3)证明:E(S2 )
定义 设X1 , X2 ,L , Xn是来自总体X的一个样本, g( X1 , X 2 ,L , X n )是X1 , X 2 ,L , X n的函数,若g 中不含未知参数,则g( X1 , X 2 ,L , X n )称是一 个统计量.
请注意 :
(1)X1, X2 ,L
X
是样本,也是随机变量
n
(2)统计量是随机变量的函数,故也是随机变量
1
e
(
xi 2
2
)2
2
n
( xi )2
1
e i1 2 2
n
2
第二节
抽样分布

6-3正态总体样本均值和样本方差的分布

6-3正态总体样本均值和样本方差的分布
12
2 ( 2 ) 1 2 0 , 9 7 72 1 【注】 D(X Y ) D(X ) D(Y ) 3 3 1 .
20 30 4
0.. 9 5 4 4
•7
§3 正态总体样本均值和样本方差的分布
(本节为第七章和第八章的基础)
内容: 单正态总体样本均值和样本方差的分布(重点讲授) 双正态总体样本均值和样本方差的分布(简单介绍)
•1
一、单正态总体样本均值和样本方差的分布
定理 3.1 设 (X1, X2,L , Xn ) 为来自总体 X ~ N (, 2 ) 的
1) .
•6
例 3.3 从总体 X ~ N(1,3) 中分别抽取容量为 20, 30 的两个 独立样本,求其样本均值差的绝对值小于1的概率.
解 设 两个 样本均 值分 别为 X 和 Y , 由定 理 3.2⑴ ,可 得 X Y ~ N(0, 1) ,所以
4 P{ X Y 1} P{ X Y 2}
Xi
,样本方差为 S12
1 n1 1
n1 i1
(Xi
X )2

(Y1,Y2 ,L
,Yn2 ) 为来自总体Y
~
N
(2
,
2 2
)
的一个样本,样本均
值为Y
1 n2
n2
Yi ,样本方差为 S22
i 1
1 n2 1
n2 i1
(Yi
Y )2
,且
X1, X 2 ,L , X n1 与 Y1,Y2 ,L ,Yn2 相互独立.则
例 3.1 设 (X1, X2,L , X9 ) 为来自总体 X ~ N (, 2 ) 的一个 样本,求 P{0.4656 X 0.9655}.
S

概率论与数理统计A第6章

概率论与数理统计A第6章

几个常见统计量
样本平均值
样本方差
它反映了总体 方差的信息
X
1 n
n i1
Xi
它反映了 总体均值 的信息
S2n11in1(Xi X)2
n1 1i n1Xi2nX2
样本标准差 S n1 1i n1(Xi X)2
样本k阶原点矩
Ak
1 n
n i1
Xik
k=1,2,…
样本k阶中心矩
Mk
1 n n i1
(1)
(n1)S2
2
~2(n1)
(2) X与S2独立 .
n取不同值时 (n 1)S 2
2
的分布
推论1 (样本均值的分布)
设X1,X2,…,Xn是取自正态总体 N(,2)
的样本, X和S2 分别为样本均值和样本方差,
则有
X ~t(n1)
Sn
证由定 1、 2理 t,分布的定义可得
X~N(0,1), n
X ~ N(,2) n
即 X~N(0,1) n
X ~ N(,2) X ~ N(0,1) n n
请注意 : 在已知总体,2时, 可用本定理计算样 本均值X.
n取不同值时样本
均值 X 的分布
定理 5 (样本方差的分布)
设X1,X2,…,Xn是来自正态总体 N(,2)的样本,
X和S2分别为样本均值和样本方差, 则有
的 点 t ( n ) 为 t ( n ) 分 布 的 上 分 位 数 。 如 图 所 示 .
t ( n )
t分布的上分位点的性质: t1(n)t(n)
t分 布 的 左 侧 分 位 点 t(n)可 查 表 求 得 , 例 t0.975(15)6.262.
当n45时,对于常 的 用值 的,可用正态近

