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考研概率论与数理统计62数据表示-直方图等

考研概率论与数理统计62数据表示-直方图等

161
168 166 162 172
156
170 157 162 154
第7页
对这20个数据(样本)进行整理,具体步骤如下: (1) 对样本进行分组:作为一般性的原则,组数通
常在5~20个,对容量较小的样本; (2) 确定每组组距:近似公式为
组距d = (最大观测值 最小观测值)/组数;
(3) 确定每组组限: 各组区间端点为 a0, a1=a0+d, a2=a0+2d, …, ak=a0+kd,
a a0 ak 个小区间
第11页
(a0 , a1 ] , (a1, a2 ],…, (ak1, ak ] ,

ai
ai
ai1 为第 i
组组距,
ai
ai1 2
为第 i
组组中
值.各组距可以相等,也可以不等.子区间的个数不
易太多或太少.需要注意的是, a 的取值可比观测值
x(1) x(2) x(n)
用有序样本定义如下函数
0, Fn ( x ) k / n, 1,
x < x(1) x(k ) x x(k 1) , x(n ) x
k 1, 2,..., n 1

Fn(x )
1 s(x ) n
s(x ) 表示x1,x2, ,xn中不大于x的随机变量的个数.
设对总体 X 作 n 次观测,其样本值 x1, x2 ,, xn .作 频率直方图可分为以下几个步骤:
(1) 找 出 这 n 个 数 的 最 小 和 最 大 值 :
X (1)
min
1in
Xi ,
X (n)
max
1in
X
i

(2) 取区间 [a,b] ,使得 a 略小于 X (i) , b 略

概率论与数理统计课件ppt

概率论与数理统计课件ppt
简化数据结构,解释变量间的关系。
操作步骤
计算相关系数矩阵、求特征值和特征 向量、确定主成分个数。
实例
分析消费者对不同品牌手机的偏好。
聚类分析
聚类分析
常见方法
目的
实例
将类似的对象归为同一 组,即“簇”,不同簇
的对象尽可能不同。
层次聚类、K均值聚类、 DBSCAN等。
揭示数据的内在结构, 用于分类、猜测和决策
用数学符号表示一个随机实验的结果 。
随机变量可以取到任何实数值,且取 每个结果的概率为一个确定的函数。
离散型随机变量
随机变量可以取到所有可能的结果, 且取每个结果的概率为一个确定的数 。
随机变量的函数变换
线性变换
对于随机变量X和常数a、b,有 aX+b的散布与X的散布不同。
非线性变换
对于随机变量X和函数g(x),g(X)的散 布与X的散布不同。
置信区间
根据样本数据对总体参数进行估计的一个范围,表示我们对 估计的可靠程度。
假设检验与置信水平
假设检验
通过样本数据对总体参数或散布进行 假设,然后根据检验结果判断假设是 否成立。
置信水平
假设检验中,我们相信结论正确的概 率,通常表示为百分比。
05 数理统计的应用
方差分析
方差分析(ANOVA)
随机进程在通讯、气象、物理等领域有广泛应用。
马尔科夫链蒙特卡洛方法
01
马尔科夫链蒙特卡洛方法是一种 基于蒙特卡洛模拟的统计推断方 法,通过构造一个马尔科夫链来 到达近似求解复杂问题的目的。
02
马尔科夫链蒙特卡洛方法在许多 领域都有应用,如物理学、化学 、经济学等。
04 数理统计基础
样本与样本空间

