第六章——考研数学概率论课件PPT

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概率论知识点总结.ppt

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************************ 典 型 问 题 ************************** 典型问题一: 事件的概率( 利用概率定义和运算法则计算 )
利用古典概型与加法定理计算
利用全概公式和贝叶斯公式计算 利用条件概率与乘法公式计算
典型问题一: 事件的概率( 利用随机变量的概率分布计算 )
概率论知识要点
随机 事件
概念 样本点、样本空间、基本事件、随机事件、必然事件、不可能事件 运算及关系 运算性质
概率 定义、 性质 条件概率
乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式、 独立、 独立重复试验
随机变量
定义 、性质、离散型/连续型、 n维 分布函数/分布律 概率密度 边缘分布、条件分布、 独立性
随机变量函数的分布
机 变
分布函数
量 及
性质


3)左连续

数 X落在区间内概率
定义


性质

与 连
与分布函数的关系



ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
机 变
X落在区间内概率

分布律
分布函数
6
边 边缘分布函数


定义

条件分布函数


定义


P{ X = xi | Y = yj } P{ Y = yj | X = xi }


定义

7
r.v.的函数 的分布
所求概率
已知分布
已知分布律
已知分布密度
典型问题一: 事件的概率( 概率的近似计算 )
典型问题二: 随机变量及其函数的分布

概率论的基本知识PPT课件

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• (N ∞)],其分布曲线都相同。
• ●由此可见,虽然各小球在与任一钉子碰撞 后向左还是向右运动都是随机的,由很多偶 然因素决定,但最终大量小球的总体在各槽 内的分布却有一定的分布规律,这种规律由 统计相关性所决定
第2页/共19页
§2.2.2 等概率性与概率的基本性质
• (一)概率的定义
• ●在一定条件下,如果某一现象或某一事件 可能发生也可能不发生,我们就称这样的事 件为随机事件。
• ●为了对连续变量的概率分布了解得更清楚,
第12页/共19页
子弹沿靶板的分布实验
图是直角坐标示靶板上 的分布 把靶平面划分出很多宽 为x的窄条 x的宽度比黑点的大小 要大得多。
●数出在x到x+Δx范围 窄条的黑点数ΔN,
把它除以靶板上总的黑
点数N
• 则其百分比就是黑点处于x 到x+Δx范围内
这一窄条的概率。 第13页/共19页
• ●在曲线中x到x+dx微小线段下的面积则表示黑点处于x到x+dx范围内的概 率,故有黑点位置处于x1到x2范围内的概率
x2 x1
f (x)dx
●上式中已把积公区域扩展为无穷大
f (x)dx 1
第15页/共19页
●类似地可把靶板沿y方向划分为若干宽为y
的窄条, 数出每一窄条中的黑点数,
求出 f ( y )=N /N y
第5页/共19页
• ●把一个骰子连续掷两次,若骰子是刚性的,掷第二次出现的概率与第一次 掷过否,第一次出现的哪一面向上都无关,
• 我们就说连续两次掷骰子是统计独立的。 • ●若骰子是刚性的,且每一面向上的概率都是(1/6),连续掷两次出现的花
样为11,12,……65,66共36种。 • 显然这36种花样也是等概率的,故连续掷两次均出现 “1”的概率是

概率论与数理统计完整ppt课件

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化学
在化学领域,概率论与数理统计被用于研究化学反应的速率和化 学物质的分布,如化学反应动力学、量子化学计算等。
生物
在生物学中,概率论与数理统计用于研究生物现象的变异和分布, 如遗传学、生态学、流行病学等。
在工程中的应用
通信工程
01
概率论与数理统计在通信工程中用于信道容量、误码率、调制
解调等方面的研究。
边缘分布
对于n维随机变量(X_1,...,X_n),在概 率论中,分别定义了X_1的边缘分布 、...、X_n的边缘分布。
04
数理统计基础
样本与抽样分布
01
02
03
总体与样本
总体是包含所有可能数据 的数据集合,样本是总体 的一个随机子集。
抽样方法
包括简单随机抽样、分层 抽样、系统抽样等。
样本分布
描述样本数据的分布情况 ,如均值、中位数、标准 差等。
参数估计与置信区间
参数估计
利用样本数据估计总体的 未知参数,如均值、方差 等。
点估计
用样本统计量作为总体参 数的估计值。
置信区间
给出总体参数的一个估计 区间,表示对总体的参数 有一个可信的估计范围。
假设检验与方差分析
假设检验
通过样本数据对总体参数提出 假设,然后根据假设进行检验
01
定义
设E是一个随机试验,X,Y是定义在E上,取值分别为实数的随机变量
。称有序实数对(X,Y)为一个二维随机变量。
02
分布函数
设(X,Y)是一个二维随机变量,对于任意实数x,y,二元函数
F(x,y)=P({X<=x,Y<=y})称为二维随机变量(X,Y)的分布函数。
03
边缘分布
对于二维随机变量(X,Y),在概率论中,分别定义了X的边缘分布和Y的