样本均值的方差

样本均值的方差

样本均值的方差引言:在统计学中,方差是衡量数据集分散程度的重要指标之一。

它能够告诉我们样本中的数据点相对于样本均值的偏差程度。

本文将讨论样本均值的方差以及其在统计分析中的应用。

1. 方差的定义和计算方法:方差是用来描述一组数据点与其均值之间差异的测度。

在统计学中,有两种方差的计算方法:总体方差和样本方差。

- 总体方差:总体方差是在对整个总体进行测量时所得到的方差。

它用总体参数的平方差来衡量总体数据的分散程度。

总体方差的计算方法是将每个数据点与总体均值之差的平方求和,然后除以总体数据点的个数。

- 样本方差:样本方差用于根据一部分数据估计整个总体的方差。

它是将每个数据点与样本均值之差的平方求和,然后除以样本数据点的个数减1来计算的。

样本方差的计算方法与总体方差类似,但是由于样本中的自由度减少了1,所以对于样本数据而言,样本方差会有所偏高。

2. 样本均值的方差的意义:样本均值的方差是对样本数据的分散程度进行量化的指标。

它可以告诉我们样本中数据点相对于样本均值的偏离程度,有助于我们了解样本的可靠性和稳定性。

较小的方差表示样本中的数据点相对于样本均值较为接近,反之则表示数据点的离散程度较大。

3. 样本均值的方差与总体方差之间的关系:样本均值的方差与总体方差之间存在一定的关系。

当我们通过样本均值的方差来估计总体方差时,由于样本的自由度减少了1,所以样本均值的方差会偏高一些。

但是,随着样本量的增大,样本均值的方差与总体方差之间的差距将逐渐减小。

4. 样本均值的方差的应用:样本均值的方差在统计分析中有着广泛的应用:- 推断统计:通过样本均值的方差估计总体的方差,进而进行推断统计分析,如假设检验和置信区间估计。

- 质量控制:样本均值的方差可以用来判断生产过程中数据的变异情况,进而进行质量控制和改进。

- 建模和预测:在建立统计模型和进行预测时,样本均值的方差是对数据的变异性进行衡量的重要指标。

- 实验设计:在进行实验设计时,样本均值的方差可以用来评估实验结果的重复性和可靠性。

统计学第六版贾俊平

统计学第六版贾俊平

6 -3
统计学(第6版)
6. 1 统计量
6. 1 统计量
6.1.1 统计量的概念
统计量是样本的函数,它不依赖于任何未知参 数; 根据不同的研究目的,可构造不同的统计量; 利用构造的统计量,用样本性质推断总体的性 质; 统计量是统计推断的基础,在统计学中占据着 非常重要的地位。
6 -5
统计学(第6版)
6 - 17
n=1
n=4 n=10
当自由度增加时, 卡方分布的概率 密度曲线趋于对
n=20
称。当n趋于无
穷大时,卡方分
布的极限分布就
2 是正态分布。
不同容量样本的卡方分布
统计学(第6版)
6.3 由正态分布得到的几个重要分布
2分 布 的 性 质 1 . 数学期望为:2E)( n 2 . 方差为:D2() 2 n 3 .2分布的可加性,即12若~ 2( n 1 ),22 ~ 2( n 2 ) , 且独立,则
(1)抽检的100个元件中有3个不合格; (2)抽检的100个元件中前3个不合格;
100
在产品检验中,二项分布的统计量T X i是不合格
品率p的充分统计量。
i 1
6 - 11
统计学(第6版)
6. 2 关于分布的几个概念
6. 2 关于分布的几个概念
6.2.1 抽样分布
近代统计学的创始人之一,英国统计学家费希尔曾把 抽样分布、参数估计和假设检验看作统计推断的三个 中心内容。
6.2.2 渐近分布
当n无限增大时,统计量T(X1,X2,…Xn)的极限 分布常称为统计量的渐近分布; 第4节中的中心极限定理揭示的就是样本均值的 渐近分布; 不少重要的统计方法就是基于渐近分布提出的。
6 - 14

