(抽样检验)抽样与参数估计最全版
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(抽样检验)抽样与参数估
计
抽样和参数估计
推断统计:利用样本统计量对总体某些性质或数量特征进行推断。
从数据得到对现实世界的结论的过程就叫做统计推断(statisticalinference)。这个调查例子是估计总体参数(某种意见的比例)的壹个过程。
估计(estimation)是统计推断的重要内容之壹。统计推断的另壹个主要内容是本章第二节要介绍的假设检验(hypothesistesting)。
因此本节内容就是由样本数据对总体参数进行估计,即:
学习目标:了解抽样和抽样分布的基本概念
理解抽样分布和总体分布的关系
了解点估计的概念和估计量的优良标准
掌握总体均值、总体比例和总体方差的区间估计
第一节抽样和抽样分布
回顾相关概念:总体、个体和样本
抽样推断:从所研究的总体全部元素(单位)中抽取壹部分元素(单位)进行调查,且根据样本数据所提供的信息来推断总体的数量特征。
总体(Population):调查研究的事物或现象的全体参数
个体(Itemunit):组成总体的每个元素
样本(Sample):从总体中所抽取的部分个体统计量
样本容量(Samplesize):样本中所含个体的数量
壹般将样本单位数不少于三十个的样本称为大样本,样本单位数不到三十个的样本称为小样本。
壹、抽样方法及抽样分布
1、抽样方法
(1)、概率抽样:根据已知的概率选取样本
①、简单随机抽样:完全随机地抽选样本,使得每壹个样本都有相同的机
会(概率)被抽中。
注意:在有限总体的简单随机抽样中,由抽样是否具有可重复性,又可分为重
复抽样和不重复抽样。而且,根据抽样中是否排序,所能抽到的样本个数往往不同。
②、分层抽样:总体分成不同的“层”(类),然后在每壹层内进行抽样
③、整群抽样:将壹组被调查者(群)作为壹个抽样单位
④、等距抽样:在样本框中每隔壹定距离抽选壹个被调查者
(2)非概率抽样:不是完全按随机原则选取样本
①、非随机抽样:由调查人员自由选取被调查者
②、判断抽样:通过某些条件过滤来选择被调查者
(3)、配额抽样:选择壹群特定数目、满足特定条件的被调查者
2、抽样分布
壹般地,样本统计量的所有可能取值及其取值概率所形成的概率分布,统计上称为抽样分布(samplingdistribution)。
某个样本统计量(如均值、比例、方差等)的抽样分布,从理论上说就是在重复选取容量为n的样本时,由每壹个样本计算出的该统计量数值的相对频数分布或概率分布。
二、样本均值的抽样分布和中心极限定理
1、样本均值的抽样分布(壹个例子)
【例】设壹个总体,含有4个元素(个体),即总体单位数N=4。4个个体分别为X 1=1、X 2=2、X 3=3、X 4=4。总体的均值、方差及分布如下
均值和方差
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。所有样本的结果如下表
计算
出各样本的
均值,如下
表。且给出
样本均值的
抽样分布
所有
样本均值的
均值和方差:
式中:M 为样
本数
目 比较及结论:1.样本均值的均值(数学期望)等于总体均值
2.样本均值的方差等于总体方差的1/n
2、中心极限定理
=1n i i x μ==∑=1M x n i i x
当总体服从正态分布N~(μ,σ2)时,来自该总体的所有容量为n的样本的均值也服从正态分布,的数学期望为μ,方差为σ2/n。即x~N(μ,σ2/n)
中心极限定理:设从均值为μ,方差为σ2的壹个任意总体中抽取容量为n的样本,当n充分大时(壹般,就能够用中心极限定理了),样本均值的抽样分布近似服从均值为μ、方差为σ2/n的正态分布。即有:
和
也即有,~
其实,样本均值抽样分布的数字特征壹方面和总体分布的均值和方差有关,另壹方面也和抽样的方法是重复抽样仍是不重复抽样有关。无论是重复抽样或不重复抽样,样本均值的数学期望始终等于总体的均值。但在不重复抽样条件下,样本均值的方差需要用修正系数去修正重复抽样时均值的方差。当很大,而时,其修正系数,可视不重复抽样和重复抽样壹致。
uesofthesampleproportion p.)
样本比例抽样分布的相关信息,即p的期望值、标准差、抽样分布形状等。
主要应用于分类变量:在经济和商务的许多场合,需要用样本比例p对总体比例P进行统计推断
根据中心极限定理有:当样本容量增大时(大样本:经验上,当下面俩个条件
(n·p>=5且n(1-p)>=5)满足时,和p相关的样本为大样本),样本比例抽样分布趋向于以样本期望值为中心、以样本方差为方差的正态分布
1、期望值(Expectedvalueof p):E(p)=P
2、标准差(Standarddeviationof p):
重复抽样:不重复抽样:
*四、样本方差的抽样分布
要用样本方差s2去推断总体的方差σ2,必须知道样本方差的分布。
设总体服从正态分布X~N(μ,σ2),X1,X2,…,X n为来自该正态总体的样本,统计证明比值的抽样分布为自由度是(n-1)的分布,即:
~
分布的性质:
(1)、分布的变量始终为正;
(2)、分布的期望为,方差为。
第二节参数估计的基本方法
壹、估计量和估计值
参数是总体的数值特征(A parameter isanumericalcharacteristicofapopulation。)参数估计:就是用样本统计量去估计总体的参数。