考研数学概率论浙大内部课件(盛骤)

考研数学概率论浙大内部课件(盛骤)

称这种试验为等可能概型(或古典概型)。 等可能概型(或古典概型) 等可能概型
22
例1:一袋中有8个球,编号为1-8,其中1-3 号为红球,4-8号为黄球,设摸到每一 球的可能性相等,从中随机摸一球, 记A={ 摸到红球 },求P(A). 解: S={1,2,…,8} A={1,2,3}
⇒ P ( A) = 3 8
i =1 i =1 k k
称P(A)为事件A的概率 概率。 概率
20
P( A) = 0不能 ⇒ A = ∅;
性质:
1 P ( A) = 1 − P ( A )
P( A) = 1不能 ⇒ A = S;
∵ A ∪ A = S ⇒ P( A) + P( A) = 1 ⇒ P(∅) = 0
2 若A ⊂ B,则有 P ( B − A) = P ( B ) − P ( A) ⇒ P ( B ) ≥ P ( A)
⇒B⊃ A
13
事件的运算
A与B的和事件,记为 A ∪ B
A ∪ B = { x | x ∈ A 或 x ∈ B }:A与B至少有一发生。
S A B
A与B的积事件,记为 A ∩ B , A ⋅ B , AB A ∩ B = { x | x ∈ A 且 x ∈ B }:A与B同时发生。
n
S A B

i =1 n
又 ∵ B ⊃ AB,由2。 知P ( B − AB ) = P ( B ) − P ( AB )
⇒ P ( A ∪ B) = P( A) + P( B) − P( AB)
#3 的推广:

P(∪ Ai ) = ∑ P( Ai ) −
i =1 i =1
n
n
1≤i < j ≤ n

概率论与数理统计(完整版)(课堂PPT)

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E3: 将一枚硬币抛三次,观察出现正面的情况. E4: 电话交换台一分钟内接到的呼唤次数. E5: 在一批灯泡中任取一只, 测试它的寿命.
3
随机试验:
(1) 可在相同的条件下重复试验; (2) 每次试验的结果不止一个,且能事先明确所有可能的结 果; (3) 一次试验前不能确定会出现哪个结果.
4
§2. 样本空间与随机事件
(一) 样本空间:
定义 随机试验E的所有可能结果组成的集合称为 E的样 本空间, 记为S. 样本空间的元素称为样本点,用表示.
样本空间的分类:
1.离散样本空间:样本点为有限个或可列个. 例 E1,E2等. 2.无穷样本空间:样本点在区间或区域内取值. 例 灯泡的寿命{t|t≥0}.
5
(二) 随机事件
定义 样本空间S的子集称为随机事件, 简称事件. 在一 次试验中, 当且仅当这一子集中的一个样本点出现时, 称 这一事件发生.
基本事件: 由一个样本点组成的单点集. 如:{H},{T}.
复合事件: 由两个或两个以上的基本事件复合而成的事件 为复合事件. 如:E3中{出现正面次数为奇数}.
必然事件: 样本空间S是自身的子集,在每次试验中总是 发生的,称为必然事件。
为在事件A发生的条件下事件B发生的条件概率2.9
2. 性质: 条件概率符合概率定义中的三个条件, 即 10 对于每一 B有 个 , 1 事 P(件 |B A)0.
20 P (|SA) 1.
30 设B1,B2,两两互不,则 相容
P ( Bi |A)P(Bi |A.)
i1
i1
此外, 条件概率具有无条件概率类似性质.例如:
P(A 1)P(A 2)P(A n).(有限)可
性3质 . 若 AB,则有 P(BA)P(B)P(A);

概率论的基本概念 PPT课件

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练习三
从下面两式分析各表示什么包含关系。
1A B A 2A B A