概率论与数理统计第6章

概率论与数理统计第6章

以分组区间为底,以
Yj
Wj X j1 X j
Wj 5
为高
作频率直方图
23
从频率直方图可看到:靠近两个极端的数据出现比 较少,而中间附近的数据比较多,即中间大两头小的分 布趋势,——随机变量分布状况的最粗略的信息。
在频率直方图中, 每个矩形面积恰好等于样本值 落在该矩形对应的分组区间内的频率,即
S j
Wj X j1
Xj
X j1 X j
Wj
频率直方图中的小矩形的面积近似地反映了样本数
据落在某个区间内的可能性大小,故它可近似描述X的
分布状况。
24
12
第二.计算样本特征数
1.反映集中趋势的特征数:样本均值、中位数、众数等 样本均值MEAN 中位数MEDIAN 众数
X 90.3
91
91, 94
代表性——即子样( X1, X2 ,
,
X
)的每个分量
n
X

i
总体 X 具有相同的概率分布。
独立性——即 X1, X2, , Xn 是相互独立的随机变量。
满足上述两点要求的子样称为简单随机子样.获得简 单随机子样的抽样方法叫简单随机抽样.
从简单随机子样的含义可知,样本 X1, X2 , , Xn 是来自总体 X、与总体 X具有相同分布的随机变量.
2分布 t 分布 数理统计的三大分布(都是连续型). F分布 它们都与正态分布有密切的联系.
在本章中特别要求掌握对正态分布、 2分布、 t分布、F分布的一些结论的熟练运用. 它们
是后面各章的基础.
31
一、 2分布
定义 设总体 X ~ N 0,1 , X1, X2,..., Xn 是 X

概率论与数理统计:6-3样本均值与样本方差的分布

概率论与数理统计:6-3样本均值与样本方差的分布
是X的一个简单随机样本,试确定统计量
n
m Xi
T
i 1
的概率分布。
nm
n
X
2 i
i n 1

由题设可知:X1
,
X
2
,
X
相互独立,且
nm
Xi N 0, 2 ,i 1, 2, , n m.
n
n
Xi

Xi ~ N (0, n 2 ),
i 1

i1 ~ N (0,1).
n

nm
i n 1
基本定理
定理 设随机变量X1, X 2 , , X n 相互独立,且
Xi ~ N ( i , i2 ) (i 1, 2, , n)
则它们的任一确定的线性函数
n
n
n
ci Xi ~ N ( cii ,
ci2
2 i
).
i 1
i 1
i 1
其中c1, c2 , , cn为不全为零的常数.
一、单个正态总体的抽样分布
第6.3节 样本均值与样本方差的分布
一、基本定理 二、例题
三、小结
既然统计量是依赖于样本的,而后者又是随 机变量,故统计量也是随机变量,因而就有一定的 分布.称这个分布为“抽样分布”.也即抽样分布就 是统计量的分布
抽样分布
精确抽样分布
渐近分布
(小样本问题中使用) (大样本问题中使用)
这一节, 我们来讨论正态总体的抽样分布.
例4 设 X ~ N 1, 12 , X1, X2,......Xn 是X 的一个样本
Y ~ N
2
,
2 2
, Y1,Y2,......Yn 是 Y的一个样本。

两种不同抽样方式下样本均值的数学期望和方差的比较

两种不同抽样方式下样本均值的数学期望和方差的比较

E )E1 = 毫() ( : ( = - )1E = ( i E ) , 砉
但 ,差 没 这 好 结 了 = 砉 的 差 以 过 下 方 来 是方 就 有 么 的 果 , 置 方 可 通 如 的 法 求
( 6 ) ( 7 )
D ) (砉)lD ) 吾v , , ( = 1 = ( + c ) i D 。 g 砉 (
这 些统 计量 的数 字特征 的计 算又 是非 常必要 的。特别 是 样本 均 值 的数学 期 望 和方 差 的计 算 。一 般来 说 , 从 总体 中抽样 的方式 不 同 , 会影 响到 样本 均值 的数学 期望 和方 差 , 了在 一种 特殊 的抽样 方式 之下也 能求 出样 为 本 均值 的数 学期 望和方 差 , 我们先 来证 明一 个 引理 。