概率论与数理统计ppt课件

概率论与数理统计ppt课件

04
理解基本概念和原理
做大量练习题,培养解题能力
05
06
阅读相关书籍和论文,拓宽知识面
02
概率论基础
概率的基本概念
试验
一个具有有限个或无限个 可能结果的随机试验。
事件
试验中的某些结果的总称 。
概率
衡量事件发生可能性的数 值,通常表示为0到1之间 的实数。
必然事件
概率等于1的事件。
不可能事件
概率等于0的事件。
01 点估计
用样本统计量估计总体参数,如用样本均值估计 总体均值。
02 区间估计
给出总体参数的估计区间,如95%置信区间。
03 估计量的性质
无偏性、有效性和一致性。
假设检验
假设检验的基本思想
先假设总体参数具有某种 特性,然后通过样本信息 来判断这个假设是否合理 。
双侧检验
当需要判断两个假设是否 相等时,如总体均值是否 等于某个值。
连续型随机变量
取值无限的随机变 量。
方差
衡量随机变量取值 分散程度的数值。
03
数理统计基础
总体与样本
总体
研究对象的全体。
抽样方法
简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等。
样本
从总体中随机抽取的一部分个体,用于估 计和推断总体的特性。
样本大小
样本中包含的个体数量,需要根据研究目 的和资源来确定。
参数估计
单因素方差分析
单因素方差分析的定义
单因素方差分析是方差分析的一种形式,它只涉及一个实验因素。通过对不同组的均值进行比 较,可以确定这个因素对实验结果的影响是否显著。
单因素方差分析的步骤
单因素方差分析通常包括以下步骤:首先,对实验数据进行分组;其次,计算每组的均值;接 着,计算总的均值和总的变异性;然后,计算组间变异性和组内变异性;最后,通过比较这两 种变异,得出因素的显著性。

概率论与数理统计课件(PPT)

概率论与数理统计课件(PPT)
随机现象:不确定性与统计规律性
概率论——研究和揭示随机现象 的统计规律性的科学
目录
• • • • • • 第一章 随机事件及其概率 第二章 随机变量 第三章 随机变量的数字特征 第四章 样本及抽样分布 第五章 参数估计 第六章 假设检验
第一章 随机事件及其概率
• 随机事件及其运算 • 概率的定义及其运算 • 条件概率 • 事件的独立性
注意到不论是对概率的直观理 解,还是频率定义方式,作为事件 的概率,都应具有前述三条基本性 质,在数学上,我们就可以从这些 性质出发,给出概率的公理化定义
1.定义(p8) 若对随机试验E所对应的样本空间中 的每一事件A,均赋予一实数P(A),集合函数
P(A)满足条件:
(1) P(A) ≥0;
(2) P()=1;
历史上曾有人做过试验,试图证明抛掷匀质硬币时 ,出现正反面的机会均等。
实验者
De Morgan Buffon K. Pearson K. Pearson
n
2048 4040 12000 24000
nH
1061 2048 6019 12012
fn(H)
0.5181 0.5069 0.5016 0.5005
N ( A) P( A) N ()
P(A)具有如下性质(P7)
(1) 0 P(A) 1;
(2) P()=1; P( )=0 (3) AB=,则 P( A B )= P(A) +P(B)
例:有三个子女的家庭,设每个孩子是男是女的概率 相等,则至少有一个男孩的概率是多少?
解:设A--至少有一个男孩,以H表示某个孩子是男孩 ={HHH,HHT,HTH,THH,HTT,TTH,THT,TTT}
1.1随机事件及其概率

概率论与数理统计完整ppt课件

概率论与数理统计完整ppt课件
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

概率论与数理统计课件【】

概率论与数理统计课件【】
观察 n 次试验中 A 发生的次数.
试验者 德.摩根
n
2048
nA
1061
fn (A)
0.5181
蒲丰
4040
2048
0.5069
费勒
10000
4979
0.4979
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱK.皮尔逊
12000
6019
0.5016
K.皮尔逊
24000
12012
0.5005
一口袋中有6个乒乓球,其中4个白的,2个红的.有 放回地进行重复抽球,观察抽出红色球的次数。
的次数 nA
称为事件 A 发生的频 数.比值
nA n
称为事件
A 发生的频 率,并记
成 fn ( A).
通过实践人们发现,随着试验重复次数n 的大量增加,频率fn ( A)会
越来越稳定于某一个常数, 我们称这个常数为频率的稳定值.其实这个值
就是事件A的概率f ( A).
在相同的条件下,多次抛一枚均匀的硬币,设事件 A =“正面朝上”,
1.1.4 事件间的关系与运算
1. 包含关系与相等: “事件 A发生必有事件B发生 ” 记为AB。 A=B AB且BA.
A B
A
B Ω
2. 和(并)事件: “事件A与事件B至少有一个 发生”,记作AB或A+B。
显然:AAB,BAB;若AB,则AB=B。
推广:n个事件A1, A2,…, An至少有一个发生,
1.1.3 随机事件与样本空间
❖样本空间: 试验的所有可能结果所组成的集合称为 试验E的样本空间, 记为Ω. ❖样本点: 试验的每一个可能出现的结果(样本空 间中的元素)称为试验E的一个样本点, 记为ω.