1A B A 2A B A
, 说明A是B的子集, A B ,说明 B是A的子集, B A
。 。
返回
概率
对于一个随机事件A (除必然事件和不可能事件 外)来说,它在一次试验中可能发生,也可能不发生。 我们希望知道的是事件在一次试验中发生的可能性。 用一个数P(A)来表示该事件发生的可能性大小,这 个数P(A)就称为随机事件A的概率。 我们希望找到一个数来表示P(A)。
例2: 在E2中事件A1:“第一次出现的是H”,即 A1={HHH,HHT,HTH,HTT}; 事件A2:“三次出现同一面”,即 A2={HHH,TTT}; 在E6中事件A3 :“寿命小于1000小时”,即 A3={t︱0≤t<1000}; 在E7中事件A3:“最高温度和最低温度相差10摄氏度”,即 A7={(x,y) ︱y-x=10,T0≤x≤y≤T1}。 例3: 某袋中装有4只白球和2只黑球,我们考虑依次从中摸出两球所 可能出现的事件。若对球进行编号,4只白球分别编为1,2,3, 4号,2只黑球编为5,6号。如果用数对(i,j)表示第一次摸得 i号球,第二次摸得j号球,则可能出现的结果是
6) 这三个事件至少发生一个可以表示为:
ABC ABC ABC
A B C或 ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC
练习一
化简下列格式:
1 A B A B 2 A B B C 3 A B A B A B
现在我们以abc分别记投一次四面体出现红白黑颜色的事件则由于在四面体中有两面有红色因pa12同理pbpc12容易算出pabpbcpac14所以abc两两独立但是pabc1418papbpc80思考能否由81例23若有一个均匀正八面体其第1234面染红色第1235面染白色第1678面染上黑色现在以abc分别表示投一次正八面体出现红白黑的事件则但是pab3814papb82n个事件独立性的定义及其推论一般设a是nn2个事件如果对于其中任意2个任意3个?任意n个事件的积事件的概率都等于各事件概率之积则称事件相互独由定义可以得到以下两点推论

概率论完整PPT课件第6讲-PPT精品文档

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它们在计算概率中很有用,要牢固掌握.
A A A A 1 2 3
A A A A 1 2 3
应用加法公式
P ( A ) P ( A A A ) 1 2 3 P ( A ) P ( A ) P ( A ) P ( A A ) 1 2 3 1 2
P ( A A ) P ( A A ) P ( A A A ) 1 3 2 3 1 2 3 2 !1 其中 P ( A ) P ( A ) P ( A ) 1 2 3 3 !3 11 P ( A A ) P ( A A ) P ( A A ) 1 2 1 3 2 3 3 !6 1 1 P (A A ) 1 2A 3 3 ! 6
n个事件和的概率为
P ( A ) P ( A ) P ( A ) i i iA j
i 1 i 1 1 i j n
n
n

1 i j k n
P (A A A )
i j k
… ( 1 )P ( A A … A ) 1 2 n
n 1
例1 设元件盒中装有50个电阻,20个电感, 30个电容,从盒中任取30个元件,求所取元 理解题意, 用字母表示事件 件中至少有一个电阻同时至少有一个电感的 概率. 解: 设A={所取元件中至少有一电阻}
代入计算 P ( A ) 的公式中
P ( A ) P ( A A A ) 1 2 3 2 ! 1 1 3 3 3 ! 3 ! 3 ! 推广到n封信,用类似的方法可得: 1 1 2 把n 封信随机地装入n个写好地 1 址的信封中, 没有一封信配对的 2 ! 3 ! 3
球箱号码配对… 你还可以举出其它配对问题,并提出 其中要回答的概率问题,留作课的悖论

《概率论》课件

《概率论》课件

物理学
描述粒子在气体或液体中的运动状态。
金融学
用于股票价格和收益率的分析。
隐马尔科夫模型
定义
隐马尔科夫模型是一种特殊的马尔科夫模型 ,其中观测状态与隐藏状态有关,而隐藏状 态之间相互独立。
应用
语音识别、手写识别、生物信息学等领域。
05
大数定律与中心极限定理
大数定律及其应用
大数定律
在独立重复试验中,当试验次数趋于无穷时,事件发 生的频率趋于该事件发生的概率。
《概率论》ppt课 件
目录
• 概率论简介 • 概率的基本性质 • 随机变量及其分布 • 随机过程与马尔科夫链 • 大数定律与中心极限定理 • 贝叶斯统计推断
01
概率论简介
概率论的定义
概率论
研究随机现象的数学学科,通过数学模型和公式 来描述随机事件、随机变量和随机过程。
随机变量
表示随机现象的数值变量,其取值具有随机性。
THANKS
感谢观看
计算机科学
概率论在计算机科学中用于算法设计和数据 挖掘等领域。
02
概率的基本性质
概率的公理化定义
概率的公理化定义是概率论的基础,它规定了概率的几个基本性质,包括非负性 、规范性、可加性和有限可加性。
非负性指的是任何事件的概率都不小于0;规范性指的是必然事件的概率为1;可 加性指的是两个独立事件的概率等于它们各自概率的和;有限可加性指的是任意 有限个两两独立的事件的概率等于这些事件概率的和。
应用
在统计学中,大数定律用于估计样本的统计量和参数 ,如平均值、方差等。
中心极限定理及其应用
中心极限定理
无论随机变量的分布是什么,当样本量足够大时,样 本均值的分布近似正态分布。

