总体分布与样本分布

• 突破难点的方法：过程模拟和比较法
• 例题：以样本平均数的分布为例
样本分布——平均数
10,19,21,31, 32,33,39,40,41,42, 48,51,52,50,49,59,
60,60,61,68,72, 79,80,82,91, 93,100
10,40,59, 72,91,93
x 68.83
• 具体应用举例——显著性检验
• 计算统计量： X SE
总体正态分布，方差已知， 使用Z检验，SE= / n
总体正态分布，方差未知， 使用t检验，SE= s/ n,s/ n1
样本分布就是样本统计量（平均数，标 准差等）的分布。
19,42,48 68,72,79
x 54.67
32,52,68, 72,79,82,
x 64.16
21,33,41, 48,52,68
x 43.83
10,21,33, 42,60,72,
x 39.67
平均数？ 标准差？
N(wk.baidu.com，σ2)
……
x
N(u，σ2/n)
样本分布——平均数
样本分布——平均数
样本分布
——以样本平均数的分布为例
样本分布
• 教学对象：本科生
• 课程性质：教育统计学，专业主干课
• 知识点：样本分布的概念
• 重要性：推断统计的基础，是进行平均数、方差、相关系 数等的假设检验的依据
• 难点：1）样本分布常与样本相混淆；
•
2）样本分布的平均数、标准差常与总体分布的平
均数、标准差混淆