62直方图和箱线图

62直方图和箱线图
解 因为np ? 8 ? 0.25 ? 2, 故
Q1 ? 1 (110 ? 117) ? 113.5.
2
因为 np ? 8 ? 0.5 ? 4, 故
x 0.5 ?
Q2 ?
1 (118 ? 122) ? 120.
2
因为np ? 8 ? 0.75 ? 6, 故
x 0.75 ? Q3 ?
1 (123 ? 132) ? 127.5.
步骤: 1. 找出最小值 126,最大值158,现取区间
[ 124.5,159.5] ;
2. 将区间[ 124.5,159.5]等分为7个小区间,
小区间的长度记成 ? , ? ? (159.5 ? 124.5) / 7 ? 5, ? 称为组距;
3. 小区间的端点称为组限 ,数出落在每个小区 间的数据的频数 f i , 算出频率 f i / n.
fi n
?
为高的小矩形 .
2.箱线图作图步骤
(1) 画一水平数轴,在轴上标上 Min ,Q1,M, Q3,Max . 在数轴上方画一个上、 下侧平行于数 轴的矩形箱子,箱子的左右两侧分别位 于 Q1,Q3 的上方.
在M点的上方画一条垂直线 段. 线段位于箱子 内部.
(2)自箱子左侧引一条水平 线 Min ;在同一水平 高度自箱子右侧引一条水平线直至最大值 .
例5 下面给出了某医院 21个病人的住院时间(以 天计),试画出修正箱线图(数据已经过排序) .
1233445667799 10 12 12 13 15 18 23 55
解 Min ? 1, Max ? 55, M ? 7, 因 21 ? 0.25 ? 5.25, 得 Q1 ? 4, 又 21 ? 0.75 ? 15.75, 得 Q3 ? 12, IQR ? Q3 ? Q1 ? 8, Q3 ? 1.5IQR ? 12 ? 1.5 ? 8 ? 24,

概率论与数理统计 数理统计基础 ppt课件

概率论与数理统计 数理统计基础 ppt课件

F 分布: 设 X ~ 2(m),Y ~ 2(n) ,且 X 与 Y 相互独立,则称
F X / m nX Y / n mY
服从自由度为(m,n)的 F 分布,记为 F ~ F(m, n)
概率论与数理统计 概率论与数理统计 数理统计基础
抽样分布的途径: (1) 精确地求出抽样分布,并称相应的统
O
1.0
2.0
x
概率论与数理统计 数理统计基础
例 2(133.例 4)设总体 X 服从标准正态分
布, X1, X2,, Xn 是来自总体 X 的一个简单随 机样本, 试问统计量
Y
n 5
1
5 i 1
X
2 i
服从何种分布?
n
X
2 i
,
i6
n5
概率论与数理统计 数理统计基础
❖某学院今年将扩招硕士,预计招硕士新生 100人,按入学考试成绩录取,现有1000人 报名,可认为考试成绩X服从正态分布,经 往年报考成绩数据估算,X~N(350,400).那 么该学院今年应如何确定录取分数线?
例 3(129.例 1)设 0.05, 求标准正态分 布的水平 0.05 的上侧分位数和双侧分位数.
P{|X|u/2}
( uP 0 P .0{ { 5/X X 2) 1u u 0 //2 2 .或 2 } 0 5X P { 0X .u 9 7 /5 2 u } /2 }
2 uP 0{ .02X 5 1 .9u 6/2 } 2 ( u /2 )
试求常数 C, 使CY 服从 2 分布.
概率论与数理统计 概率论与数理统计 数理统计基础
t
设 X~N(0,1),Y~2(n),且 X , Y 相互独立,令
t X Y /n