(0, - 2 )
即 有
D D ) c ( = =
4 结 论
() 。
( 8 )
通讨 将 ( ) 7 的 比较 . 5 与( ) 我们 看到 , 当抽样 方 式 为无 放 回 的时候 , 本 均 值 的期 望 不 变 , 方 差 发生 了 样 但
第 8期

为样 本 均值 , 由于 X , z … , 相 互 独 立 , -X ,  ̄g N , t N# N , 而 , + Cl , 从 样
本均值 的数学 期望 和方差 分别 为
E ) E ÷ ) _2 (。= ( =t ( : ( i == , X) E ) I 1 E _ ,
:l 。 i l =
参考文献 :
[ ] 李 贤平.概率论基础 [ . 1 M] 北京 : 高等教育 出版社 ,97 18. [ ] 同济大学应用数学系.工程数学概率统计 简明教程 [ .北京 : 2 M] 高等教育 出版社 ,0 3 20 .

正态总体的常用抽样分布(2)

正态总体的常用抽样分布(2)

(n 1)S 2
2
~
2 (n 1) ,
且 X 与 (n 1)S 2 相互独立,
2 /n
2
3
X / n
~
N (0, 1) ,(n 1)S 2 2
~
2 (n 1) ,

X 2/n

(
n
1)
2
S
2
相互独立,
由 t 分布的定义,
T X 2/n
(n 1)S 2
2 (n 1)
S
2 X

SY2
为各自的样本方差,

F
S
2 X
SY2
2 1
2 2
~
F (n1
1, n2
1) .

(n1
1)
S
2 X
2 1
~
2(n1
1),(n2
1)SY2
2 2
~ 2(n2 1),

S
2 X

SY2
相互独立,
由F分布的定义可得结论.
18
小结
样本均值
X
1 n
n i 1
Xi
样本方差
S2
(4) U ( X Y ) (1 2 ) ~ N (0,1)
2 1
/
n1
2 2
/
n2
(5)
T
F
(X S
S
2 X
SY2
Y)
xy
(1
1
1
) 2~
t ( n1
n2
n1 n2
2


S
2 xy
(n1
1)S n1
1 2

正态总体样本均值与方差的分布和性质

正态总体样本均值与方差的分布和性质
70 72 = Φ (0.2 n ) = 1Φ 10 n

令 得 即 取
Φ (0.2 n ) ≥ 0.9
0.2 n ≥ 1.29
n ≥ 41.6025 n = 42
ch6-54
例6. 从正态总体 X ~ N ( μ , σ 2 ) 中,抽取了n = 20
的样本 X 1 , X 2 , L , X 20
1 Y ~ χ 2 (16) ∑ 3 i i =1
16 2
1 X1 + X 2 + L + X 9 3 × 4 ( X1 + X 2 + L + X 9 ) = ~ T (16) 2 2 2 2 16 Y1 + Y2 + L + Y16 1Y ∑ 3 i i =1 16
例9. 设X 1 , X 2 , L , X n 是来自正态总体 N( μ,σ2)的 简单随机样本,
其样本均值为
1 2n X = ∑ Xi 2n i =1
求统计量
Y = ∑ ( X i + X n +i 2 X )
i =1
n
2
的数学期望E(Y ).
2. 设总体 X ~ N (0,1) , X 1 , X 2 , L , X 6 为总体 X
ch6-64
Y 的样本, = ( X 1 + X 2 + X 3 ) 2 + ( X 4 + X 5 + X 6 ) 2 χ 2分布. 试确定常数c 使cY 服从
ch6-52
N ( 52 , 6 . 3 2 )中,随机地抽取一个容量为36的 例4. 在总体
样本,求样本均值
X 落在50.8到53.8之间的概率