概率论与数理统计PPT课件(共8章)第六章 数理统计的基本概念

概率论与数理统计PPT课件(共8章)第六章 数理统计的基本概念

代表性
每个样本Xi(i=1,2,…,n)与 总体X具有相同的分布
独立性
各个样本X1,X2,…,Xn的取 值互不影响,即X1,X2,…,Xn是 相互独立的随机变量.
6.1.3 样本的联合分布
若 X1 ,X2 , ,Xn 为总体 X 的一个样本, X 的分布函数为 F(x) ,则 X1 ,X2 , ,Xn
n
n
xi
n xi
p i1 (1 p) i1 ,




数 理
6.2


统计量与抽样分布
6.2.1 统计量
定义 6.2 不含任何未知参数的样本 X1 ,X2 , ,Xn 的连续函数 g(X1 ,X2 , ,Xn )
称为统计量.
下面列出一些常用的统计量.
(1)样本均值
X
1 n
n i1
Xi
(2)样本方差





理 统 计
数理统计的基本概念
第六章





理 统
壹 总体与样本

贰 统计量与抽样分布
目录




数 理
6.1


总体与样本
总体与个体
6.1.1 总体
在数理统计中,通常把研究对象的全体称为总体,把构 成总体的每个研究对象称为个体.
总体分布
为了便于数学上的处理,我们将总体定义为随机变量, 记作.随机变量的分布称为总体分布.
N
(1
,12
)

N
(2

2 2
)
的样本,且这两个样本相互独立.设

概率论ppt课件

概率论ppt课件
先验概率与后验概率
先验概率是指在事件产生前对某一事件产生的概率的估计, 后验概率是指在事件产生后,根据新的信息对某一事件产生 的概率的重新估计。
贝叶斯分析在实践中的应用
金融风险评估
贝叶斯分析可以用于金融风险评估,通过对历史数据的分析,猜测未来市场的 走势和风险。
医学诊断
在医学诊断中,贝叶斯分析可以用于根据患者的症状和体征,结合疾病的特点 ,对疾病进行诊断和猜测。
遍历性和安稳散布
遍历性的定义
01
如果一个马尔科夫链的任意状态在长期平均下占据相同的时间
比例,则称该马尔科夫链具有遍历性。
安稳散布的定义
02
如果一个马尔科夫链的状态概率散布不随时间变化,则称该散
布为安稳散布。
遍历性和安稳散布的关系
03
一个具有遍历性的马尔科夫链通常会有一个唯独的安稳散布,
该散布描写了马尔科夫链在长期运行下的状态概率散布。
伯努利实验
只有两种可能结果的实验 ,例如抛硬币。
二项散布
在n次伯努利实验中成功的 次数所服从的散布。
泊疏松布
在单位时间内(或单位面 积上)随机事件的次数所 服从的散布。
连续型随机变量
正态散布
一种常见的连续型随机变量,其 概率密度函数呈钟形。
指数散布
描写某随机事件的时间间隔所服从 的散布。
均匀散布
在一定区间内均匀散布的概率密度 函数。
的散布假设检验中。
强大数定律
强大数定律的定义
强大数定律是概率论中的一个强大工具,它表明在独立同散布随 机变量序列中,几乎必定有任意给定的收敛子序列。
强大数定律的证明
可以通过切比雪夫不等式和Borel-Cantelli引理等工具来证明。