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

概率论与数理统计书ppt课件

概率论与数理统计书ppt课件

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ppt课件

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称这种试验为等可能概型(或古典概型)。
*
例1:一袋中有8个球,其中3个为红球,5个为黄球,设摸到每一球的可能性相等,从袋中不放回摸两球, 记A={恰是一红一黄},求P(A). 解:
(注:当L>m或L<0时,记 )
例2:有N件产品,其中D件是次品,从中不放 回的取n件, 记Ak={恰有k件次品},求P(Ak). 解:
*
第四章 随机变量的数字特征 4.1 数学期望 4.2 方差 4.3 协方差及相关系数 4.4 矩、协方差矩阵 第五章 大数定律和中心极限定理 5.1 大数定律 5.2 中心极限定理 第六章 数理统计的基本概念 6.1 总体和样本 6.2 常用的分布
*
第七章 参数估计 7.1 参数的点估计 7.2 估计量的评选标准 7.3 区间估计 第八章 假设检验 8.1 假设检验 8.2 正态总体均值的假设检验 8.3 正态总体方差的假设检验 8.4 置信区间与假设检验之间的关系 8.5 样本容量的选取 8.6 分布拟合检验 8.7 秩和检验 第九章 方差分析及回归分析 9.1 单因素试验的方差分析 9.2 双因素试验的方差分析 9.3 一元线性回归 9.4 多元线性回归
解: 设 Ai={ 这人第i次通过考核 },i=1,2,3 A={ 这人通过考核 },
亦可:
*
例:从52张牌中任取2张,采用(1)放回抽样,(2)不放 回抽样,求恰是“一红一黑”的概率。
利用乘法公式
与 不相容
(1)若为放回抽样:
(2)若为不放回抽样:
解: 设 Ai={第i次取到红牌},i=1,2 B={取2张恰是一红一黑}



1 2 N


1 2 N
……

概率论与数理统计完整版课件全套ppt教学教程-最全电子讲义(最新)

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点”或“6 点”3 个基本事件,即 A {2 ,4 ,6} 。
四、事件的关系与运算
在一个样本空间中显然可以定义不止一个事件。概率论的重要研究课 题之一是希望从简单事件的概率推算出复杂事件的概率。为此,需要研究 事件间的关系与运算。
事件是一个集合,因此事件间的关系和运算自然按照集合之间的关系 和运算来处理。
1 事件的包含与相等
若 A B ,则称事件 B 包含事件 A ,这里指的是事件 A 发生必然导致事件 B 发生, 即属于 A 的样本点都属于 B ,如图1-2所示。显然,对任何事件A,必有 A 。
若 A B 且 B A ,则称事件 A 与 B 相等,记为 A B。
图1-2 A B
事件 A B {x | x A或x B},称为事件A与事件B的和事件,即当且仅当事件 A 或 事件 B 至少有一个发生时,和事件 A B 发生。它由属于 A 或 B 的所有公共样本点构 成,如图 1-4 所示。
图 1-4 A B
4 事件的差
事件 A B {x | x A且x B}称为事件 A 与事件 B 的差事件,即当且仅当事件 A 发 生但事件 B 不发生时,积事件A B发生。它是由属于 A 但不属于 B 的样本点构成的集 合,如图1-5所示。差事件 A B 也可写作 AB 。
定义1 在相同的条件下重复进行了 n 次试验,如果事件 A 在这 n 次试验中出现
了 nA
次,则称比值
nA n
为事件 A
发生的频率,记为fn ( 源自) ,即fn( A)
nA n
显然,频率 fn ( A) 的大小表示了在 n 次试验中事件 A 发生的频繁程度。频率 大,事件 A 发生就频繁,在一次试验中 A 发生的可能性就大,也就是事件 A 发

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”