正态总体的均值和方差的假设检验

正态总体的均值和方差的假设检验
χ
2
(x)
2
2
O 12 /2(n 1) 2 / 2(n 1)
x
P{ χ 2
χ12α / 2(n 1)}
P{ χ 2
χα2/ 2n 1}
α, 2
拒绝域:
W 1 {( x1, x2, , xn ) : χ 2 χ12α / 2(n 1)}
U{( x1,
x2 , ,
xn )
:
2
2 /2
是否可以认为由新工艺炼出的铁水含碳质量分
数的方差仍为0.1082( = 0.05)?
解 检验假设
(1)H0 : 2 0.1082, H1: 2 0.1082 ,
(2)取检验统计量:
χ2
(n 1)Sn*2 σ02
~
χ 2(n 1),(当H0为真时)
由n = 5, = 0.05算得,
χα2/ 2n 1 χ02.0254 11.1, χ12α / 2n 1 χ02.9754 0.484.
问: 若总体的均值 已知,则如何设计假设检验?
n
( Xi μ)2
构造χ 2 i1 σ2
~ χ 2(n)可类似进行检验.
例3 某炼钢厂铁水含碳质量分数X在正常情况下
服从正态分布 N ( μ,σ 2 ),现对操作工艺进行了改 革又测量了5炉铁水,含碳质量分数分别为:
4.421,4.052,4.357,4.287,4.683
t/2 n1 n2 2 t0.025 18 2.10
由| t | 2.49 2.10 t0.025 18 W1,
故拒绝假设H0,认为物品处理前后含脂率的均值 有显著差异。
3. 两正态总体方差的检验
设总体
X
~
N

三大分布及正态总体统计量的分布

三大分布及正态总体统计量的分布
均发生率。
泊松分布在统计学中的应用
01
在计数数据分析和可靠性工程中,泊松分布在预测和解释随机 事件发生的频率方面非常有用。
02
在生物统计学中,泊松分布用于描述遗传变异和基因突变的频
率。
在物理学中,泊松分布用于描述放射性衰变和粒子碰撞的次数。
03
泊松分布的参数
λ
事件的平均发生率,决定了泊 松分布的形状和规模。
p
每次试验成功的概率,是一 个0到1之间的实数。
k
成功的次数,是一个0到n之 间的非负整数。
04
正态总体统计量的分布
样本均值的分布
1
样本均值是总体均值的无偏估计,其分布近似于 正态分布,当样本量足够大时,样本均值的分布具有对称性,即均值点是其对称 轴,标准差越小,分布越集中,对称性越好。
3
样本均值的标准误是衡量样本均值与总体均值差 异的指标,其计算公式为标准差除以样本量的平 方根。
样本方差的分布
01
样本方差是总体方差的估计量,其分布并不服从正 态分布,而是卡方分布。
02
样本方差的大小与样本量有关,样本量越大,方差 越小;样本量越小,方差越大。
03
样本方差的自由度等于样本量减去1。
二项分布在统计学中的应用
01
可靠性分析
在可靠性工程中,二项分布用于 描述产品在多次试验中失败的次 数。
遗传学
02
03
统计学
在遗传学中,二项分布用于描述 在n次独立重复的遗传试验中某 基因出现的次数。
在统计学中,二项分布用于描述 在n次独立重复的伯努利试验中 成功的次数。
二项分布的参数
n
试验次数,是一个非负整数 。
正态分布的性质

课件-数理统计与多元统计 第一章 数理统计的基本概念 1.4统计量的分布

课件-数理统计与多元统计 第一章 数理统计的基本概念 1.4统计量的分布
一 样本均值的分布 二 χ2-分布 三 t-分布 四 F-分布 五 正态总体样本均值与样本 方差的分布
1 1
一、样本均值的分布
1、单个正态总体下的样本均值的分布
定理1.4.1 设总体X 服从正态总体N (, 2 ), X1, X2 ,
L
, Xn ,为来自X的一个样本,则样本均值X
1 n
n i 1
t0.99 (48),
t0.05 (15),
2
t0.05 (15) 1.753, t0.95 (15) t0.05 (15) 1.753,
t0.01(48) 2.33, t0.99 (48) t0.01(48) 2.33,
t 0.05 (15) 2.131
2
27
四、F-分布
1、F分布的定义 定义1.4.5 若随机变量X的密度函数为
F
X Y
n1 n2
~
F (n1 , n2 )
即F服从自由度为n1, n2的F分布F (n1, n2 )。
31
4、 F分布的上分位点 定义1.4.6 对于给定的正数,0 1, 称满足条件
P{F (n1, n2 ) F (n1, n2 )}