概率论与数理统计书ppt课件

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条件概率与独立性
CHAPTER
随机变量及其分布
02
随机变量的概念与性质
定义随机变量为在样本空间中的实值函数,其取值依赖于随机试验的结果。
随机变量
讨论随机变量的可数性、可加性、正态性等性质。
随机变量的性质
离散型随机变量的概念
定义离散型随机变量为只能取可数个值的随机变量。
离散型随机变量的分布
讨论离散型随机变量的概率分布,如二项分布、泊松分布等。
应用
中心极限定理及其应用
CHAPTER
贝叶斯推断与决策分析
07
贝叶斯推断的基本原理
金融风险管理
贝叶斯推断在金融风险管理领域有着广泛的应用,如信用风险评估、投资组合优化等。
医疗诊断
贝叶斯推断在医疗诊断方面也有着重要的应用,如疾病诊断、预后评估等。
机器学习与人工智能
贝叶斯推断在机器学习算法和人工智能领域中也有着广泛的应用,如朴素贝叶斯分类器、高斯混合模型等。
参数估计与置信区间
01
点估计
用单一的数值估计参数的值。
02
区间估计
给出参数的一个估计区间,通常包括一个置信水平。
比较两个或多个组的均值差异,确定因素对结果的影响。
方差分析
检验两个或多个组的方差是否相等。
方差齐性检验
研究变量之间的关系,并预测结果。
回归分析
假设检验与方差分析
CHAPTER
回归分析与线性模型
应用
在现实生活中,大数定律被广泛应用于保险、赌博、金融等领域,通过统计数据来预测未来的趋势和风险。
大数定律及其应用
在独立随机变量序列中,它们的和的分布近似于正态分布,即中心极限定理。这意味着,当样本量足够大时,样本均值近似于正态分布。