《概率论于数理统计》PPT课件

《概率论于数理统计》PPT课件
这里固然有把哪个假设作为原假设从而引起检验结果不同这一原因;除此外还有一个根本的原因,即样本容量不够大.
若样本容量足够大,则不论把哪个假设作为原假设所得检验结果基本上应该是一样的.否则假设检验便无意义了!
由于假设检验是控制犯第一类错误的概率, 使得拒绝原假设 H0 的决策变得比较慎重, 也就是 H0 得到特别的保护. 因而, 通常把有把握的, 经验的结论作为原假设, 或者尽量使后果严重的错误成为第一类错误.
查表得 F0.05( 17, 12 ) = 2.59,
F0.95( 17, 12 ) =
拒绝外,故接受原假设, 即认为内径的稳定程度相同.
8.2.4 样本容量的选取
虽然当样本容量 n 固定时, 我们不能同时控制犯两类错误的概率, 但可以适当选取 n 的值, 使犯取伪错误的概率 控制在预先给定的限度内.
8.2 正态总体的参数检验
8.2.1 单个正态总体情况
1. 方差 已知,关于 的检验(u检验法)
(2) 选取检验统计量
~ N(0,1)
(1)
(3) 对给定的显著性水平 ,可以在N(0,1)表中查到分位点的值 ,使
得拒绝域为
W:
(4) 由样本观察值算出统计量的实测值
假设检验与置信区间对照
接受域
置信区间
检验统计量及其在 H0为真时的分布
枢轴量及其分布
0
0
( 2 已知)
( 2 已知)
原假设 H0
备择假设 H1
待估参数
接受域
置信区间
检验统计量及其在 H0为真时的分布
枢轴量及其分布
原假设 H0
备择假设 H1
待估参数
0
0
0
0
0

《概率论与数理统计》课件

《概率论与数理统计》课件

条件概率与独立性
条件概率
在某个事件B已经发生的条件下,另 一事件A发生的概率,记为P(A|B)。
独立性
两个事件A和B如果满足 P(A∩B)=P(A)P(B),则称事件A和B是 独立的。
随机变量及其分布
01
随机变量
随机变量是定义在样本空间上的 一个实值函数,表示随机试验的 结果。
02
离散型随机变量
03
连续型随机变量
离散型随机变量的取值可以一一 列举出来,其概率分布可以用概 率质量函数或概率函数表示。
连续型随机变量的取值范围是一 个区间或半开区间,其概率分布 可以用概率密度函数表示。
数理统计初步
02
统计数据的描述
01
统计数据的收集
描述如何通过调查、试验或观测 等方法,获取用于统计分析的数
据。
03
夫链
随机过程的基本概念
随机过程
随机过程是一组随机变量,每个随机 变量对应于时间或空间的一个点。
有限维分布
描述随机过程在有限个时间点上的联 合分布。
独立性
如果随机过程在不相交的时间区间上 的随机变量是独立的,则该随机过程
是独立的。
马尔科夫链及其性质
马尔科夫性
在已知现在状态下,未来与过去独立,即“未来 只取决于现在”。
03
数据的可视化
介绍如何使用图表(如直方图、 散点图等)将数据可视化,以便 更直观地理解数据分布和关系。
02
数据的整理
介绍如何对数据进行分类、排序 和分组,以便更好地理解和分析

04
数据的数字特征
介绍如何使用均值、中位数、众 数、方差等统计量来描述数据的
中心趋势和离散程度。
参数估计与置信区间
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98.7 97.1 99.3 102.1 100.3 98.8 99.9
分布情况有一个几何直观上的粗略
一、直方图
了解,然后再进一步分析.
直方图是频数分布的图形表示,它的横坐标表 示所关心变量的取值区间,纵坐标有三种表示 方法:频数,频率,最准确的是频率/组距,它 可使得诸长条矩形面积和为1。凡此三种直方图 的差别仅在于纵轴刻度的选择,直方图本身并 无变化。
直方图
第10页
(1) 找 出 这 n 个 数 的 最 小 和 最 大 值 :
X (1)
min
1in
Xi ,
X (n)
max
1in
X
i

(2) 取区间 [a,b] ,使得 a 略小于 X (i) , b 略
大于 X (n) ;从中插入 k 1个分点
a a0 a1 ak b , Nhomakorabea10
第11页
11
第12页
161
168 166 162 172
156
170 157 162 154
第7页
对这20个数据(样本)进行整理,具体步骤如下: (1) 对样本进行分组:作为一般性的原则,组数通
常在5~20个,对容量较小的样本; (2) 确定每组组距:近似公式为
组距d = (最大观测值 最小观测值)/组数;
(3) 确定每组组限: 各组区间端点为 a0, a1=a0+d, a2=a0+2d, …, ak=a0+kd,
Fn(x)
x
例1 某食品厂生产听装饮料,现从生产线上 第4页 随机抽取5听饮料,称得其净重(单位:克)
351 347 355 344 351 这是一个容量为5的样本,经排序可得有序样本:
x(1)= 344, x(2)= 347, x(3)= 351, x(4)= 351, x(5)= 355
其经验分布函数为 0 , 0.2,
形成如下的分组区间 (a0 , a1] , (a1, a2], …, (ak-1 , ak]
其中a0 略小于最小观测值, ak 略大于最大观测值.
第8页
(4) 统计样本数据落入每个区间的个数——频数,
并列出其频数频率分布表。
表1 例2 的频数频率分布表
组序 分组区间 组中值 频数 频率 累计频率(%)
1 (147,157] 152 4 0.20 20
2 (157,167] 162 8 0.40 60
3 (167,177] 172 5 0.25 85
4 (177,187] 182 2 0.10
95
5 (187,197] 192 1 0.05
100
合计
20 1
第9页
6.2.3 样本数据的图形显当样取本示得取一值组作样频本率值直后方,图一,般对先总根体据的