的F (n1, n2 )为F分布的上 分位点。
注:由F分布性质可知
表以供查阅。
例如
2 0.05
(26)
38.885
2 0.95
(26)
15.379
19
注2: 2分 布 表 一 般 只 列 到n 45, 对 于n 45时 , 由 中 心 极 限 定 理 , 可 得 2分 布 的 上分 位 点2 (n)
的近似值为
2 (n) 12(z 2n 1)2
其中z为N (0,1)的上分位点。

浙江大学《概率论与数理统计》(第4版)【名校笔记+课后习题+考研真题】第6章 样本及抽样分布【圣才出

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第 6 章 样本及抽样分布
6.1 复习笔记
一、抽样分布 1.样本统计量 (1)常用的统计量(见表 6-1-1)
表 6-1-1 常用统计量
2.经验分布函数 设 x1,x2,…, xn 是总体 F 的一个容量为 n 的样本值,将 x1,x2,…,xn 按从小到大的
1
4 / 5 4 / 5
0.2628
(2)记 M=max{X1,X2,X3,X4,X5},因 Xi X i 的分布函数为Φ((x-12)/2),则
M 的分布函数为
FM(m)=[Φ((m-12)/2)]5
因而
P{max{X1,X2,X3,X4,X5}>15}=P{M>15}=1-P{M≤15}=1-FM(15)=1-[Φ ((15-12)/2)]5=0.2923
①定理一
设 X1,X2,…,Xn 是来自正态总体 N (, 2 ) 的样本,其样本均值和样本方差为
X
1 n
n i 1
Xi,S2
1 n 1
n i 1
Xi X
2
a.
(n 1)S 2 2
~
2 (n 1)
b. X ~ N (, 2 ) n
c. X 与 S2 相互独立。
③定理二
设 X1,X2,…,Xn 是来自正态总体 N (, 2 ) 的样本, X ,S2 分别是该样本的均值和
且两者是相互独立,因此
X1 X 2 X3 ~ N 0,1 , X 4 X5 X 6 ~ N 0,1
3
3
又两者相互独立,按χ2 分布的定义
(X1+X2+X3)2/3+(X4+X5+X6)2/3~χ2(2)
即 1/3Y~χ2(2),因此所求常数 C=1/3。