概率论与数理统计(最新完整版)ppt课件

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(1) 试验可以在相同的条件下重复地进行;
.
(2) 试验的所有可能结果:
正面,反面; (3) 进行一次试验之前不能
确定哪一个结果会出现.
故为随机试验.
同理可知下列试验都为随机试验
1.“抛掷一枚骰子,观察出现的点数”.
2.“从一批产品中,依次任选三件, 记 录出现正品与次品的件数”.
.
3. 记录某公共汽车站 某日上午某时刻的等 车人 数.
(3)分 配 律
A(BC)(A B)(AC)AB AC ,
A (BC)AB AC
( A B ) C ( A C ) ( B C ) ( A C ) B C ( )
(对 4律 ):偶 A B A B ,A B A B .
n
n
Ai Ai,
i1
i1
.
n
n
Ai Ai
i1
i1
三 完备事件组
4. 考察某地区 10 月 份的平均气温.
5. 从一批灯泡中任取 一只,测试其寿命.
.
四、概率的统计定义
1、随机事件:在试验的结果中,可能发生、也可能不发 生的事件。比如,抛硬币试验中,”徽花向上”是随机事 件;掷一枚骰子中,”出现奇数点”是一个随机事件等。
2、频率:设A为实验E中的一个随机事件,将E重复n次, A发生m次,称f(A)=m/n为事件A的频率. 随着实验次数n的增加,频率将处于稳定状态.比如投 硬币实验,频率将稳定在1/2附近.
B A
.
6. 事件的互逆(对立)
若事件 A 、B 满足 A B 且 A B .
则称 A 与B 为互逆(或对立)事件. A 的逆记作 A .
实例 “骰子出现1点”对立 “骰子不出现1点”
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2 2
n
E(S 2 )
E[ 1 n 1
n i 1
(Xi
X
)2 ]
E[
1
n
(
n 1 i1
X
2 i
nX
2
)]
1
n
E(
n 1 i1
X
2 i
nX
2
)
1
n
[E(
n 1 i1
X
2 i
)
E(n X
2
)]
1n [
n 1 i1
E
(
X
2 i
)
nE(X
2
)]
1
n
[ ( 2 2 ) n( 2 / n 2 )]
xi k
b
k
1 n
n i 1
( xi
x)k
Sn 1 i1
Xi2
nX
2
)
样本方差S2可如下简化计算:
S 2
1 n 1
n
( Xi
i 1
X )2
1 n 1
n
( Xi2
i 1
2 Xi
X
2
X)
1
n
(
n 1 i 1
Xi2
2X
n i 1
Xi
2
nX )
1
n
(
n 1 i 1
一般,设 x1,x2, …,xn 是总体F的一个容 量为n的样本值,先将x1,x2, …,xn 按自小到 大的次序排列,并重新编号,设为
从国产轿车中抽5辆 进行耗油量试验
样本容量为5
*从总体中抽出一部分个体称为 样本,用X1,X2,…,Xn表示;
*样本中所包含的个体的个数称 为样本容量。
*在一次试验后,观察到 X1,X2,…,Xn的一组确定值,称 为样本观测值,用表示 x1,x2,…,xn 。
某厂生产的电容器的使
用寿命服从指数分布,但 参数未知。为此任意抽查 n 只电容器,测其实际使用 寿命。试说明在这个问题 中什么是总体,什么是样 本。
Xi2
2
2n X
2
nX )
1
n
(
n 1 i 1
Xi2
2
nX )
结论:设总体X的均值 E(X)= ,方差D(X)=2,
X1,X2 ,…, Xn 为来自X的一 个样本,则
E(X ) , D(X ) 2 / n
E(S 2 ) 2
证:(1)E( X )
E(1 n
n i 1
Xi)
1 n
n
E(
i 1
Xi)
1 n
n i 1
E(Xi )
1 n n
n i1
n
(2)D( X )
D( 1 n
n i 1
Xi)
1
n2
n
D(
i 1
Xi)
1 n2
n
D(X i )
i 1
1
n
2
n 2
2
n2 i 1
n2
n
(3)E( X
2 i
)
D( X
i
)
(E(
Xi
))2
2 2
E( X 2 ) D( X ) (E( X ))2
考察某厂生产的电容器
的使用寿命。在这个试验 中什么是总体,什么是个 体。
解 个体是每一个电容器 的使用寿命;总体X是各个 电容器的使用寿命的集合。
2. 样本
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称为样本容量.
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.
样本是二者的桥梁
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.
二、统计量和抽样分布
1. 统计量 由样本值推断总体,需要对样本值进行“ 加工”,这就要 构造一些样本的函数,把样本中所含的(某一方面)的信息 集中起来.
解 总体X是一个服从参数 为的指数分布的随机变量。
样本X1,X2,…,Xn表示所抽取 的n只电容器中各只电容器 的使用寿命。
样本是随机变量. 容量为n的样本 X1, X 2, X n 可以看作n
维随机变量.
但一旦取定一组样本,得到的是n个具体的 数 (x1,x2,…,xn),称为样本值 .
从总体中抽取个体,满足:
(1)每次抽取是独立进行的,即 X1, X 2, X n 是相互独立的; (2) X1, X 2, X n 与总体X同分布。 这样抽取得的样本称为简单随 机样本,简称为样本。
定义 设X的分布为F,如果 X1,X2 ,…,Xn是具有分布为F的n个 独立的随机变量,则称 X1,X2 ,…,Xn是从分布为F的总体X 中抽取的一个容量为n的简单随机
定义 设X1,X2 ,…,Xn是来自总体 X的一个样本,g(X1,X2 ,…,Xn) 为X1,X2 ,…,Xn 的函数,若g中 不含任何未知参数,则称函数 g(X1,X2 ,…,Xn) 为一个统计量。
按照统计量的定义,设总体X的均值 µ已知,方差2未知, X1,X2 ,…, Xn 为来 自X的一个样本,则
X
1 n
n i 1
Xi
为统计量;
1
n
n
(Xi
i 1
)2
为统计量;
1 n X i 2
n i1
非统计量.
定义 设X1,X2 ,…, Xn 为来自总体X的一个 样本,统计量
X
1 n
n i 1
Xi
称为样 本 均 值;
S 2
1 n 1
n i 1
(Xi
X )2
称为样 本 方 差;
Ak
n 1 i1
1 [n( 2 2 ) n( 2 / n 2 )]
n 1
1 [(n 1) 2 ] 2
n 1
设X1,X2 ,…,Xn是总体F的一个样本, 用S(x) -∞<x< +∞表示X1,X2 ,…,Xn中 不大于x的随机变量的个数,经验分布
函数Fn(x)为 Fn(x)=S(x)/n , -∞<x< +∞。
第六章 样本及抽样分布
一、总体和样本
1.总体
研究对象的全体称为总体,
总体中每个成员称为个体.
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.
*将试验的全部可能的观 察值称为总体,用X表示;
*将每一个可能观察值叫 做个体;
样本,简称为样本。而一次抽样的 具体结果x1,x2 ,…,xn称为样本值, 也称为X的n个独立观测值。
3. 总体、样本、样本值的关系
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.
1 n
n i 1
Xik
称为样 本 k阶 原 点 矩;
B
k
1 n
n i 1
(Xi
X )k
称为样 本 k阶 中 心 矩;
设 x1, x2 , xn 是样本X1,X2 ,…, Xn 的观察
值,则上述统计量的观察值为
x
1 n
n i 1
xi
s 2
1 n 1
n i 1
( xi
x)2
ak
1 n
n i 1
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