96.7 99.4 101.1 100.4 96.9 99.5 101.0

100.1 98.5 97.0 99.1 101.2 100.2 98.0

97.2 99.2 101.6 100.2 98.1 97.4 99.0

101.6 100.4 98.1 97.5 99.4 101.8 100.5

99.5 101.2 99.9 103.1 98.2 95.8 99.1

101.3 100.0 103.8 98.1 96.0 99.0 101.4

100.1 98.3 96.3 99.2 101.5 100.2 104.5

98.5 96.6 99.3 101.4 100.3 97.8 98.4
第1页
§6.2 样本数据的整理与显示
一、经验分布函数 二、频数频率分布表 三、样本数据的图形显示
6.2.1 经验分布函数
第2页
设 x1, x2, …, xn 是取自总体分布函数为F(x)的样本,若将
样本观测值由小到大进行排列,为 x(1), x(2), …, x(n),则称
x(1), x(2), …, x(n) 为有序样本.
12
第13页
• 例3 某工厂用自动包装机包装产品,为了考察每袋产 品重量的波动情况,选取100袋产品测得其重量如下 :(单位:kg),根据测得的数据作出频率直方图.

97.8 94.6 98.9 100.9 99.8 102.7 97.9

95.5 99.0 101.1 99.6 102.9 97.7 95.7
一致收敛于分布函数 F ( x), 即
P
lnim
sup
x
Fn( x)
F(x)
0
1.
对于任一实数 x当 n 充分大 时, 经验分布函
数的任一个观察值 Fn( x) 与总体分布函数 F ( x) 只有微小的差别, 从而在实际上可当作 F ( x) 来
使用.
格里纹科(1933)定理表明:当n 相当大时,经验分布函数是总 体分布函数F(x)的一个良好的近似。 经典的统计学中一切统计推断都以样本为依据,其理由就在于此。
则Fn(x)是一非减右连续函数,且满足 Fn() = 0 和 Fn() = 1
可见,Fn(x)是一个分布函数,称Fn(x)为经验分布函数。
第3页
Fn(x)的图形是累积频率曲线。它是跳跃上 升的一条阶梯曲线。若观测值不重复,跃度为
1/n,若重复,按1/n的倍数跳跃上升。
当 n 时,Fn (x)依概率收敛于总体的分布函数 F (x)
x(1) x(2) x(n)
用有序样本定义如下函数
0, Fn ( x ) k / n, 1,
x < x(1) x(k ) x x(k 1) , x(n ) x
k 1, 2,..., n 1

Fn(x )
1 s(x ) n
s(x ) 表示x1,x2, ,xn中不大于x的随机变量的个数.
Fn(x) = 0.4, 0.8, 1,
由伯努里大数定律:
x < 344 344 x < 347 347 x < 351 351 x < 355 x 355
只要 n 相当大,Fn(x)依概率收敛于F(x) 。
更深刻的结果也是存在的,这就是格里纹科定理。第5页 定理1(格里纹科定理)
对于任一实数 x,当 n 时, Fn( x) 以概率 1
第6页
6.2.2 频数--频率分布表
样本数据的整理是统计研究的基础,整理数据的最 常用方法之一是给出其频数分布表或频率分布表。
例2 为研究某厂工人生产某种产品的能力, 我们随机调查了20位工人某天生产的该种产品 的数量,数据如下
160
196 164 148 170
175
178 166 181 162
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