正态总体中均值与方差的关系 -回复

正态总体中均值与方差的关系 -回复

正态总体中均值与方差的关系-回复正态总体指的是服从正态分布的概率分布,也被称为高斯分布。

它具有许多特性,包括对称的形状、均值和方差对分布起着重要的影响。

正态分布的均值μ表示数据的中心位置,而方差σ^2则衡量了数据的离散程度。

在正态总体中,均值和方差之间存在一定的关系,即均值的变化会影响方差的大小,反之亦然。

首先,我们来探讨均值对方差的影响。

正态总体的方差受到均值的影响,均值的变化会导致分布的形状发生改变,从而影响方差的大小。

当均值发生变化时,数据的分布趋势会向均值方向偏移,这会使得数据的离散程度也发生变化。

如果均值增加,那么数据分布将会向右偏移,数据点相对于均值的距离会变大,导致方差增加。

反之,如果均值减小,数据分布将会向左偏移,数据点相对于均值的距离会变小,从而方差减小。

可以看出,均值的变化对方差的大小具有明显的影响。

其次,我们来讨论方差对均值的影响。

方差衡量了数据的离散程度,方差的大小取决于数据点离均值的距离。

当方差增加时,数据点相对于均值的距离变大,这意味着数据的离散程度变大。

在正态总体中,方差的变化会导致数据的分布形状发生改变。

当方差增加时,数据分布会变得更加扁平,即数据点相对于均值的距离变大,从而改变了分布的形状。

这会使得均值的准确性下降,因为更多的数据点偏离了均值,所以均值也会有所增加或减小。

综上所述,正态总体中均值和方差之间存在着紧密的关系。

均值的变化会导致数据分布的形状发生变化,进而影响方差的大小。

方差的变化会对数据的离散程度产生影响,进而影响均值的准确性。

需要注意的是,均值和方差是正态总体的两个重要参数,它们之间的关系可以通过数学公式进行描述和计算。

通过对均值和方差的分析,我们可以更好地理解正态总体的特点和性质,从而为统计分析和推断提供支持。

正态总体统计量的分布

正态总体统计量的分布

§5.5 正态总体统计量的分布1. 单个正态总体的统计量的分布从总体X 中抽取容量为n 的样本n X X X ,,,21 ,样本均值与样本方差分别是()212111,1∑∑==--==n i i n i i X X n S X n X . 定理1 设总体X 服从正态分布()2,σμN ,则样本均值X 服从正态分布⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛nN 2,σμ,即⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛n N X 2,~σμ证 因为随机变量n X X X ,,,21 相互独立,并且与总体X 服从相同的正态分布()2,σμN ,所以由§4.3中的定理知,它们的线性组合X 服从正态分布⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛nN 2,σμ。

定理2 设总体X 服从正态分布()2,σμN ,则统计量nX u σμ-=服从标准正态分布()1,0N ,即()1,0~N nX u σμ-=由定理1结论的标准化即得到定理2。

定理3 设总体X 服从正态分布()2,σμN ,则统计量()∑=-=ni iX X12221σχ服从自由度为n 的2χ分布,即()()n X Xni i21222~1χσχ∑=-=证 注意到()2,~σμN X i ,则()n i N X i ,,2,1 ,1,0~ =-σμ又上述统计量相互独立,并按照2χ分布的定义可得结果。

定理4 设总体X 服从正态分布()2,σμN ,则 (1)样本均值X 与样本方差2S 相互独立; (2)统计量()2221σχS n -=服从自由度为1-n 的2χ分布,即()()1~12222--=n S n χσχ证明略。

定理5 设总体X 服从正态分布()2,σμN ,则统计量nSX t μ-=服从自由度为1-n 的t 分布,即()1~--=n t nSX t μ证 由定理2知,统计量()1,0~N nX u σμ-=又由定理4知,统计量()()1~12222--=n S n χσχ因为X 与2S 相互独立,所以u 与2χ也相互独立,于是根据t 分布的定义得结论。

正态分布的均质和方差

正态分布的均质和方差

正态分布的均质和方差
正态分布是一种常见的概率分布,它在自然界和人类社会中广泛应用。

它的均值和方差是描述这种分布特征的重要参数。

均值是正态分布的中心位置,它代表了数据的平均值。

均值越大,分布的中心越靠右;均值越小,分布的中心越靠左。

例如,我们可以用正态分布来描述人们的身高。

如果均值为170厘米,那么大多数人的身高会集中在这个数值附近。

而方差则决定了分布的扩散程度。

方差越小,数据点越集中在均值附近;方差越大,数据点分布得越广。

正态分布在很多领域都有应用。

在医学研究中,正态分布常被用来分析人群的生理指标,如血压、血糖等。

在财经领域,正态分布可以用来描述股市的波动情况,帮助投资者做出决策。

在社会科学中,正态分布可以用来研究人们的意见、行为等。

正态分布的特点使得它成为了统计学中重要的工具。

通过对数据的分析,我们可以了解到数据的分布情况,进而做出合理的判断和预测。

然而,正态分布并不适用于所有情况。

有些数据可能不服从正态分布,可能需要使用其他的概率分布进行分析。

正态分布的均值和方差是描述分布特征的重要参数。

它在各个领域都有广泛的应用,帮助我们理解和解释数据。

虽然正态分布并不适用于所有情况,但它仍然是统计学中不可或缺的工具之一。

通过对
均值和方差的理解和应用,我们可以更好地分析数据,做出准确的判断和预测。

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2
一个样本,则
X ⑴ X ~ N ( , ) ,或 U ~ N (0,1) ; n n
差别
⑵ T
X ~ t (n 1) , S n
2 ( X ) i i 1 n
不同 不同

2

2
~ 2 ( n) ;
n i 1
差别
⑷ 2
(n 1) S 2
•3
例 3.2 设 ( X1, X 2 ,, X n ) 为来自总体 X ~ N ( , 2 ) 的一个样 n 1 2 本,其中 n 1 .令 S0 ( X i )2 ,分别计算 n i 1 2 2 E(S0 ) , D(S0 ) , E (S 2 ) 和 D(S 2 ) . 考研必须掌握其 方法和结论! 解 由定理 3.1⑶和⑷知,
4 4 2 2 2 2 2 2 2 ) 2 , D( S0 ) 故得 E ( S0 , E ( S ) , D( S ) . n n 1 •4
二、双正态总体样本均值差和样本方差比的分布
定理 3.2 设 ( X1 , X 2 ,, X n ) 为来自总体 X ~ N (1,12 ) 的样本,
2 (n1 1)S12 (n2 1)S2 其中 S ; n1 n2 2
S12 12 ⑶ F 2 2 ~ F (n1 1, n2 1) . S2 2
•6
例 3.3
从总体 X ~ N (1,3) 中分别抽取容量为 20, 30 的两个
独立样本,求其样本均值差的绝对值小于1 的概率.
解 设 两个 样本均 值分 别为 X 和 Y , 由定 理 3.2 ⑴ ,可 得
1 X Y ~ N (0, ) ,所以 4
X Y P{ X Y 1} P{ 2} 12
2 ( 2 ) 1 2 0 , 9 7 7 2 1
3 3 1 【注】 D( X Y ) D( X ) D(Y ) . 20 30 本节为第七章和第八章的基础)
内容: 单正态总体样本均值和样本方差的分布 (重点讲授) 双正态总体样本均值和样本方差的分布 (简单介绍)
•1
一、单正态总体样本均值和样本方差的分布
定理 3.1
设 ( X1, X 2 ,, X n ) 为来自总体 X ~ N ( , 2 ) 的
2 2 且 X 与 S 2 相互独立.

2 ( X X ) i
~ 2 (n 1) ,
•2
例 3.1
设 ( X1, X 2 ,, X 9 ) 为来自总体 X ~ N ( , 2 ) 的一个
X 0.9655} . 样本,求 P{0.4656 S
X 解 由定理 3.1⑵知, ~ t (8) ,所以 S 9 X X P{0.4656 0.9655} P{1.3968 2.8965} S S 9 X X P{t0.10 (8) t0.01 (8)} P{t0.90 (8) t0.01 (8)} S 9 S 9 0.90 0.01 0.89 .
2 nS0
2

1

2 2 ( X ) ~ (n) , i 2 i 1
n
(n 1) S 2
2
2 nS0
~ 2 (n 1) ,
所以
E[ (n 1) S 2
E(
2 nS0

2
) n, D[
D(

2
) 2n ,

2
] n 1,
(n 1) S 2

2
] 2(n 1) ,
1
n1 1 n1 1 2 样本均值为 X X i ,样本方差为 S12 . ( X X ) i n1 i 1 n1 1 i 1
2 (Y1 , Y2 ,, Yn2 ) 为来自总体 Y ~ N (2 , 2 ) 的一个样本,样本均
n2 1 1 n2 2 2 ( Y Y ) 值为 Y Yi ,样本方差为 S2 ,且 i n2 1 i 1 n2 i 1
X1 , X 2 ,, X n1 与 Y1 , Y2 ,, Yn2 相互独立.则
•5
⑴ X Y ~ N (1 2 ,
2 12 2
n1

n2
);
2 2 ⑵ 当 12 , 2 未知,但 12 = 2 2 时,
( X Y ) ( 1 2 ) ~ t (n n 2) , T 1 2 1 1 Sw n1 n2
. 0 .9544
•7
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